【徹底解説】Dash を使ってPython からVimeo のデータに連携するアプリを簡単に開発

Python エコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for API を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでVimeo にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、Vimeo に連携して、Vimeo のデータ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. Vimeo をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにVimeo のデータを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

必要なモジュールのインストール

まずは、pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします：

pip install pandas
pip install dash
pip install dash-daq

Python でVimeo のデータを可視化

必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に掲載しているので、参考にしてください。

まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします：

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.api as mod
import plotly.graph_objs as go

接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData Vimeo Connector からVimeo のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Vimeo.apip;ProfileSettings='APIKey=your_personal_access_token';")

Vimeo はプロフェッショナル向けの動画ホスティングプラットフォームです。Vimeo API は、動画メタデータ、ユーザー情報、チャンネル、グループ、カテゴリ、関連リソースへの安全なアクセスを可能にするために、パーソナルアクセストークン（Bearer トークン）を使用します。

API キー認証の設定

Vimeo API への認証には、パーソナルアクセストークンを指定する必要があります。アクセストークンを取得するには、以下のステップで進めます：

1. https://vimeo.com で Vimeo アカウントにログインします
2. https://developer.vimeo.com/apps に移動します
3. 新しいアプリを作成するか、既存のアプリを選択します
4. 「Personal Access Tokens」で「Generate」をクリックして新しいトークンを作成します
5. 必要なスコープを選択します：読み取りアクセスには public と private
6. 生成されたトークンをコピーします

アクセストークンを取得したら、以下の接続プロパティを設定します：

• AuthScheme：APIKey に設定します。
• APIKey：Vimeo のパーソナルアクセストークンに設定します。

接続文字列の例

Profile=C:\profiles\Vimeo.apip;ProfileSettings='APIKey=your_personal_access_token';

Vimeo にクエリを実行

read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。

df = pd.read_sql("""SELECT ,  FROM Videos WHERE UserUri = '/users/12345678'""", cnxn)

ウェブアプリケーションの設定

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。

app_name = 'dash-apiedataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'

Layout 設定

次に、Vimeo のデータ をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。

trace = go.Bar(x=df., y=df., name='')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Vimeo Videos Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして実行

接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。以下のコードで実行できます。

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでVimeo のデータ を見てみましょう。

python api-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

Vimeo Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Vimeo のデータ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.api as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\Vimeo.apip;ProfileSettings='APIKey=your_personal_access_token';")

df = pd.read_sql("SELECT ,  FROM Videos WHERE UserUri = '/users/12345678'", cnxn)
app_name = 'dash-apidataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'
trace = go.Bar(x=df., y=df., name='')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Vimeo Videos Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)