Python で pandas を使って Webflow データを可視化する方法

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
pandas などのモジュールを使って Python で Webflow のデータをリアルタイムに分析・可視化する方法を紹介します。



Python の豊富なエコシステムを活用することで、作業を迅速に開始し、システム間の連携をより効果的に行うことができます。CData API Driver for Python、pandas および Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットを組み合わせることで、Webflow に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Webflow のデータを可視化できます。この記事では、pandas、SQLAlchemy、Matplotlib の組み込み関数を使用して Webflow のデータに接続し、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理機能により、Python での Webflow のデータへのリアルタイムアクセスにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。Webflow に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を Webflow に直接プッシュし、サポートされていない操作（多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

Webflow のデータへの接続

Webflow のデータへの接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

認証

Webflow は、サイト、CMS コレクション、e コマースデータ、その他のリソースへの安全なアクセスを確保するために、OAuth 2.0 認証を使用します。この認証方式により、Webflow ワークスペースに安全に接続し、適切な認可のもとでリソースを管理できます。

OAuth 2.0 のセットアップと設定

ステップ 1：Webflow OAuth アプリケーションの作成

OAuth 認証をセットアップするには、以下のステップで進めます：

  1. Webflow Developer Portal にアクセスします
  2. Webflow アカウントの「Apps & Integrations」に移動します
  3. 「Register an App」をクリックして新しい OAuth アプリケーションを作成します
  4. アプリケーション名、説明、リダイレクト URI（CallbackURL）を設定します
  5. 接続で使用する Client ID と Client Secret をコピーします

必須の接続プロパティ

  • AuthScheme：OAuth に設定します（必須）
  • OAuthClientId：Webflow OAuth アプリケーションの Client ID（必須）
  • OAuthClientSecret：Webflow OAuth アプリケーションの Client Secret（必須）
  • CallbackURL：OAuth アプリケーションで指定したリダイレクト URI（必須）
  • InitiateOAuth：トークンを自動管理するには GETANDREFRESH に設定します（推奨）

必須の OAuth スコープ

Webflow API プロファイルでは、以下の OAuth スコープが必要です：

  • sites:read - サイト情報および設定への読み取りアクセス
  • pages:read - サイトページへの読み取りアクセス
  • cms:read - CMS コレクションおよびアイテムへの読み取りアクセス
  • forms:read - フォームおよびフォーム送信への読み取りアクセス
  • assets:read - メディアアセットおよびフォルダーへの読み取りアクセス
  • ecommerce:read - 製品、注文、在庫への読み取りアクセス
  • authorized_user:read - 認可されたユーザーへの読み取りアクセス

以下の手順に従って、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトを介して Webflow にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、pandas、Matplotlib モジュール、および SQLAlchemy ツールキットをインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートしてください。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python で Webflow のデータを可視化する

接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、Webflow のデータを操作するための Engine を作成します。 

engine = create_engine("api:///?Profile=C:\profiles\Webflow.apip&AuthScheme=OAuth&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")

Webflow への SQL の実行

pandas の read_sql 関数を使用して、SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。 

df = pandas.read_sql("SELECT ,  FROM Sites WHERE Id = 'your_site_id'", engine)

Webflow のデータの可視化

クエリ結果が DataFrame に格納されたら、plot 関数を使用して Webflow のデータを表示するグラフを作成します。show メソッドで、グラフを新しいウィンドウに表示します。 

df.plot(kind="bar", x="", y="")
plt.show()

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完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("api:///?Profile=C:\profiles\Webflow.apip&AuthScheme=OAuth&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")
df = pandas.read_sql("SELECT ,  FROM Sites WHERE Id = 'your_site_id'", engine)

df.plot(kind="bar", x="", y="")
plt.show()

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API Driver で Webflow のライブデータに接続

Webflow に接続

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