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Python のDash ライブラリを使って、ADP のデータ に連携するウェブアプリケーションを開発する方法
CData Python Connector を使って、ADP にデータ連携するPython ウェブアプリケーションを開発できます。pandas とDash を使って作成してみます。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるADP 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
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 ADP を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでADP 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、ADP に連携して、ADP 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。
- ADP 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
- Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにADP のデータを連携
- 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ADP 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.adp 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 ADP Connector からADP のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=YourClientId;OAuthClientSecret=YourClientSecret;SSLClientCert='c:\cert.pfx';SSLClientCertPassword='admin@123'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
ADP 接続プロパティの取得・設定方法
接続を確立する前に、ADP に連絡してOAuth アプリとそれに関連するクレデンシャルを提供してもらう必要があります。 これらのクレデンシャルはADP からのみ取得が可能で、直接取得することはできません。
ADP への接続
次のプロパティを指定してADP に接続します。
- OAuthClientId：ADP より提供されたアプリのクライアントId に設定。
- OAuthClientSecret：ADP より提供されたアプリのクライアントシークレットに設定。
- SSLClientCert：ADP より提供された証明書に設定。
- SSLClientCertPassword：証明書のパスワードに設定。
- UseUAT：CData 製品はデフォルトで、本番環境にリクエストを行います。開発者アカウントを使用している場合は、UseUAT をtrue に設定します。
- RowScanDepth：テーブルで利用可能なカスタムフィールドカラムをスキャンする行数の最大値。デフォルト値は100に設定されています。大きい値を設定すると、パフォーマンスが低下する場合があります。
ADP 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 AssociateOID, WorkerID FROM Workers WHERE AssociateOID = 'G3349PZGBADQY8H8'""", 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-adpedataplot' 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、ADP 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.AssociateOID, y=df.WorkerID, name='AssociateOID')
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='ADP Workers 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ADP のデータ を見てみましょう。
python adp-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
ADP Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、ADP 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.adp as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=YourClientId;OAuthClientSecret=YourClientSecret;SSLClientCert='c:\cert.pfx';SSLClientCertPassword='admin@123'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pd.read_sql("SELECT AssociateOID, WorkerID FROM Workers WHERE AssociateOID = 'G3349PZGBADQY8H8'", cnxn)
app_name = 'dash-adpdataplot'
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.AssociateOID, y=df.WorkerID, name='AssociateOID')
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='ADP Workers Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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