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Python pandas を使ってBacklog のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でBacklog をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるBacklog 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ライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for Backlog は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Backlog にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Backlog のデータの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でBacklog にリアルタイムアクセスし、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 Connectors の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- Backlog 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
- pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにBacklog のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
CData Python Connectors では、1.データソースとしてBacklog の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でBacklog にアクセスします。
必要なライブラリのインストール
pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。
pip install pandas pip install matplotlib pip install sqlalchemy
次にライブラリをインポートします。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engine
Python でBacklog のデータを可視化
次は接続文字列を作成してBacklog に接続します。create_engine 関数を使って、Backlog に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。
engine = create_engine("backlog:///?ApiKey=YOUR_API_KEY&Url=https://yourURL.backlog.com")
Backlog への接続に使用できる認証方法は、API キーおよびOAuth の2つです。
API キー認証
ApiKey およびURL をログインクレデンシャルに設定します。 ApiKey を取得するには：
- Backlog の個人設定ページを開きます。
- 「API」セクションをクリックして、「メモ」にAPI キーについての説明を追加し、「登録」ボタンをクリックします。トークンが生成されます。
- ApiKey にAPI キーを指定します。
- URL はBacklog のテナントURL から取得できます。
OAuth 認証
ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合にはOAuth ユーザー同意フローを使用します。認証方法については、ヘルプドキュメントを参照してください。Backlog にアクセスするSQL を実行
pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, ProjectID FROM Issues WHERE Id = '1'""", engine)
Backlog のデータを可視化
DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Backlog のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Id", y="ProjectID") plt.show()
Backlog からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。
ソースコード
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin
engine = create_engine("backlog:///?ApiKey=YOUR_API_KEY&Url=https://yourURL.backlog.com")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, ProjectID FROM Issues WHERE Id = '1'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Id", y="ProjectID")
plt.show()
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