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Python のDash ライブラリを使って、請求管理ロボ 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、請求管理ロボ 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請求管理ロボ 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 API を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークで請求管理ロボ 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、請求管理ロボ に連携して、請求管理ロボ 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。
- 請求管理ロボ 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 ツールに請求管理ロボ 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 で請求管理ロボ 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 請求管理ロボ Connector から請求管理ロボ のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("Profile=C:\profiles\BillingRobo.apip;ProfileSettings='APIKey=my_api_key;User=user_name;'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
BillingRobo に接続するためには、BillingRobo API キーとユーザー名が必要です。API キーは、BillingRobo のAPI 設定ページで生成できます。これらの情報を取得したら、ProfileSettings の接続プロパティに設定してください。
次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。
請求管理ロボ 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 BillingCode, ClearingStatus FROM BillDetails WHERE BillDetailId = '1'""", 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、請求管理ロボ 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.BillingCode, y=df.ClearingStatus, name='BillingCode')
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='請求管理ロボ BillDetails 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請求管理ロボ 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
請求管理ロボ Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、請求管理ロボ 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\BillingRobo.apip;ProfileSettings='APIKey=my_api_key;User=user_name;'InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pd.read_sql("SELECT BillingCode, ClearingStatus FROM BillDetails WHERE BillDetailId = '1'", 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.BillingCode, y=df.ClearingStatus, name='BillingCode')
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='請求管理ロボ BillDetails Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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