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Python のDash ライブラリを使って、Elasticsearch 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、Elasticsearch 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Elasticsearch 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 Elasticsearch を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでElasticsearch 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、Elasticsearch に連携して、Elasticsearch 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。
- Elasticsearch 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Elasticsearch 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Elasticsearch 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.elasticsearch 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 Elasticsearch Connector からElasticsearch のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("Server=127.0.0.1;Port=9200;User=admin;Password=123456;")
Elasticsearch 接続プロパティの取得・設定方法
接続するには、Server およびPort 接続プロパティを設定します。 認証には、User とPassword プロパティ、PKI (public key infrastructure)、またはその両方を設定します。 PKI を使用するには、SSLClientCert、SSLClientCertType、SSLClientCertSubject、およびSSLClientCertPassword プロパティを設定します。
CData 製品は、認証とTLS/SSL 暗号化にX-Pack Security を使用しています。TLS/SSL で接続するには、Server 値に'https://' を接頭します。Note: PKI を 使用するためには、TLS/SSL およびクライアント認証はX-Pack 上で有効化されていなければなりません。
接続されると、X-Pack では、設定したリルムをベースにユーザー認証およびロールの許可が実施されます。
Elasticsearch 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 OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = 'New York'""", 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-elasticsearchedataplot' 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、Elasticsearch 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.OrderName, y=df.Freight, name='OrderName')
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='Elasticsearch Orders 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Elasticsearch のデータ を見てみましょう。
python elasticsearch-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
Elasticsearch Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Elasticsearch 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.elasticsearch as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("Server=127.0.0.1;Port=9200;User=admin;Password=123456;")
df = pd.read_sql("SELECT OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = 'New York'", cnxn)
app_name = 'dash-elasticsearchdataplot'
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.OrderName, y=df.Freight, name='OrderName')
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='Elasticsearch Orders Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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