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Python のDash ライブラリを使って、Freshdesk 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、Freshdesk 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Freshdesk 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 FreshDesk を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでFreshdesk 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、Freshdesk に連携して、Freshdesk 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。
- Freshdesk 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Freshdesk 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Freshdesk 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.freshdesk 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 Freshdesk Connector からFreshdesk のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("Domain=MyDomain;APIKey=myAPIKey;")
FreshDesk はbasic 認証を使用します。データへの接続には、次の接続プロパティを設定してください。
- Domain：この値を、FreshDesk アカウントに紐づけられたドメインに設定します。例えば、 https://my_domain.freshdesk.comです。
- APIKey：この値を、FreshDesk アカウントに紐づけられたAPI キーに設定します。API キーを取得するには、 サポートPortal にログインして、-> 右上端のプロファイル写真をクリック、-> プロファイル設定ページに移動します。API キーは、 右のchange password セクションの下から生成できます。
Freshdesk 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 Id, Name FROM Tickets WHERE Status = '2'""", 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-freshdeskedataplot' 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、Freshdesk 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.Id, y=df.Name, name='Id')
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='Freshdesk Tickets 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Freshdesk のデータ を見てみましょう。
python freshdesk-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
Freshdesk Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Freshdesk 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.freshdesk as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("Domain=MyDomain;APIKey=myAPIKey;")
df = pd.read_sql("SELECT Id, Name FROM Tickets WHERE Status = '2'", cnxn)
app_name = 'dash-freshdeskdataplot'
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.Id, y=df.Name, name='Id')
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='Freshdesk Tickets Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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