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Python のDash ライブラリを使って、HubSpot 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、HubSpot 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HubSpot 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 HubSpot を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでHubSpot 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、HubSpot に連携して、HubSpot 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。
- HubSpot 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HubSpot 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HubSpot 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.hubspot 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 HubSpot Connector からHubSpot のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
HubSpot 接続プロパティの取得・設定方法
HubSpot はOAuth 認証 およびPrivateAppToken ベース認証をサポートします。
OAuth
HubSpot は埋め込みOAuth 認証情報を提供しており、デスクトップアプリケーションまたはヘッドレスマシンから簡単に接続できます。 Web アプリケーションから接続するには、カスタムOAuth アプリケーションを作成する必要があります。 OAuth 経由で接続するには、すべての認証フローでAuthScheme をOAuth に設定します。 ヘルプドキュメントでは、利用可能なOAuth フローでのHubSpot への認証について詳しく説明します。 カスタムOAuth アプリケーションの作成についての情報と、すでに埋め込みOAuth 認証情報を持つ認証フローでもカスタムOAuth アプリケーションを作成したほうがよい場合の説明については、「カスタムOAuth アプリケーションの作成」セクション を参照してください。
また、PrivateAppToken ベース認証についてはヘルプドキュメントの「接続の確立」セクションを参照してください。
HubSpot 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 Slug, PageViews FROM Prospects WHERE Region = 'ONTARIO'""", 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-hubspotedataplot' 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、HubSpot 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.Slug, y=df.PageViews, name='Slug')
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='HubSpot Prospects 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HubSpot のデータ を見てみましょう。
python hubspot-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
HubSpot Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、HubSpot 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.hubspot as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pd.read_sql("SELECT Slug, PageViews FROM Prospects WHERE Region = 'ONTARIO'", cnxn)
app_name = 'dash-hubspotdataplot'
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.Slug, y=df.PageViews, name='Slug')
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='HubSpot Prospects Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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