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Python のDash ライブラリを使って、Neo4J 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、Neo4J 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Neo4J 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 Neo4j を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでNeo4J 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、Neo4J に連携して、Neo4J 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。
- Neo4J 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Neo4J 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Neo4J 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.neo4j 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 Neo4J Connector からNeo4J のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("Server=localhost;Port=7474;User=my_user;Password=my_password;")
Neo4j に接続するには、次の接続プロパティを設定します。
- Server：Neo4j インスタンスをホスティングしているサーバー。
- Port：Neo4j サービスが稼働しているポート。プロバイダーは、デフォルトでHTTP (7474) ポートに接続します。
- User：Neo4j インスタンスを使用しているユーザーのユーザー名。
- Password：Neo4j インスタンスを使用しているユーザーのパスワード。
- Database：Neo4j インスタンスで対象とするデータベース。デフォルトは"neo4j" です。
Neo4J 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 CategoryId, CategoryName FROM ProductCategory WHERE CategoryOwner = 'CData Software'""", 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-neo4jedataplot' 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、Neo4J 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.CategoryId, y=df.CategoryName, name='CategoryId')
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='Neo4J ProductCategory 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Neo4J のデータ を見てみましょう。
python neo4j-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
Neo4J Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Neo4J 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.neo4j as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("Server=localhost;Port=7474;User=my_user;Password=my_password;")
df = pd.read_sql("SELECT CategoryId, CategoryName FROM ProductCategory WHERE CategoryOwner = 'CData Software'", cnxn)
app_name = 'dash-neo4jdataplot'
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.CategoryId, y=df.CategoryName, name='CategoryId')
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='Neo4J ProductCategory Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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