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Python のDash ライブラリを使って、PayPal 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、PayPal 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PayPal 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 PayPal を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでPayPal 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、PayPal に連携して、PayPal 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。
- PayPal 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PayPal 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PayPal 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.paypal 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 PayPal Connector からPayPal のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("Schema=SOAP;Username=sandbox-facilitator_api1.test.com;Password=xyz123;Signature=zx2127;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
CData 製品は、2つのPayPal API のテーブルを表示します。API は異なる認証方法を使用します。
- REST API はOAuth 標準を使用します。REST API を認証するには、OAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL プロパティを設定する必要があります。
- Classic API にはSignature API 認証情報が必要です。Classic API を認証するにはUsername、Password、およびSignature プロパティを設定する必要があります。
必要なAPI 資格情報の取得については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
使用するAPI を選択するには、Schema プロパティをREST またはSOAP に設定します。デフォルトでは、SOAP スキーマが使われます。
テスト目的では、UseSandbox をtrue に設定してSandbox 資格情報を使用できます。
PayPal 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 Date, GrossAmount FROM Transactions WHERE TransactionClass = 'Received'""", 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-paypaledataplot' 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、PayPal 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.Date, y=df.GrossAmount, name='Date')
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='PayPal Transactions 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PayPal のデータ を見てみましょう。
python paypal-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
PayPal Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、PayPal 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.paypal as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("Schema=SOAP;Username=sandbox-facilitator_api1.test.com;Password=xyz123;Signature=zx2127;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pd.read_sql("SELECT Date, GrossAmount FROM Transactions WHERE TransactionClass = 'Received'", cnxn)
app_name = 'dash-paypaldataplot'
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.Date, y=df.GrossAmount, name='Date')
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='PayPal Transactions Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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