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Python のDash ライブラリを使って、Pipedrive 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、Pipedrive 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Pipedrive 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 Pipedrive を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでPipedrive 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、Pipedrive に連携して、Pipedrive 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。
- Pipedrive 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Pipedrive 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Pipedrive 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.pipedrive 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 Pipedrive Connector からPipedrive のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;CompanyDomain=MyCompanyDomain;APIToken=MyAPIToken;")
Pipedrive 接続プロパティの取得・設定方法
Pipedrive には、接続および認証する2つの方法があります。Basic およびOAuth です。
Basic 認証
Basic 認証で認証するには：- API トークンを取得します。
- Pipedrive ポータルを開きます。
- ページ右上のアカウント名をクリックします。Pipedrive はドロップダウンリストを表示します。
- 会社設定 -> Personal Preferences -> API -> Generate Token に移動します。
- 生成されたAPI トークンの値を記録します。また、CompanyDomain を控えておきます。これは、PipeDrive ホームページのURL に表示されます。（これは会社の開発者用サンドボックスのURL です。）
- 次の接続プロパティを設定します。
- APIToken：取得したAPI トークンの値。
- CompanyDomain：開発者サンドボックスURL のCompanyDomain。
- AuthScheme：Basic。
- 承認されたユーザー名とパスワードでログインします。
API トークンはPipedrive ポータルに保存されます。これを取得するには、会社名をクリックし、ドロップダウンリストを使用して会社設定 -> Personal Preferences -> API に移動します。
OAuth 認証
ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合にはOAuth ユーザー同意フローを使用します。認証方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証」セクションを参照してください。
Pipedrive 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 PersonName, UserEmail FROM Deals WHERE Value = '50000'""", 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-pipedriveedataplot' 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、Pipedrive 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.PersonName, y=df.UserEmail, name='PersonName')
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='Pipedrive Deals 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Pipedrive のデータ を見てみましょう。
python pipedrive-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
Pipedrive Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Pipedrive 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.pipedrive as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("AuthScheme=Basic;CompanyDomain=MyCompanyDomain;APIToken=MyAPIToken;")
df = pd.read_sql("SELECT PersonName, UserEmail FROM Deals WHERE Value = '50000'", cnxn)
app_name = 'dash-pipedrivedataplot'
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.PersonName, y=df.UserEmail, name='PersonName')
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='Pipedrive Deals Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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