【徹底解説】Dash を使ってPython からAdobe Target のデータに連携するアプリを簡単に開発

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 AdobeTarget を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAdobe Target 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、Adobe Target に連携して、Adobe Target 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。

1. Adobe Target 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
2. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにAdobe Target のデータを連携
3. 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Adobe Target 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.adobetarget 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 Adobe Target Connector からAdobe Target のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("Tenant=mycompanyname;")

Adobe Target に接続するには、以下に記載されているOAuth 接続プロパティとともにTenant プロパティを指定する必要があります。他の接続プロパティは処理動作に影響を与える可能性がありますが、接続には影響しません。

以下のステップでTenant 名を確認できます。

1. Adobe Experience にログインします。URL は「https://experience.adobe.com/#/@mycompanyname/preferences/general-section」です。
2. 「/#/@」の後の値を抽出します。この例では「mycompanyname」です。
3. Tenant 接続プロパティをその値に設定します。

ユーザーアカウント（OAuth）

すべてのユーザーアカウントフローでAuthScheme をOAuthClient に設定する必要があります。

注意：OAuth を介したAdobe 認証では、2週間ごとにトークンを更新する必要があります。

すべてのアプリケーション

OAuth アクセストークンの取得

接続するには以下のプロパティを設定します：

• InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定して、OAuth 交換を自動的に実行し、必要に応じてOAuthAccessToken を更新します。
• OAuthClientId：アプリを登録した際に割り当てられたクライアントID に設定します。
• OAuthClientSecret：アプリを登録した際に割り当てられたクライアントシークレットに設定します。
• CallbackURL：アプリを登録した際に定義されたリダイレクトURI に設定します。例：https://localhost:3333

これらの設定により、プロバイダーはAdobe Target からアクセストークンを取得し、それを使用してデータを要求します。OAuth値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に保存され、接続間で確実に保持されます。

Adobe Target 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 Activities WHERE Type = 'AB'""", 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-adobetargetedataplot'

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、Adobe Target 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='Adobe Target Activities 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Adobe Target のデータ を見てみましょう。

python adobetarget-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

Adobe Target Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Adobe Target 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.adobetarget as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("Tenant=mycompanyname;")

df = pd.read_sql("SELECT Id, Name FROM Activities WHERE Type = 'AB'", cnxn)
app_name = 'dash-adobetargetdataplot'

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='Adobe Target Activities Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)