【徹底解説】Dash を使ってPython からAirtable 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 Airtable を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAirtable 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、Airtable に連携して、Airtable 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。
- Airtable 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Airtable 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Airtable 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.airtable 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 Airtable Connector からAirtable のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("APIKey=keymz3adb53RqsU;BaseId=appxxN2fe34r3rjdG7;TableNames=TableA,...;ViewNames=TableA.ViewA,...;")
Airtable への接続
それでは、Airtable に接続していきましょう。CData 製品は、Airtable にテーブルとビューを要求します。 Schema プロパティ(オプション)を使用すると、表示されるテーブルおよびビューを特定のベースに制限できます。 特定のベースに制限したい場合は、このプロパティを使用するスキーマの名前に設定してください。(これはAirtable のBase 名に相当します。)
すべてのAirtable Bases に加えて、DataModelInformation という名前の静的スキーマもご利用いただけます。 このスキーマでは、Bases、Tables、Users のような静的テーブルをクエリできます。 DisplayObjectIds がTrue に設定されている場合、Schema の値は名前ではなくAirtable Base id に設定する必要があります。
Airtableへの認証
続いて、認証方法を設定しましょう。個人用アクセストークンまたはOAuth PKCE のいずれかを使用してAirtable に認証できます。
個人用アクセストークン
個人用アクセストークンをまだ生成していない場合は、以下のステップで生成してみましょう。
- ユーザーアカウントにログインします
- "https://airtable.com/create/tokens" に移動します
- Create new token をクリックします
- Scopes で、Add a scope をクリックして以下の各スコープを追加します
- data.records:read
- data.records:write
- schema.bases:read
- Access で、トークンにアクセス権を付与するすべてのワークスペースとベースを追加します
- Create token をクリックしてトークンを生成します。生成されたトークンは一度しか表示されませんので、必ずコピーして保存してください
次に、以下の設定を行います。
- AuthScheme:PersonalAccessToken
- Token:先ほど生成した個人用アクセストークンの値
OAuth PKCE については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。
Airtable 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, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column1 = 'Value1'""", 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-airtableedataplot' 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、Airtable 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.Column1, 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='Airtable SampleTable_1 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Airtable のデータ を見てみましょう。
python airtable-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
おわりに
Airtable Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Airtable 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。