【徹底解説】Dash を使ってPython からAzure Analysis Services 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 AAS を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAzure Analysis Services 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、Azure Analysis Services に連携して、Azure Analysis Services 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. Azure Analysis Services 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Azure Analysis Services 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Azure Analysis Services 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.aas 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 Azure Analysis Services Connector からAzure Analysis Services のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("URL=asazure://REGION.asazure.windows.net/server;")

Azure Analysis Services（AAS）接続プロパティの取得・設定方法

接続するには、認証に加えて、Url プロパティを有効なAzure Analysis Services サーバー（例えばasazure://southcentralus.asazure.windows.net/server）に設定します。必要に応じて、Database プロパティを設定して、サーバー上のどのAzure データベースに接続するかを指定できます。

Azure Analysis Services はOAuth 認証標準を使用します。CData 製品では組込みOAuth が利用できるので、接続プロパティを設定することなく接続を試行するだけで、ブラウザ経由でAAS に認証できます。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「Azure Analysis Services への認証」セクションを参照してください。

Azure Analysis Services 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 Country, Education FROM Customer WHERE Country = 'Australia'""", 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-aasedataplot'

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、Azure Analysis Services 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.Country, y=df.Education, name='Country')

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='Azure Analysis Services Customer 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Azure Analysis Services のデータ を見てみましょう。

python aas-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

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

cnxn = mod.connect("URL=asazure://REGION.asazure.windows.net/server;")

df = pd.read_sql("SELECT Country, Education FROM Customer WHERE Country = 'Australia'", cnxn)
app_name = 'dash-aasdataplot'

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.Country, y=df.Education, name='Country')

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='Azure Analysis Services Customer Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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