Python で pandas を使って Azure DevOps データを可視化する方法

Python の豊富なエコシステムを活用することで、作業を迅速に開始し、システム間の連携をより効果的に行うことができます。CData Python Connector for Azure DevOps、pandas および Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットを組み合わせることで、Azure DevOps に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Azure DevOps のデータを可視化できます。この記事では、pandas、SQLAlchemy、Matplotlib の組み込み関数を使用して Azure DevOps のデータに接続し、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理機能により、Python での Azure DevOps のデータへのリアルタイムアクセスにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。Azure DevOps に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を Azure DevOps に直接プッシュし、サポートされていない操作（多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

Azure DevOps のデータへの接続

Azure DevOps のデータへの接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

AzureDevOps 接続プロパティの取得・設定方法

Azure DevOps アカウントに接続するには、Profile -> Organizations に移動し、アカウントの組織名を取得します。Organization プロパティをこの値に設定します。

Note: 複数のカタログやスキーマに存在するテーブル名もあります。テーブルをクエリする際は、Catalog およびSchema 接続プロパティ、または完全修飾テーブル名のいずれかでカタログとスキーマを指定する必要があります。

Azure DevOps への認証

Azure DevOps は、Basic 認証とAzure AD（OAuth ベース）認証の両方をサポートします。

Basic

Basic 認証でAzure DevOps に接続する場合、Organization とPersonalAccessToken の両方を指定します。 パーソナルアクセストークンを生成するには、Azure DevOps 組織アカウントにログインし、Profile -> Personal Access Tokens -> New Token に移動します。生成されたトークンが表示されます。

Azure AD

Azure AD は、Microsoft のマルチテナント、クラウドベースのディレクトリおよびID 管理サービスです。 これはユーザーベースの認証で、AuthScheme をAzureAD に設定し、Organization をAzure DevOps Organization の名前に設定する必要があります。 Web アプリケーションを介したAzure AD への認証には、必ずカスタムOAuth アプリケーションの作成が必要です。 詳しい認証方法は、ヘルプドキュメント の「Azure DevOps への認証」セクションを参照してください。

以下の手順に従って、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトを介して Azure DevOps にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、pandas、Matplotlib モジュール、および SQLAlchemy ツールキットをインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートしてください。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python で Azure DevOps のデータを可視化する

接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、Azure DevOps のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("azuredevops:///?AuthScheme=Basic&Organization=MyAzureDevOpsOrganization&ProjectId=MyProjectId&PersonalAccessToken=MyPAT")

Azure DevOps への SQL の実行

pandas の read_sql 関数を使用して、SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。

df = pandas.read_sql("SELECT Id, BuildNumber FROM Builds WHERE Reason = 'Manual'", engine)

Azure DevOps のデータの可視化

クエリ結果が DataFrame に格納されたら、plot 関数を使用して Azure DevOps のデータを表示するグラフを作成します。show メソッドで、グラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="Id", y="BuildNumber")
plt.show()

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CData Python Connector for Azure DevOps の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Azure DevOps のデータに接続する Python アプリケーションやスクリプトの構築を始めましょう。ご質問がありましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("azuredevops:///?AuthScheme=Basic&Organization=MyAzureDevOpsOrganization&ProjectId=MyProjectId&PersonalAccessToken=MyPAT")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, BuildNumber FROM Builds WHERE Reason = 'Manual'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="BuildNumber")
plt.show()