Python で pandas を使って Backlog 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 Backlog、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、Backlog に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Backlog 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 Backlog 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 Backlog 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。Backlog 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 Backlog 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。

Backlog のデータへの接続

Backlog 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。

Backlog への接続に使用できる認証方法は、API キーおよびOAuth の2つです。

API キー認証

ApiKey およびURL をログインクレデンシャルに設定します。 ApiKey を取得するには：

1. Backlog の個人設定ページを開きます。
2. 「API」セクションをクリックして、「メモ」にAPI キーについての説明を追加し、「登録」ボタンをクリックします。トークンが生成されます。
3. ApiKey にAPI キーを指定します。
4. URL はBacklog のテナントURL から取得できます。

OAuth 認証

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 Backlog 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 Backlog 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、Backlog のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("backlog:///?ApiKey=YOUR_API_KEY&Url=https://yourURL.backlog.com")

Backlog 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, ProjectID FROM Issues WHERE Id = '1'", engine)

Backlog 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 Backlog 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="ProjectID")
plt.show()

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CData Python Connector for Backlog の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Backlog 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("backlog:///?ApiKey=YOUR_API_KEY&Url=https://yourURL.backlog.com")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, ProjectID FROM Issues WHERE Id = '1'", engine)

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