【徹底解説】Dash を使ってPython からMicrosoft Exchange 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 Exchange を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでMicrosoft Exchange 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、Microsoft Exchange に連携して、Microsoft Exchange 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。
- Microsoft Exchange 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Microsoft Exchange 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Microsoft Exchange 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.exchange 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 Microsoft Exchange Connector からMicrosoft Exchange のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("User='myUser@mydomain.onmicrosoft.com';Password='myPassword';Server='https://outlook.office365.com/EWS/Exchange.asmx';Platform='Exchange_Online';")
Microsoft Exchange への接続
Exchange への接続には2つのスキーマがあります。
- Microsoft Graph
- Exchange Web Services(EWS)(非推奨)
Note:Microsoft は、Exchange Online ユーザーに対してMicrosoft Graph への切り替えを推奨しています。
Microsoft Graph とEWS を切り替えるには、Schema をMSGraph またはEWS(非推奨)に設定します。
Microsoft Exchange OnPremises への認証
Microsoft Exchange OnPremises は、Basic(デフォルト)、Digest、Negotiate、NTLM 認証をサポートします。
Basic(デフォルト)
Microsoft Exchange OnPremises では、Basic がデフォルトの認証として設定されます。 Basic 認証を使用するには、以下のプロパティを設定します。- AuthScheme:Basic。
- User:ユーザーのログインID。
- Password:ユーザーのログインパスワード。
他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
Microsoft Exchange Online への認証
Microsoft Exchange Online は、複数のOAuth ベースの認証をサポートしています。 Microsoft Graph を介してExchange Online に接続する場合は、Schema をMSGraph に設定します。認証方法の詳細は、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
Microsoft Exchange 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 GivenName, Size FROM Contacts WHERE BusinnessAddress_City = 'Raleigh'""", 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-exchangeedataplot' 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、Microsoft Exchange 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.GivenName, y=df.Size, name='GivenName')
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='Microsoft Exchange Contacts 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Microsoft Exchange のデータ を見てみましょう。
python exchange-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
おわりに
Microsoft Exchange Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Microsoft Exchange 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。