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

HubDB のデータへの接続

HubDB 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。

HubDBデータソースへの接続には、パブリックHubSpotアプリケーションを使用したOAuth認証とプライベートアプリケーショントークンを使用した認証の2つの方法があります。

カスタムOAuthアプリを使用する

すべてのOAuthフローでAuthSchemeを"OAuth"に設定する必要があります。特定の認証ニーズ（デスクトップアプリケーション、Webアプリケーション、ヘッドレスマシン）に必要な接続プロパティについては、ヘルプドキュメントを確認してください。

アプリケーションを登録し、OAuthクライアント認証情報を取得するには、以下の手順を実行してください。

1. HubSpotアプリ開発者アカウントにログインします。
   • アプリ開発者アカウントである必要があります。標準のHubSpotアカウントではパブリックアプリを作成できません。
2. 開発者アカウントのホームページで、アプリタブをクリックします。
3. アプリを作成をクリックします。
4. アプリ情報タブで、ユーザーが接続する際に表示される値を入力し、必要に応じて変更します。これらの値には、パブリックアプリケーション名、アプリケーションロゴ、アプリケーションの説明が含まれます。
5. 認証タブで、「リダイレクトURL」ボックスにコールバックURLを入力します。
   • デスクトップアプリケーションを作成する場合は、http://localhost:33333のようなローカルにアクセス可能なURLに設定します。
   • Webアプリケーションを作成する場合は、ユーザーがアプリケーションを承認した際にリダイレクトされる信頼できるURLに設定します。
6. アプリを作成をクリックします。HubSpotがアプリケーションとそれに関連する認証情報を生成します。
7. 認証タブで、クライアントIDとクライアントシークレットを確認します。これらは後でドライバーを設定する際に使用します。

8. スコープの下で、アプリケーションの意図する機能に必要なスコープを選択します。

   テーブルにアクセスするには、最低限以下のスコープが必要です：

   • hubdb
   • oauth
   • crm.objects.owners.read
9. 変更を保存をクリックします。
10. 統合に必要な機能にアクセスできる本番ポータルにアプリケーションをインストールします。
    • 「インストールURL（OAuth）」の下で、完全なURLをコピーをクリックして、アプリケーションのインストールURLをコピーします。
    • コピーしたリンクをブラウザで開きます。アプリケーションをインストールする標準アカウントを選択します。
    • アプリを接続をクリックします。結果のタブは閉じて構いません。

プライベートアプリを使用する

HubSpotプライベートアプリケーショントークンを使用して接続するには、AuthSchemeプロパティを"PrivateApp"に設定します。

以下の手順に従ってプライベートアプリケーショントークンを生成できます：

1. HubDBアカウントで、メインナビゲーションバーの設定アイコン（歯車）をクリックします。
2. 左サイドバーメニューで、統合 > プライベートアプリに移動します。
3. プライベートアプリを作成をクリックします。
4. 基本情報タブで、アプリケーションの詳細（名前、ロゴ、説明）を設定します。
5. スコープタブで、プライベートアプリケーションがアクセスできるようにしたい各スコープに対して読み取りまたは書き込みを選択します。
6. テーブルにアクセスするには、最低限hubdbとcrm.objects.owners.readが必要です。
7. アプリケーションの設定が完了したら、右上のアプリを作成をクリックします。
8. アプリケーションのアクセストークンに関する情報を確認し、作成を続行をクリックし、その後トークンを表示をクリックします。
9. コピーをクリックして、プライベートアプリケーショントークンをコピーします。

接続するには、PrivateAppTokenを取得したプライベートアプリケーショントークンに設定します。

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

engine = create_engine("hubdb:///?AuthScheme=OAuth&OAuthClientID=MyOAuthClientID&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333")

HubDB 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 PartitionKey, Name FROM NorthwindProducts WHERE Id = '1'", engine)

HubDB 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 HubDB 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="PartitionKey", y="Name")
plt.show()

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完全なソースコード

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

engine = create_engine("hubdb:///?AuthScheme=OAuth&OAuthClientID=MyOAuthClientID&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333")
df = pandas.read_sql("SELECT PartitionKey, Name FROM NorthwindProducts WHERE Id = '1'", engine)

df.plot(kind="bar", x="PartitionKey", y="Name")
plt.show()