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

PingOne のデータへの接続

PingOne 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。

PingOne に接続するには以下のプロパティを設定します。

• Region：自身のPingOne 組織のデータがホスティングされている地域。
• AuthScheme：PingOne に接続する際に使用する認証の種類。
• WorkerAppEnvironmentId （デフォルトのPingOne ドメインを使用する場合に必要）、またはAuthorizationServerURL のいずれかで、下で説明するように設定します。

WorkerAppEnvironmentId の設定

WorkerAppEnvironmentId は、Worker アプリケーションが存在するPingOne 環境のID です。 このパラメータは、環境がデフォルトのPingOne ドメイン（auth.pingone）を利用している場合のみ使用されます。 これは、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、PingOne への認証に使用するカスタムOAuth アプリケーションを作成した後に設定します。

はじめに、このプロパティの値を見つけます。

1. 自身のPingOne 組織のホームページからナビゲーションサイドバーに移動し、Environments をクリックします。
2. OAuth / Worker のカスタムアプリケーションを作成した環境（通常はAdministrators）を見つけ、Manage Environment をクリックします。 環境のホームページが表示されます。
3. 環境のホームページのナビゲーションサイドバーで、Applications をクリックします。
4. リストから、OAuth またはWorker アプリケーションの詳細を見つけます。
5. Environment ID フィールドの値をコピーします。 以下の例に似たものになるはずです：
   

   WorkerAppEnvironmentId='11e96fc7-aa4d-4a60-8196-9acf91424eca'

次に、WorkerAppEnvironmentId をEnvironment ID フィールドの値に設定します。

AuthorizationServerURL の設定

AuthorizationServerURL は、お使いのアプリケーションが配置されている環境のPingOne 認可サーバーのベースURL です。 このプロパティは、PingOne プラットフォームAPI ドキュメントで説明されているように、環境にカスタムドメインを設定した場合にのみ使用されます。 Custom Domains を参照してください。

OAuth でのPingOne への認証

PingOne はOAuth とOAuthClient 認証の両方をサポートしています。 上述の設定手順に加え、OAuth またはOAuthCliet 認証をサポートするために、さらに2つの手順を完了する必要があります。

• ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、カスタムOAuth アプリケーションを作成して設定します。
• ドライバーがデータモデル内のエンティティにアクセスできるようにするには、ヘルプドキュメントのAdministrator Roles での説明のとおり、使用するアドミンユーザー / ワーカーアプリケーションに対して正しいロールを設定していることを確認してください。
• 以下のサブセクションで説明されているように、選択した認証スキームと認証フローに適切なプロパティを設定します。

OAuth（認可コードグラント）

AuthScheme をOAuth に設定します。

デスクトップアプリケーション

OAuth アクセストークンの取得およびリフレッシュ

以下を設定して、接続してください。

• InitiateOAuth：GETANDREFRESH。繰り返しOAuth の交換を行ったり、手動でOAuthAccessToken を設定する必要をなくすには、InitiateOAuth を使用します。
• OAuthClientId：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient ID。
• OAuthClientSecret：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient Secret。
• CallbackURL：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に定義したリダイレクトURI。例：https://localhost:3333

接続すると、CData 製品 はデフォルトブラウザでPingOne のOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。 ドライバーはこれでOAuth プロセスを完了します。

1. ドライバーはPingOne からアクセストークンを取得し、それを使ってデータをリクエストします。
2. OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に保存され、接続間で永続化されるようにします。

ドライバーはアクセストークンの期限が切れると自動的にリフレッシュします。

Web アプリケーションやヘッドレスマシン、クライアントクレデンシャルグラントを含むその他のOAuth メソッドについては、ヘルプドキュメント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 PingOne 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 PingOne 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、PingOne のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("pingone:///?AuthScheme=OAuth&WorkerAppEnvironmentId=eebc33a8-xxxx-4f3a-yyyy-d3e5262fd49e&Region=NA&OAuthClientId=client_id&OAuthClientSecret=client_secret")

PingOne 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, Username FROM [CData].[Administrators].Users WHERE EmployeeType = 'Contractor'", engine)

PingOne 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 PingOne 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="Username")
plt.show()

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CData Python Connector for PingOne の 30日間無料トライアルをダウンロードして、PingOne 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("pingone:///?AuthScheme=OAuth&WorkerAppEnvironmentId=eebc33a8-xxxx-4f3a-yyyy-d3e5262fd49e&Region=NA&OAuthClientId=client_id&OAuthClientSecret=client_secret")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, Username FROM [CData].[Administrators].Users WHERE EmployeeType = 'Contractor'", engine)

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