【徹底解説】Dash を使ってPython からSage 200 のデータに連携するアプリを簡単に開発

加藤龍彦
デジタルマーケティング

Sage 200 × Python連携を簡単に。pandas・DashとCData Python ConnectorでPythonのデータ連携を簡単に実現、データ可視化アプリが短時間で完成。

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 Sage200 を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでSage 200 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、Sage 200 に連携して、Sage 200 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。

Sage 200 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Sage 200 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Sage 200 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.sage200 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 Sage 200 Connector からSage 200 のデータとの接続を確立します。

cnxn = mod.connect("SubscriptionKey=12345;Schema=StandardUK;")

Schema：どのエディションのSage 200 に接続するかを決定します。StandardUK または ProfessionalUK を指定してください。
Subscription Key：接続を確立するために使用するAPI へのアクセスを提供します。まず、 Sage 200 API web サイトにログインして、アカウントにマッチするAPI エディションにサブスクライブしてください。こちらから手順を実行できます。https://developer.columbus.sage.com/docs/services/api/uk. その後、Sage 200 へのログインするとプロファイル内でサブスクリプションキーを確認できます。

Sage 200 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 Id, Code FROM Banks WHERE Code = '12345'""", 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-sage200edataplot'

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、Sage 200 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.Id, y=df.Code, name='Id')

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='Sage 200 Banks 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Sage 200 のデータを見てみましょう。

python sage200-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

Sage 200 Python Connector の30日の無償トライアルをぜひダウンロードして、Sage 200 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。

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.sage200 as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("SubscriptionKey=12345;Schema=StandardUK;")

df = pd.read_sql("SELECT Id, Code FROM Banks WHERE Code = '12345'", cnxn)
app_name = 'dash-sage200dataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'
trace = go.Bar(x=df.Id, y=df.Code, name='Id')

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='Sage 200 Banks Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)