Python で pandas を使って Sage 300 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 Sage 300、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、Sage 300 に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Sage 300 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 Sage 300 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 Sage 300 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。Sage 300 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 Sage 300 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。

Sage 300 のデータへの接続

Sage 300 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。

Sage 300 には、Sage 300 Web API で通信するための初期設定が必要となるます。

• Sage 300 のユーザー向けのセキュリティグループを設定します。Sage 300 のユーザーに、Security Groups の下にあるbSage 300 Web API オプションへのアクセスを付与します（各モジュール毎に必要です）。
• /Online/Web と/Online/WebApi フォルダ内のweb.config ファイルを両方編集して、AllowWebApiAccessForAdmin のキーを true 設定します。webAPI アプリプールを再起動すると設定が反映されます。
• ユーザーアクセスを設定したら、https://server/Sage300WebApi/ をクリックして、web API へのアクセスを確認してください。

Basic 認証を使用してSage 300 へ認証します。

Basic 認証を使用して接続する

Sage 300 に認証するには、次のプロパティを入力してください。プロバイダーは、クッキーを使用してSage 300 が開いたセッションを再利用することに注意してください。 そのため、資格情報はセッションを開く最初のリクエストでのみ使用されます。その後は、Sage 300 が返すクッキーを認証に使用します。

• Url：Sage 300 をホストするサーバーのURL に設定します。Sage 300 Web API 用のURL を次のように作成してください。 {protocol}://{host-application-path}/v{version}/{tenant}/ 例えば、 http://localhost/Sage300WebApi/v1.0/-/ です。
• User：アカウントのユーザー名に設定します。
• Password：アカウントのパスワードに設定します。

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 Sage 300 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 Sage 300 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、Sage 300 のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("sage300:///?User=SAMPLE&Password=password&URL=http://127.0.0.1/Sage300WebApi/v1/-/&Company=SAMINC")

Sage 300 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 InvoiceUniquifier, ApprovedLimit FROM OEInvoices WHERE AllowPartialShipments = 'Yes'", engine)

Sage 300 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 Sage 300 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="InvoiceUniquifier", y="ApprovedLimit")
plt.show()

無料トライアル & 詳細情報

CData Python Connector for Sage 300 の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Sage 300 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("sage300:///?User=SAMPLE&Password=password&URL=http://127.0.0.1/Sage300WebApi/v1/-/&Company=SAMINC")
df = pandas.read_sql("SELECT InvoiceUniquifier, ApprovedLimit FROM OEInvoices WHERE AllowPartialShipments = 'Yes'", engine)

df.plot(kind="bar", x="InvoiceUniquifier", y="ApprovedLimit")
plt.show()