【徹底解説】Dash を使ってPython からSage 50 UK 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 50 UK × 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 Sage50UK を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでSage 50 UK 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 50 UK に連携して、Sage 50 UK 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 50 UK 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 50 UK 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 50 UK 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.sage50uk 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 50 UK Connector からSage 50 UK のデータとの接続を確立します。

cnxn = mod.connect("URL=http://your-server:5493/sdata/accounts50/GCRM/your-address;User=Manager;")

Note：Sage 50 UK 2012 以降のみサポートされています。

「接続」セクションのUser およびPassword プロパティを、有効なSage 50 UK のユーザー資格情報に設定する必要があります。これらの値は、Sage 50 UK にログインするために使用するものと同じです。

さらに、「接続」セクションのURL プロパティを、希望する会社データセットのアドレスに設定する必要がります。アドレスを取得するには、以下を行ってください：

Sage 50 UK ソフトウェアを開きます。
「Tools」->「Internet Options」をクリックします。
「SData Settings」タブを選択します。
「Sage 50 Accounts」の隣にある「Details」ボタンをクリックします。会社名のリストとそれに対応するデータセットのアドレスを含むウィンドウが表示されます。
URL プロパティを希望する会社の隣にあるアドレスフィールドの値に設定します。

Sage 50 UK 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 Name, FinanceBalance FROM TradingAccounts WHERE TradingAccountUUID = 'c2ef66a5-a545-413b-9312-79a53caadbc4'""", 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-sage50ukedataplot'

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 50 UK 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.Name, y=df.FinanceBalance, name='Name')

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 50 UK TradingAccounts 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 50 UK のデータを見てみましょう。

python sage50uk-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

Sage 50 UK 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 50 UK 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.sage50uk as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("URL=http://your-server:5493/sdata/accounts50/GCRM/your-address;User=Manager;")

df = pd.read_sql("SELECT Name, FinanceBalance FROM TradingAccounts WHERE TradingAccountUUID = 'c2ef66a5-a545-413b-9312-79a53caadbc4'", cnxn)
app_name = 'dash-sage50ukdataplot'

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.Name, y=df.FinanceBalance, name='Name')

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 50 UK TradingAccounts Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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