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

Salesforce Data Cloud のデータへの接続

Salesforce Data Cloud 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。

それでは、Salesforce Data Cloud への認証方法を設定していきましょう。Salesforce Data Cloud では、OAuth 標準による認証をサポートしています。

OAuth 認証

AuthScheme をOAuth に設定してください。

デスクトップアプリケーション

CData 製品では、デスクトップでの認証を簡略化する埋め込みOAuth アプリケーションを提供しています。

また、Salesforce Data Cloud コンソールで設定および登録するカスタムOAuth アプリケーションを介してデスクトップから認証することも可能です。詳しくは、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリの作成をご確認ください。

接続する前に、以下のプロパティを設定してください。

• InitiateOAuth：GETANDREFRESH。InitiateOAuth を使用すれば、繰り返しOAuth の交換を行ったり、手動でOAuthAccessToken を設定する必要がなくなります
• OAuthClientId（カスタムアプリケーションのみ）：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントID
• OAuthClientSecret（カスタムアプリケーションのみ）：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントシークレット

接続すると、CData 製品がデフォルトブラウザでSalesforce Data Cloud 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てください。

以下のようにドライバーがOAuth プロセスを完了します。

• コールバックURL からアクセストークンを取得します
• 古いトークンの期限が切れた際は、新しいアクセストークンを取得します
• OAuthSettingsLocation にOAuth 値を保存し、接続間で永続化します

Web アプリケーションやヘッドレスマシンを含むその他のOAuth 認証方法については、ヘルプドキュメントをご確認ください。

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

engine = create_engine("salesforcedatacloud:///?")

Salesforce Data Cloud 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 [Account ID], [Account Name] FROM Account WHERE EmployeeCount = '250'", engine)

Salesforce Data Cloud 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 Salesforce Data Cloud 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="[Account ID]", y="[Account Name]")
plt.show()

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CData Python Connector for Salesforce Data Cloud の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Salesforce Data Cloud 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("salesforcedatacloud:///?")
df = pandas.read_sql("SELECT [Account ID], [Account Name] FROM Account WHERE EmployeeCount = '250'", engine)

df.plot(kind="bar", x="[Account ID]", y="[Account Name]")
plt.show()