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

Slack のデータへの接続

Slack 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。

接続情報の取得

Slack はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、Slack 側でアプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得してください。 認証方法については、ヘルプドキュメントの「Slack への接続」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 Slack 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 Slack 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、Slack のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("slack:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333")

Slack 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, Name FROM Channels WHERE IsPublic = 'True'", engine)

Slack 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 Slack 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="Name")
plt.show()

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CData Python Connector for Slack の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Slack 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("slack:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, Name FROM Channels WHERE IsPublic = 'True'", engine)

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