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

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

1. QuickBooks Time 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
2. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにQuickBooks Time のデータを連携
3. 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QuickBooks Time 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.tsheets 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 QuickBooks Time Connector からQuickBooks Time のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=myclientid;OAuthClientSecret=myclientsecret;CallbackUrl=http://localhost:33333;")

TSheets 接続プロパティの取得・設定方法

TSheets は、認証および認可にOAuth2 標準を使用します。独自のOAuth アプリを構築してデータに接続するには、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。

QuickBooks Time 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, JobcodeId FROM Timesheets WHERE JobCodeType = 'regular'""", 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-tsheetsedataplot'

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、QuickBooks Time 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.JobcodeId, 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='QuickBooks Time Timesheets 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QuickBooks Time のデータ を見てみましょう。

python tsheets-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

QuickBooks Time Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、QuickBooks Time 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.tsheets as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=myclientid;OAuthClientSecret=myclientsecret;CallbackUrl=http://localhost:33333;")

df = pd.read_sql("SELECT Id, JobcodeId FROM Timesheets WHERE JobCodeType = 'regular'", cnxn)
app_name = 'dash-tsheetsdataplot'

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.JobcodeId, 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='QuickBooks Time Timesheets Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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