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投稿者

Mihoko Iijima
Training Sales Engineer at InterSystems Japan
STAFF
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記事 Mihoko Iijima · 7月 26, 2022 9m read

FlaskとEmbedded Pythonで簡単なWebアプリを作ってみよう！

#InterSystems IRIS #InterSystems IRIS for Health #Embedded Python #Python

開発者の皆さん、こんにちは！

Flaskを使うと簡単にWebアプリが作成できるようでしたので、Embedded Pythonを利用してIRISに保存した月毎の歩数データ（テーブル／グローバル）を matplotlibを利用してグラフ表示する簡単なWebアプリを作成してみました。

使っているPythonスクリプトファイルやHTMLは以下の通りです（図例はテーブルからデータを取る例ですが、サンプルにはグローバルからデータを取得する例も含まれます）。

サンプルはこちらに置いています👉https://github.com/Intersystems-jp/WalkSteps

IRISのインストール環境に合わせて、サンプルのディレクトリを分けています。

＜Windows にIRISをインストールされている場合＞
https://github.com/Intersystems-jp/WalkSteps/tree/master/Windows　をご覧ください。
Windows上Pythonのバージョンは3.9で試しています。3.10では動作しませんでしたので、3.9でお試しください。

＜Windows以外にIRISをインストールされている場合＞
https://github.com/Intersystems-jp/WalkSteps/tree/master/Linux　をご覧ください。​​

できあがりのイメージは以下の通りです。

1) 事前準備について

flaskとmatplitlib を pip でインストールします（Windows上にインストールしたIRISを使う場合もpipでインストールしてください​）。

WindowsにインストールしたIRISを利用する場合のみ、以下ご確認ください。

テーブルからデータを取得する例を試される場合は table_goiris.py の2行目、グローバルからデータを取得する例を試される場合は、global_goiris.py の2行目に記載のある sys.path のディレクトリを変更します。

以下2つのディレクトリを確認し、sys.pathに追加してください。

  • IRISインストールディレクトリ/mgr/python
  • IRISインストールディレクトリ/lib/python

​​例：

sys.path+=['c:\\intersystems\\irishealth\\mgr\\python','c:\\intersystems\\irishealth\\lib\\python']

 

2)画面表示について

画面表示に使用しているHTMLは、index.html で、Flaskの render_template() 関数を利用し、HTTP応答としてHTML文書を返送しています。
​​​（HTMLの継承ができたので、ベースとなるHTMLを base.htmlに作成し、index.htmlの中で　{% extends 'base.html' %}　と指定して base.html を継承しています）

{% extends 'base.html' %}

{% block body %}
<divclass="form"><formaction="/"method='POST'><H2>{{selectmonth}}月の歩数</H2><divclass="alert alert-warning"role="alert"><labelfor="title"> 確認したい月を指定してください。</label><selectname="selectmonth">
            {% for month in monthlist %}
                <optionvalue="{{ month }}">{{ month }}月</option>
            {% endfor %}
            </select><inputtype="submit"value="歩数確認"></div></form>
    {% if rdate != "" %}
    <divclass="card-body">
        {{ image | safe }}
    </div>
    {% endif %}
</div>
{% endblock %}

 

3)画面表示に使うグラフとデータについて

以下、Linux用ディレクトリ以下にあるコード例で解説しますが、Windowsディレクトリ以下にある内容と大枠に違いはありません。

3-1) テーブルデータを利用する場合

IRISからデータを取得する処理は、table_goiris.py に記述しています。

getMonthTbl()関数では、保存されている歩数データの「月」情報をSELECTで取得し、Pythonリストに格納し戻しています。

defgetMonthTbl():
    rs=iris.sql.exec("select DATEPART('MM',RecordDate) As month from MyHealth.Steps group by DATEPART('MM',RecordDate)")
    monthlist=[]
    for row in enumerate(rs):
        monthlist.append(row[1][0]) 
    return monthlist

 

createChartFromTbl()関数では、指定月の日付と歩数をSELECTで取得し、Pythonリストに格納し戻しています。

defcreateChartFromTbl(monthnumber):
    sql="select tochar(RecordDate,'DD'),Steps from MyHealth.Steps WHERE DATEPART('MM',recorddate) = ?"
    stmt=iris.sql.prepare(sql)
    rs=stmt.execute(monthnumber) 
    
    rdate=[]
    steps=[]
    for row in enumerate(rs):
        rdate.append(row[1][0])
        steps.append(row[1][1])

    return rdate,steps

 

table_goiris.py で作成したリストを利用して、table_app.pyの中でグラフを生成しています。

matplotlibで作成したグラフを、HTMLに埋め込む方法については、こちらのページ（https://shiren-blog.com/flask-matplotlib-graph-demo/）を参考にさせていただきました。

（imgタグのsrcにBase64でエンコードしたグラフのデータをセットし、index.htmlに当てはめる方法をとっています）​​​

import base64
from io import BytesIO
import matplotlib.pyplot as plt

from flask import Flask, render_template, request
import table_goiris as goiris

app = Flask(__name__)

@app.route('/',methods=['GET','POST'])defindex():#月取得（テーブル編）
    monthlist=goiris.getMonthTbl()
    if request.method=='GET':
        defaultmonth=7else:
        result=request.form
        defaultmonth=result['selectmonth']

    #print(defaultmonth)#データ取得（テーブル編）
    result=goiris.createChartFromTbl(defaultmonth)

    rdate=result[0]
    steps=result[1]

    #参考にしたページ：https://shiren-blog.com/flask-matplotlib-graph-demo/#グラフ作成
    fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
    ax = fig.add_subplot(111)

    if defaultmonth=="5":
        color="green"elif defaultmonth=="6":
        color="orange"else:
        color="blue"
    ax.plot(rdate, steps, label="test",marker="o",color=color,linestyle="-.")
    #バッファに保存
    buf=BytesIO()
    fig.savefig(buf,format='png')
    #グラフをHTMLに埋め込むように変換
    data=base64.b64encode(buf.getbuffer()).decode('ascii')
    image_tag = f'<img src="data:image/png;base64,{data}"/>'return render_template("index.html",image=image_tag,monthlist=monthlist,selectmonth=defaultmonth)


if __name__=="__main__":
    #app.run(debug=True,host='0,0,0,0',port="8081")
    app.run(debug=True,host='0.0.0.0')


​

3-2) グローバルを利用する場合

IRISからデータを取得する処理は、global_goiris.py に記述しています。

getMonthGlo()関数では、保存されている歩数データの「月」情報を取得し、Pythonリストに格納し戻しています（ObjectScriptで$Order()してるのと同じイメージで記述できます）。

defgetMonthGlo():
    glo=iris.gref("^MySteps")
    monthlist=[]
    month=""whileTrue:
        month=glo.order([2022,month])
        if (month==None):
            break
        monthlist.append(month)
    return monthlist

 

createChartFromGlo()関数では、指定月の日付と歩数を得し、Pythonリストに格納し戻しています（ObjectScriptで$Order()してるのと同じイメージで記述できます）。

defcreateChartFromGlo(monthnumber):
    glo=iris.gref("^MySteps")

    rdate=[]
    steps=[]
    date=""whileTrue:
        date=glo.order([2022,monthnumber,date])
        if (date==None):
            break
        rdate.append(date)
        steps.append(glo[2022,monthnumber,date])
    
    return rdate,steps

 

global_goiris.py  で作成したリストを利用して、global_app.pyの中でグラフを生成しています。

matplotlibで作成したグラフを、HTMLに埋め込む方法については、こちらのページ（https://shiren-blog.com/flask-matplotlib-graph-demo/）を参考にさせていただきました。

（imgタグのsrcにBase64でエンコードしたグラフのデータをセットし、index.htmlに当てはめる方法をとっています）​​​

import base64
from io import BytesIO
import matplotlib.pyplot as plt

from flask import Flask, render_template, request
import global_goiris as goiris

app = Flask(__name__)

@app.route('/',methods=['GET','POST'])defindex():#月取得（グローバル編）
    monthlist=goiris.getMonthGlo()
    if request.method=='GET':
        defaultmonth=7else:
        result=request.form
        defaultmonth=result['selectmonth']

    #print(defaultmonth)#データ取得（グローバル編）
    result=goiris.createChartFromGlo(defaultmonth)

    rdate=result[0]
    steps=result[1]

    #参考にしたページ：https://shiren-blog.com/flask-matplotlib-graph-demo/#グラフ作成
    fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
    ax = fig.add_subplot(111)

    if defaultmonth=="5":
        color="green"elif defaultmonth=="6":
        color="orange"else:
        color="blue"
    ax.plot(rdate, steps, label="test",marker="o",color=color,linestyle="-.")
    #バッファに保存
    buf=BytesIO()
    fig.savefig(buf,format='png')
    #グラフをHTMLに埋め込むように変換
    data=base64.b64encode(buf.getbuffer()).decode('ascii')
    image_tag = f'<img src="data:image/png;base64,{data}"/>'return render_template("index.html",image=image_tag,monthlist=monthlist,selectmonth=defaultmonth)


if __name__=="__main__":
    #app.run(debug=True,host='0,0,0,0',port="8081")
    app.run(debug=True,host='0.0.0.0')

 

4)サンプルデータの作成

サンプルデータの作成に利用するMyHealth.StepクラスをIRISのUSERネームスペースにインポートします。​​​

  • スタジオを利用されている場合は、USERネームスペースに接続先を変更した後、*.cls をスタジオにドラッグ＆ドロップするとインポートできます。
  • VSCodeを利用されている場合は、使用するIRISのUSERネームスペースに接続した後、MyHealth.Step.clsをワークスペースで開き、保存します（保存と同時にコンパイルが実行されます）。
  • 管理ポータルからインポートする場合は、管理ポータル > システムエクスプローラ > クラス （USERネームスペース選択） の画面で「インポート」ボタンからインポートできます。

続いて、IRISにログインし（またはターミナルを開き）USERネームスペースに接続していることを確認し、以下実行します。

テーブルを利用する場合：

do ##class(MyHealth.Steps).create()

グローバルを利用する場合：​​​

do ##class(MyHealth.Steps).createGlobal()

※2022年5月1日～7月31日の歩数データがランダムに作成されます（実行毎に再作成するようにしています）。

5)実行！

5-1)Windows以外で試す場合

IRISインストールディレクトリ/bin/irispythonコマンドを利用して table_app.py または global_app.py を実行します。

impor irisを行うため、irispythonを利用しています。

IRISインストールディレクトリが、 /usr/irissys　である場合の例は以下の通りです（実行環境に合わせてディレクトリはご変更ください）。

※実行する table_app.py または global_app.py もフルパスで指定しています。

テーブル編

/usr/irissys/bin/irispython /home/isjedu/WalkSteps/Linux/table_app.py

グローバル編

/usr/irissys/bin/irispython /home/isjedu/WalkSteps/Linux/global_app.py

 

5-2)Windowsで試す場合

実行前の準備が完了しているかご確認ください（リンク先の「3.実行前の確認」をご確認ください）。

Pythonコマンドの後に、table_app.py または global_app.py をフルパスで指定してください。

テーブル編

python c:\WorkSpace\WalkSteps\Windows\table_app.py

グローバル編

python c:\WorkSpace\WalkSteps\Windows\global_app.py

 

いかがでしたでしょうか。FlaskもPythonもとても便利ですね！🐍

もっと良い方法をご存知の方いらっしゃいましたら、ぜひ共有いただけると嬉しいです！

コミュニティへの投稿、お待ちしております_(._.)_

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