ZENITH Code実践⑧ ZENITH Codeの実データで分析画面を動かす

ここまでの4回は、架空の2社で企業分析画面の仕組みを読んできました。最終回の今回は、ZENITH CodeのAPIキーを使って、実在する企業のデータをこの画面に表示します。

キーを使う画面を作るときに気になるのは、「APIキーがブラウザから漏れないか」と「失敗したときにおかしな数字を表示しないか」の2つです。今回はこの2つを中心に、ローカルのPythonサーバーがどのようにキーを預かり、取得したデータを確かめてから画面へ渡しているかを読みます。

上の画像は、記事の後半の変更を入れて、トヨタ自動車（7203）の5期分を取得した財務表です。

私たち株式会社Crabgrassは、企業の財務データなどをAPIで提供するZENITH Codeを開発しています。本記事は自社サービスのデータを使うためのテンプレートを題材にした実装例です。

この記事のコードは、公開サンプル集のcompany-analysisテンプレート（執筆時点の版）に対応しています。起動方法は実践④の「ローカルで開く準備」と同じです。前回の実践⑦では、画面の見た目と操作を整えました。

1. APIキーを用意する

ZENITH Codeの会員登録をして、利用規約とデータの利用条件に同意し、ダッシュボードでAPIキーを作成します。Freeプランでも、この画面で使う2つのAPIを呼び出せます。利用枠などの最新の条件は料金ページで確認してください。

作ったキーは、パスワードと同じように扱います。

• 記事、チャット、公開リポジトリ、スクリーンショットに貼らない
• コマンドの引数に直接書かない（シェルの履歴に残るため）
• .env ファイルに書いた場合は、Gitに含めない

2. 実データ接続で起動する

サンプル起動のサーバーを Ctrl+C で止め、--live を付けて起動し直します。

python3 templates/company-analysis/server.py --live

起動すると、ターミナルにキーの入力欄が出ます。入力した文字は画面に表示されません。

ZENITH API key (hidden):

環境変数 ZENITH_API_KEY にキーが入っていれば、入力欄は出ずにそちらを使います。サーバーは .env ファイルを自動では読み込みません。

キーを受け取る部分は server.py の main() です。

if args.live:
    key = os.environ.get("ZENITH_API_KEY", "").strip()
    if not key and sys.stdin.isatty():
        key = getpass.getpass("ZENITH API key (hidden): ").strip()
    if not key:
        parser.error("Set ZENITH_API_KEY or run interactively. Do not pass a key on the command line.")

getpass は、入力した文字を画面に出さずに受け取るPythonの標準ライブラリです。キーを引数で受け取る --key のような指定は、あえて用意していません。

ブラウザで http://127.0.0.1:8765 を開き、「実データに接続」を押します。--live を付けずに起動していると、次の案内が表示されます。

3. キーはブラウザへ渡さない

証券コードに 7203 を入れて「データを取得」を押すと、ブラウザはZENITH CodeのAPIではなく、自分のパソコンの server.py に問い合わせます。

区間	通信先	APIキー
ブラウザ → server.py	http://127.0.0.1:8765/api/snapshot	含まない
server.py → ZENITH Code	https://api.zenithcode.net/stable/...	Pythonがヘッダーに付ける

キーはPythonのプロセスの中にだけあります。ブラウザのJavaScript、HTML、localStorage のどこにも入りません。ブラウザの開発者ツールで通信を見ても、キーは出てきません。

ローカルの窓口を、ほかのページから使わせない

server.py は、/api/snapshot への問い合わせを受けるたびに、次の3つを確かめます。

expected = "http://127.0.0.1:%d" % self.server.server_port
if self.headers.get("Origin") != expected or not secrets.compare_digest(self.headers.get("X-Local-Token", ""), token):
    self.reply(403, {"error": "local_only"})
    return

確かめること	防いでいること
Host が 127.0.0.1:ポート番号 か	別の名前でこのサーバーに届く問い合わせ（DNSリバインディング）
Origin が同じ画面か	開いている別のサイトが、裏でこの窓口を呼ぶこと
X-Local-Token が起動時の合言葉と一致するか	画面を開いていない相手からの問い合わせ

合言葉（token）は、サーバーを起動するたびに secrets.token_urlsafe(32) で作り直します。画面は最初に /api/config から受け取り、取得のたびにヘッダーへ付けます。キーそのものではないので、画面が知っていても問題ありません。

さらに、サーバーは 127.0.0.1 でだけ待ち受けます。同じWi-Fiにある別の端末からは接続できません。実践④で「スマホから同じURLを開いてもつながらない」と書いたのはこのためです。

一度に1件だけ取得する

if not gate.acquire(blocking=False):
    self.reply(429, {"error": "busy"})
    return

ボタンを続けて押しても、取得中のあいだは次の取得を始めません。画面には「別の取得が進行中です。」と表示します。利用枠を意図せず使い切らないためです。画面の起動、言語の切り替え、グラフの指標の切り替えでは、APIを呼びません。

4. 1回の取得で呼ぶAPI

「データを取得」を1回押すと、python/zenith_examples.py の snapshot が2つのAPIを呼びます。

if mode == "snapshot":
    result["latestClose"] = requester("/quote", {"symbol": symbol}, api_key)
result["annualFinancials"] = requester("/income-statement", {
    "symbol": symbol, "period": "annual", "limit": 3,
}, api_key)

API	画面での用途
/stable/quote	直近終値と株価の日付
/stable/income-statement	最新3期の売上高・利益・出典

実践④で見た demo.json の annualFinancials と latestClose は、この2つの応答と同じ形にしてあります。だから、取得したデータは normalize() を通すだけで、グラフ、表、前期比、出典の処理をそのまま使えます。架空データで読んできたコードは、実データでも同じように動きます。

5. 取得したデータを確かめてから表示する

取得したデータは、画面に出す前に normalize() で確かめます。実践④で読んだ関数です。

確かめること	満たさないとき
symbol が文字列で、配列が2つそろっている	表示を止める
各期の symbol が、取得した企業と同じ	表示を止める
各期が通期（FY）で、決算期の形が YYYY-MM	表示を止める
同じ決算期が2回出てこない	表示を止める
期の数が3以下、終値が1件以下	表示を止める

1つでも満たさなければ invalid_response のエラーになり、画面には「想定外のデータ形式のため、表示を停止しました。」と表示します。おかしなデータを、見た目だけ整えて表示することはしません。別の企業の行が混ざったまま、もっともらしいグラフができてしまうほうが、エラーよりも気付きにくいためです。

エラーの中身を画面へ流さない

except ZenithError:
    # Never relay exception bodies or upstream content into the UI.
    self.reply(502, {"error": "upstream_failed"})

APIの呼び出しに失敗したとき、サーバーはAPIから返ってきた本文を画面へ渡しません。画面には決まった文言だけを出します。エラーの本文には、キーの一部や内部の情報が含まれる可能性があるためです。

画面の表示	主な原因
実データ接続の設定が必要です。	--live を付けずに起動した
証券コードを確認してください。	4〜5文字の英数字（7203・130A など）ではない
取得できませんでした。キー・利用条件への同意・利用枠・接続状態を確認してください。	キーの誤り、利用条件への未同意、利用枠の超過、通信の失敗
想定外のデータ形式のため、表示を停止しました。	normalize() の確認を通らなかった
別の取得が進行中です。	取得中に続けて押した
ローカル接続を確認し、ページを開き直してください。	サーバーを起動し直した後、古い画面のまま操作した

エラーのあとに、自動で取得し直すことはしません。原因がキーや利用枠にある場合、繰り返しても同じ結果になり、利用枠だけを使ってしまうためです。

6. 直近終値と決算期は別の時点

実データでは、数値カードの右端に直近終値が表示されます。

• 直近終値の下の「株価日付」は、その終値の取引日です。
• 売上高や営業利益のカードの「通期 2026-03」は、決算期です。

2つは別の時点の値です。そのため、このテンプレートは、直近の株価と過去の決算から独自のPERやPBRを計算していません。画面の「数字を読む前に」にも、そのことを書いています。

もう1つ大切な点があります。画面の上には、次の注意が表示されます。

実データ表示：ご自身の非公開環境で利用してください。株価・制限対象の書類等の公開はできません。

株価などの取引所のデータは、自分で分析に使うことはできても、第三者に見せる形で公開することはできません。実データの画面をスクリーンショットでSNSや記事に載せる場合は、株価が写っていないかを確認してください。この記事の冒頭の画像も、株価を含まない財務データの部分だけにしています。表示できる範囲はデータの表示ルールにまとめています。

7. 実データでの企業比較

実データ接続では、企業比較の欄が証券コードの入力欄に変わります。比較したい企業のコード（例：7267）を入れて「比較データを取得」を押すと、同じ /api/snapshot で2社目を取得します。

共通の決算期の選び方と、比較条件の確かめ方は、実践⑥で読んだ架空データのときと同じです。3月決算と12月決算の企業を選ぶと、共通の決算期がないと表示されます。

8. 取得する期を5期に増やす

最後に、取得する期を3期から5期に増やします。変更は2か所です。

1. 取得する件数（python/zenith_examples.py）。snapshot で損益計算書を呼ぶ部分の limit を5にします。

result["annualFinancials"] = requester("/income-statement", {
    "symbol": symbol, "period": "annual", "limit": 5,
}, api_key)

2. 確認の上限（templates/company-analysis/model.mjs）。normalize() の期の数の上限を5にします。

if (years.length > 5 || snapshot.latestClose.length > 1)
  throw new Error("invalid_response");

2つ目を忘れると、5期を取得した時点で「想定外のデータ形式」と表示されます。normalize() が、想定より多い期をエラーとして扱うためです。上限を設けておくと、APIの引数を間違えて大量の期を受け取ったときにも気付けます。

server.py を Ctrl+C で止め、--live で起動し直します。Pythonのファイルを変えたときは、ブラウザの再読み込みだけでは反映されません。7203を取得すると、冒頭の画像のように2022-03期から2026-03期までの5期が表示されます。グラフ、表、前期比、出典、CSVは、どれも期の数を決め打ちしていないので、そのまま5期分になります。

取得する期を増やしても、APIの呼び出しは1回のままです。limit は1回の応答に含める期の数で、呼び出しの回数ではありません。

limit の変更は、同じ関数を使うコマンドライン版の financials にも反映されます。テンプレートだけを変えたい場合は、snapshot のときだけ5にする条件を書いてください。

9. 連載のまとめ

全8回で、APIからデータを取得するところから、ブラウザで使う分析画面まで進みました。

回	扱ったこと
①	Pythonで売上高・営業利益の推移をグラフにする
②	営業利益率を計算し、APIの値と照合する
③	2社の売上高と営業利益率を比較する
④	企業と指標を切り替えられる分析画面を作る
⑤	財務表と出典をたどれる画面を作る
⑥	決算期と前期比を分析画面に加える
⑦	PCとスマホで使いやすい分析画面に整える
⑧	ZENITH Codeの実データで分析画面を動かす（この記事）

どの回にも共通していたのは、期間・単位・欠損・出典を最後まで手放さないことです。数字を表示する前に、それがいつの、どの範囲の、どの書類の値かを確かめる。欠損を0にせず、比べられないものは比べない。この画面は、その確認を毎回手作業でしなくて済むように作っています。

この画面を出発点に、見たい指標を足したり、自分の業務に合わせて表示を変えたりしてみてください。

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• Python公式ドキュメント：getpass
• Python公式ドキュメント：secrets
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