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Dash を使って、Active Directory Data に連携するウェブアプリケーションを開発

CData Python Connector for Active Directory を使って、Active Directory にデータ連携するPython ウェブアプリケーションを開発できます。pandas とDash を使って作成してみます。

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 Active Directory を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでActive Directory 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、Active Directory に連携して、Active Directory data をビジュアライズするシンプルなウエブアプリを作ります。

CData Python Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムActive Directory data データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。Active Directory に複雑なクエリを投げる際に、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合、SQL 処理を直接Active Directory 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(特にJOIN やSQL 関数など)。

Active Directory Data への接続

Active Directory data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

接続には、以下の設定を行います:

  • 有効な User およびPassword 情報 (e.g., Domain\BobF or cn=Bob F,ou=Employees,dc=Domain)。
  • 接続するServer のIP、ホスト名、Port を含むServer 情報。
  • BaseDN: 指定されたname にLDAP 検索の範囲を制限します。

    Note: BaseDN を狭い範囲に設定することで大幅にパフォーマンスを改善できます。例えば、cn=users,dc=domain は、cn=users およびその子の範囲に戻り値の結果を制限します。

以下の手順に従い、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクト経由でActive Directory にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

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Active Directory Data をビジュアライズ

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付いています。

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.activedirectory 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 Active Directory Connector にActive Directory data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=cn=Bob F,ou=Employees,dc=Domain;Password=bob123;Server=10.0.1.2;Port=389;")

Active Directory 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, LogonCount FROM User WHERE CN = 'Administrator'""", 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-activedirectoryedataplot'

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、Active Directory data 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.LogonCount, 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(title='Active Directory User Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして、実行n

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。Python コードの最後はこのようです。

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

では、Python でウェブアプリを稼働させて、ブラウザでActive Directory data を見てみましょう。

python activedirectory-dash.py

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Active Directory Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Active Directory data への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。



import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.activedirectory as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("User=cn=Bob F,ou=Employees,dc=Domain;Password=bob123;Server=10.0.1.2;Port=389;")

df = pd.read_sql("SELECT Id, LogonCount FROM User WHERE CN = 'Administrator'", cnxn)
app_name = 'dash-activedirectorydataplot'

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.LogonCount, 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(title='Active Directory User Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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