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Python でActive Directory データをETL

CData Python Connector for Active Directory を使って、Python petl でActive Directory data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

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 とpetl フレームワークを使って、Active Directory に連携するPython アプリや、Active Directory データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

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。

CData Active Directory Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトで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 petl
pip install pandas

Python でActive Directory データをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。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。

CData Connector を含むモジュールをインポートします:

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.activedirectory as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Active Directory Connector からActive Directory への接続を行います

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

Active Directory をクエリするSQL 文の作成

Active Directory にはSQL でデータアクセスが可能です。User エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Id, LogonCount FROM User WHERE CN = 'Administrator'"

Active Directory Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、Active Directory data を取得して、LogonCount カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'LogonCount')

etl.tocsv(table2,'user_data.csv')

CData Python Connector for Active Directory を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Active Directory data を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

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フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.activedirectory as mod

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

sql = "SELECT Id, LogonCount FROM User WHERE CN = 'Administrator'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'LogonCount')

etl.tocsv(table2,'user_data.csv')
 
 
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