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Active Directory Python Connector 相談したいActive Directory へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにActive Directory をシームレスに統合。
CData
こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
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 ActiveDirectory 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 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 は、以下のような特徴を持った製品です。
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
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.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 からActive Directory データ 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;")
接続には以下の情報が必要です。
BaseDN: 指定されたname にLDAP 検索の範囲を制限します。
ちなみに、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。
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)
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'
次に、Active Directory 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.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(alt='Active Directory User Data', barmode='stack') }) ], className="container")
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Active Directory データ を見てみましょう。
python activedirectory-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
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 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.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(alt='Active Directory User Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)