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Dash を使って、Amazon S3 Data に連携するウェブアプリケーションを開発

CData Python Connector for Amazon S3 を使って、Amazon S3 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 Amazon S3 を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAmazon S3 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、Amazon S3 に連携して、Amazon S3 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Amazon S3 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。Amazon S3 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Amazon S3 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)。

Amazon S3 Data への接続

Amazon S3 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。

Amazon S3 リクエストを認可するには、管理者アカウントまたはカスタム権限を持つIAM ユーザーの認証情報を入力します。AccessKey をアクセスキーID に設定します。SecretKey をシークレットアクセスキーに設定します。

Note: AWS アカウント管理者として接続できますが、AWS サービスにアクセスするにはIAM ユーザー認証情報を使用することをお勧めします。

アクセスキーの取得

IAM ユーザーの資格情報を取得するには:

  1. IAM コンソールにサインインします。
  2. ナビゲーションペインで[ユーザー]を選択します。
  3. ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してから[セキュリティ認証情報]タブを選択します。

AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには:

  1. ルートアカウントの資格情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
  2. アカウント名または番号を選択し、表示されたメニューで[My Security Credentials]を選択します。
  3. [Continue to Security Credentials]をクリックし、[Access Keys]セクションを展開して、ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成します。

AWS ロールとして認証

多くの場合、認証にはAWS ルートユーザーのダイレクトなセキュリティ認証情報ではなく、IAM ロールを使用することをお勧めします。RoleARN を指定することでAWS ロールを代わりに使用できます。これにより、本製品は指定されたロールの資格情報を取得しようと試みます。

(すでにEC2 インスタンスなどで接続されているのではなく)AWS に接続している場合は、ロールを引き受けるIAM ユーザーのAccessKey とSecretKey を追加で指定する必要があります。AWS ルートユーザーのAccessKey および SecretKey を指定する場合、ロールは使用できません。

SSO 認証

SSO 認証を必要とするユーザーおよびロールには、RoleARN およびPrincipalArn 接続プロパティを指定してください。各Identity Provider に固有のSSOProperties を指定し、AccessKey とSecretKey を空のままにする必要があります。これにより、本製品は一時的な認証資格情報を取得するために、リクエストでSSO 認証情報を送信します。

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Amazon S3 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Amazon S3 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.amazons3 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 Amazon S3 Connector にAmazon S3 data との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("AccessKey=a123;SecretKey=s123;")

Amazon S3 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 Name, OwnerId FROM ObjectsACL WHERE Name = 'TestBucket'""", 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-amazons3edataplot'

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、Amazon S3 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.Name, y=df.OwnerId, name='Name')

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='Amazon S3 ObjectsACL 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Amazon S3 data を見てみましょう。

python amazons3-dash.py

製品の無償トライアル情報

Amazon S3 Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Amazon S3 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.amazons3 as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("AccessKey=a123;SecretKey=s123;")

df = pd.read_sql("SELECT Name, OwnerId FROM ObjectsACL WHERE Name = 'TestBucket'", cnxn)
app_name = 'dash-amazons3dataplot'

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.Name, y=df.OwnerId, name='Name')

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='Amazon S3 ObjectsACL Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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