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

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

LDAP Objects への接続

LDAP objects 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。

リクエストを認証するには、User およびPassword プロパティを有効なLDAP クレデンシャル(例えば、User を"Domain\BobF" または"cn=Bob F,ou=Employees,dc=Domain")に設定します。 本製品は、デフォルトでプレーンテキスト認証を使用します。これは、本製品がサーバーとTLS/SSL のネゴシエーションを試みるためです。 AuthMechanism を使って別の認証方法を指定できます。 TLS/SSL コンフィギュレーションについて詳しくは、ヘルプドキュメントの「高度な設定」を参照してください。

    基本接続には、Server およびPort を設定します。さらに、次のように接続を微調整できます。
  • FollowReferrals:設定すると、本製品は参照サーバーのデータもビューとして表示します。参照サーバー上のデータを変更するには、このサーバーをServer およびPort で指定する必要があります。
  • LDAPVersion:サーバーが実装するプロトコルのバージョンに設定します。デフォルトでは、本製品はversion 2 を使用します。
  • BaseDN は、LDAP 検索の範囲を指定された識別名の高さに限定します。BaseDN の範囲を絞ることはパフォーマンスを劇的に向上させます。例えば、"cn=users,dc=domain" の値は、"cn=users" およびその子に含まれる結果のみを返します。
  • Scope:このプロパティを使用すると、サブツリーから返されるデータをより細かく制御できます。

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LDAP 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LDAP Objects 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.ldap 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 LDAP Connector にLDAP objects との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=Domain\BobF;Password=bob123456;Server=10.0.1.1;Port=389;")

LDAP 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-ldapedataplot'

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、LDAP objects 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='LDAP 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LDAP objects を見てみましょう。

python ldap-dash.py

製品の無償トライアル情報

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

cnxn = mod.connect("User=Domain\BobF;Password=bob123456;Server=10.0.1.1;Port=389;")

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

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='LDAP User Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

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