今すぐお試しください!

製品の詳細CData Python Connector for LDAP を確認して、無償評価版をダウンロード:

今すぐダウンロード

Python pandas を使ってLDAP データをビジュアライズ

CData Python Connector for LDAP を使えば、Python でLDAP をpandas やその他の標準モジュールでで呼び出し、データ分析やビジュアライズが可能になります。

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 は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで LDAP にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、LDAP をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でLDAP にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、結果をビジュアライズする方法を説明します。

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LDAP 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 データへの接続

LDAP 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、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートします:

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でLDAP データをビジュアライズ

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、LDAP に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("ldap:///?User=Domain\BobF&Password=bob123456&Server=10.0.1.1&Port=389")

LDAP にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT Id, LogonCount FROM User WHERE CN = 'Administrator'""", engine)

LDAP データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、LDAP objects をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="Id", y="LogonCount")
plt.show()

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 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。



ソースコードe

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("ldap:///?User=Domain\BobF&Password=bob123456&Server=10.0.1.1&Port=389")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, LogonCount FROM User WHERE CN = 'Administrator'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="LogonCount")
plt.show()
 
 
ダウンロード