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 でLDAP データをETL

CData Python Connector for LDAP を使って、Python petl でLDAP objects 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 LDAP とpetl フレームワークを使って、LDAP に連携するPython アプリや、LDAP 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。

CData LDAP 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 petl
pip install pandas

Python でLDAP 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.ldap as mod

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

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

LDAP をクエリするSQL 文の作成

LDAP 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'"

LDAP Objects 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、LDAP objects 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 LDAP を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、LDAP objects 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。

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。



フルソースコード

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

cnxn = mod.connect("User=Domain\BobF;Password=bob123456;Server=10.0.1.1;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')
 
 
ダウンロード