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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 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 のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でLDAP に連携して、データを取得、、更新、挿入、削除 する方法を説明します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
CData Python Connectors では、1.データソースとしてLDAP の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします:
pip install sqlalchemy
モジュールのインポートを忘れずに行います:
import sqlalchemy
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 のデータに連携するEngne を作成します。
engine = create_engine("ldap///?User=Domain\BobF&Password=bob123456&Server=10.0.1.1&Port=389")
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。 CData 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、CData 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。
接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、User テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド(カラム)を定義します。
base = declarative_base() class User(base): __tablename__ = "User" Id = Column(String,primary_key=True) LogonCount = Column(String) ...
マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。
engine = create_engine("ldap///?User=Domain\BobF&Password=bob123456&Server=10.0.1.1&Port=389") factory = sessionmaker(bind=engine) session = factory() for instance in session.query(User).filter_by(CN="Administrator"): print("Id: ", instance.Id) print("LogonCount: ", instance.LogonCount) print("---------")
ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。
User_table = User.metadata.tables["User"] for instance in session.execute(User_table.select().where(User_table.c.CN == "Administrator")): print("Id: ", instance.Id) print("LogonCount: ", instance.LogonCount) print("---------")
より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。
LDAP のデータへの挿入には、マップされたクラスのインスタンスを定義し、アクティブな session に追加します。commit 関数を呼び出して、LDAP にすべての追加インスタンスを送ります。
new_rec = User(Id="placeholder", CN="Administrator") session.add(new_rec) session.commit()
LDAP のデータの更新には、更新するレコードをフィルタクエリとともにフェッチします。そして、フィールドの値を変更し、セッションでcommit 関数を呼んで、LDAP にレコードを追加します。
updated_rec = session.query(User).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() updated_rec.CN = "Administrator" session.commit()
LDAP のデータの削除には、フィルタクエリと一緒に対象となるレコードをフェッチします。そして、アクティブsession でレコードを削除し、セッションでcommit 関数を呼び出して、該当するレコードの削除を実行します。
deleted_rec = session.query(User).filter_by(SOME_ID_COLUMN="SOME_ID_VALUE").first() session.delete(deleted_rec) session.commit()
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。