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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。本記事では、CData Python Connector for LDAP とpetl フレームワークを使って、LDAP データにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。
CData Python Connector は効率的なデータ処理によりLDAP objects にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。LDAP にデータをクエリする際、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、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(JOIN やSQL 関数など)。
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
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;")
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。
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'"
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL(抽出・変換・ロード)パイプラインを組みます。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。
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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')