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Conexión a bases de datos de Amazon Neptune mediante la autenticación de IAM con Python - Amazon Neptune
Requisitos previosConectarse con las credenciales predeterminadasUso de credenciales temporalesUsing with AWS Lambda

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Conexión a bases de datos de Amazon Neptune mediante la autenticación de IAM con Python

El boto3 neptunedata cliente proporciona la forma más sencilla de conectarse a una base de datos de Neptune desde Python. IAM-enabled El cliente gestiona la firma de Signature Version 4 automáticamente, por lo que no es necesario que firme las solicitudes usted mismo.

Requisitos previos

  • Python 3.x

  • La boto3 biblioteca: pip install boto3

  • AWS credenciales configuradas mediante cualquier método estándar (variables de entorno, archivo de AWS configuración, perfil de instancia o rol de ejecución de Lambda)

  • Una política de IAM que permite realizar neptune-db:* acciones en tu clúster de Neptune

Conectarse con las credenciales predeterminadas

Este enfoque funciona cuando se boto3 pueden resolver las credenciales automáticamente, como en las instancias de Amazon Elastic Compute Cloud con perfiles de instancia, en AWS Lambda funciones o con AWS perfiles configurados.

Sustituya la URL del punto de enlace por el punto de enlace del clúster de Neptune.

Gremlin y OpenCypher 

import boto3
from botocore.config import Config

cfg = Config(retries={"total_max_attempts": 1, "mode": "standard"}, read_timeout=None)

neptune = boto3.client('neptunedata', config=cfg,
    region_name='us-east-1',
    endpoint_url='https://your-neptune-endpoint:8182')

# Gremlin
resp = neptune.execute_gremlin_query(gremlinQuery='g.V().limit(1)')
print(resp['result'])

# openCypher
resp = neptune.execute_open_cypher_query(openCypherQuery='MATCH (n) RETURN n LIMIT 1')
print(resp['results'])

SPARQL

El boto3 neptunedata cliente no es compatible actualmente con SPARQL. Para enviar consultas de SPARQL a una base de datos de IAM-enabled Neptune, firme las solicitudes manualmente mediante la versión 4 de Signature con las utilidades de firma de botocore solicitudes y la biblioteca (). requests pip install boto3 requests

import requests
from botocore.auth import SigV4Auth
from botocore.awsrequest import AWSRequest
from botocore.session import Session

endpoint = 'https://your-neptune-endpoint:8182'
region = 'us-east-1'

query = 'SELECT ?s ?p ?o WHERE { ?s ?p ?o } LIMIT 1'

request = AWSRequest(method='POST', url=f'{endpoint}/sparql/',
    data={'query': query})
SigV4Auth(Session().get_credentials(), 'neptune-db', region).add_auth(request)

resp = requests.post(f'{endpoint}/sparql/', headers=request.headers,
    data={'query': query})
print(resp.json())
nota

Este ejemplo se utiliza botocore.session.Session para resolver automáticamente AWS las credenciales de las variables de entorno, los archivos de AWS configuración, los perfiles de instancia o las funciones de ejecución de Lambda. No es necesario establecer las credenciales de forma explícita.

Uso de credenciales temporales

Para el acceso entre cuentas, las sesiones de tiempo limitado o como práctica recomendada de seguridad para evitar que las credenciales duren mucho, utilízalas AWS STS para obtener credenciales temporales y crear una. boto3.Session

Gremlin y OpenCypher 

import boto3
from botocore.config import Config

sts = boto3.client('sts')
creds = sts.assume_role(
    RoleArn='arn:aws:iam::123456789012:role/NeptuneRole',
    RoleSessionName='neptune-session'
)['Credentials']

session = boto3.Session(
    aws_access_key_id=creds['AccessKeyId'],
    aws_secret_access_key=creds['SecretAccessKey'],
    aws_session_token=creds['SessionToken'],
    region_name='us-east-1'
)

cfg = Config(retries={"total_max_attempts": 1, "mode": "standard"}, read_timeout=None)

neptune = session.client('neptunedata', config=cfg,
    endpoint_url='https://your-neptune-endpoint:8182')

# Gremlin
resp = neptune.execute_gremlin_query(gremlinQuery='g.V().limit(1)')
print(resp['result'])

# openCypher
resp = neptune.execute_open_cypher_query(openCypherQuery='MATCH (n) RETURN n LIMIT 1')
print(resp['results'])
nota

Las credenciales temporales caducan tras un intervalo específico (el valor predeterminado es de 1 hora) y el cliente no las actualiza automáticamente. Para las aplicaciones que se ejecutan durante mucho tiempo, utilice en su lugar credenciales basadas en perfiles o perfiles de instancia.

SPARQL

Como el boto3 neptunedata cliente no admite actualmente SPARQL, debe firmar las solicitudes manualmente con las credenciales temporales.

import boto3
import requests
from botocore.auth import SigV4Auth
from botocore.awsrequest import AWSRequest
from botocore.credentials import ReadOnlyCredentials

sts = boto3.client('sts')
creds = sts.assume_role(
    RoleArn='arn:aws:iam::123456789012:role/NeptuneRole',
    RoleSessionName='neptune-session'
)['Credentials']

endpoint = 'https://your-neptune-endpoint:8182'
region = 'us-east-1'

query = 'SELECT ?s ?p ?o WHERE { ?s ?p ?o } LIMIT 1'

request = AWSRequest(method='POST', url=f'{endpoint}/sparql/',
    data={'query': query})
SigV4Auth(ReadOnlyCredentials(
    creds['AccessKeyId'], creds['SecretAccessKey'], creds['SessionToken']
), 'neptune-db', region).add_auth(request)

resp = requests.post(f'{endpoint}/sparql/', headers=request.headers,
    data={'query': query})
print(resp.json())

Using with AWS Lambda

En Lambda, la función de ejecución proporciona las credenciales automáticamente. boto3 El ejemplo de credenciales predeterminadas funciona sin modificaciones.

Para ver un ejemplo completo de Lambda con administración de conexiones y lógica de reintentos, consulte. AWS Lambda ejemplos de funciones para Amazon Neptune