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# Appel à l’API de données Amazon RDS depuis une application Python
<a name="data-api.calling.python"></a>

Vous pouvez appeler l’API de données Amazon RDS (API de données) depuis une application Python.

Les exemples suivants utilisent le kit AWS SDK pour Python (Boto). Pour plus d’informations sur Boto, consultez la [documentation AWS SDK pour Python (Boto 3)](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html).

Dans chaque exemple, remplacez l’Amazon Resource Name (ARN) du cluster de bases de données par l’ARN de votre cluster de bases de données Aurora. De même, remplacez l’ARN du secret par l’ARN du secret dans Secrets Manager qui autorise l’accès au cluster de bases de données.

**Topics**
+ [

## Exécution d’une requête SQL
](#data-api.calling.python.run-query)
+ [

## Exécution d’une instruction SQL DML
](#data-api.calling.python.run-inert)
+ [

## Exécution d’une transaction SQL
](#data-api.calling.python.run-transaction)

## Exécution d’une requête SQL
<a name="data-api.calling.python.run-query"></a>

Vous pouvez exécuter une instruction `SELECT` puis extraire les résultats avec une application Python.

L’exemple suivant exécute une requête SQL.

```
import boto3

rdsData = boto3.client('rds-data')

cluster_arn = 'arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster'
secret_arn = 'arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret'

response1 = rdsData.execute_statement(
            resourceArn = cluster_arn,
            secretArn = secret_arn,
            database = 'mydb',
            sql = 'select * from employees limit 3')

print (response1['records'])
[
    [
        {
            'longValue': 1
        },
        {
            'stringValue': 'ROSALEZ'
        },
        {
            'stringValue': 'ALEJANDRO'
        },
        {
            'stringValue': '2016-02-15 04:34:33.0'
        }
    ],
    [
        {
            'longValue': 1
        },
        {
            'stringValue': 'DOE'
        },
        {
            'stringValue': 'JANE'
        },
        {
            'stringValue': '2014-05-09 04:34:33.0'
        }
    ],
    [
        {
            'longValue': 1
        },
        {
            'stringValue': 'STILES'
        },
        {
            'stringValue': 'JOHN'
        },
        {
            'stringValue': '2017-09-20 04:34:33.0'
        }
    ]
]
```

## Exécution d’une instruction SQL DML
<a name="data-api.calling.python.run-inert"></a>

Vous pouvez exécuter une instruction en langage de manipulation de données (DML) pour intégrer, mettre à jour ou supprimer des données dans votre base de données. Vous pouvez également utiliser des paramètres dans les instructions DML.

**Important**  
Si un appel ne fait pas partie d’une transaction, car il ne comprend pas le paramètre `transactionID`, les modifications résultant de l’appel sont validées automatiquement.

L’exemple suivant exécute une instruction SQL INSERT et utilise des paramètres.

```
import boto3

cluster_arn = 'arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster'
secret_arn = 'arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret'

rdsData = boto3.client('rds-data')


param1 = {'name':'firstname', 'value':{'stringValue': 'JACKSON'}}
param2 = {'name':'lastname', 'value':{'stringValue': 'MATEO'}}
paramSet = [param1, param2]

response2 = rdsData.execute_statement(resourceArn=cluster_arn,
                                      secretArn=secret_arn,
                                      database='mydb',
                                      sql='insert into employees(first_name, last_name) VALUES(:firstname, :lastname)',
                                      parameters = paramSet)

print (response2["numberOfRecordsUpdated"])
```

## Exécution d’une transaction SQL
<a name="data-api.calling.python.run-transaction"></a>

Vous pouvez démarrer une transaction SQL, exécuter une ou plusieurs instructions SQL, puis valider les modifications avec une application Python.

**Important**  
Une transaction expire si aucun appel n’utilise son identifiant de transaction dans un délai de trois minutes. Si une transaction expire avant d’être validée, elle est automatiquement restaurée.  
Si vous ne spécifiez pas d’identifiant de transaction, les modifications résultant de l’appel sont validées automatiquement.

L’exemple suivant exécute une transaction SQL qui insère une ligne dans un tableau.

```
import boto3

rdsData = boto3.client('rds-data')

cluster_arn = 'arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster'
secret_arn = 'arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret'

tr = rdsData.begin_transaction(
     resourceArn = cluster_arn,
     secretArn = secret_arn,
     database = 'mydb')

response3 = rdsData.execute_statement(
     resourceArn = cluster_arn,
     secretArn = secret_arn,
     database = 'mydb',
     sql = 'insert into employees(first_name, last_name) values('XIULAN', 'WANG')',
     transactionId = tr['transactionId'])

cr = rdsData.commit_transaction(
     resourceArn = cluster_arn,
     secretArn = secret_arn,
     transactionId = tr['transactionId'])

cr['transactionStatus']
'Transaction Committed'

response3['numberOfRecordsUpdated']
1
```

**Note**  
Si vous exécutez une instruction en langage de définition de données (DDL), nous vous recommandons de continuer à exécuter l’instruction une fois l’appel expiré. Lorsqu’une instruction DDL se termine avant la fin de son exécution, cela peut entraîner des erreurs et corrompre les structures de données. Pour maintenir l’exécution d’une instruction lorsqu’un appel dépasse le délai d’expiration de 45 secondes de l’API de données RDS, définissez le paramètre `continueAfterTimeout` sur `true`.