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Connexion aux bases de données Amazon Neptune à l'aide de l'authentification IAM avec Python - Amazon Neptune
Conditions préalablesConnexion avec les informations d'identification par défautUtilisation d'informations d'identification temporairesUtilisation avec AWS Lambda

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Connexion aux bases de données Amazon Neptune à l'aide de l'authentification IAM avec Python

Le boto3 neptunedata client fournit le moyen le plus simple de se connecter à une base de données Neptune compatible IAM à partir de Python. Le client gère automatiquement la signature de Signature Version 4, vous n'avez donc pas besoin de signer vous-même les demandes.

Conditions préalables

  • Python 3.x

  • La boto3 bibliothèque : pip install boto3

  • AWS informations d'identification configurées via n'importe quelle méthode standard (variables d'environnement, fichier de AWS configuration, profil d'instance ou rôle d'exécution Lambda)

  • Une politique IAM qui autorise neptune-db:* des actions sur votre cluster Neptune

Connexion avec les informations d'identification par défaut

Cette approche fonctionne lorsqu'il est boto3 possible de résoudre automatiquement les informations d'identification, par exemple sur les instances Amazon Elastic Compute Cloud avec des profils d'instance, dans des AWS Lambda fonctions ou avec AWS des profils configurés.

Remplacez l'URL du point de terminaison par le point de terminaison de votre cluster Neptune.

Gremlin et 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

Le boto3 neptunedata client ne prend actuellement pas en charge le SPARQL. Pour envoyer des requêtes SPARQL à une base de données Neptune compatible IAM, signez les demandes manuellement à l'aide de Signature Version 4 avec les utilitaires de signature de demandes et botocore la bibliothèque (). 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())
Note

Cet exemple permet botocore.session.Session de résoudre automatiquement les AWS informations d'identification à partir de variables d'environnement, de fichiers de AWS configuration, de profils d'instance ou de rôles d'exécution Lambda. Il n'est pas nécessaire de définir les informations d'identification de manière explicite.

Utilisation d'informations d'identification temporaires

Pour un accès entre comptes, des sessions limitées dans le temps ou comme meilleure pratique de sécurité afin d'éviter des identifiants de longue durée, utilisez-le AWS STS pour obtenir des informations d'identification temporaires et créer un. boto3.Session

Gremlin et 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'])
Note

Les informations d'identification temporaires expirent après un intervalle spécifié (la valeur par défaut est de 1 heure) et ne sont pas automatiquement actualisées par le client. Pour les applications de longue durée, utilisez plutôt des informations d'identification basées sur des profils ou des profils d'instance.

SPARQL

Étant donné que le boto3 neptunedata client ne prend pas actuellement en charge le SPARQL, vous devez signer les demandes manuellement à l'aide des informations d'identification temporaires.

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())

Utilisation avec AWS Lambda

Dans Lambda, le rôle d'exécution fournit automatiquement des informations d'identification via. boto3 L'exemple d'informations d'identification par défaut fonctionne sans modification.

Pour un exemple Lambda complet avec gestion des connexions et logique de nouvelle tentative, voir. AWS Lambda exemples de fonctions pour Amazon Neptune