# Python アプリケーションからの Amazon RDS Data API の呼び出し
Python アプリケーションから Amazon RDS Data API (Data API) を呼び出すことができます。
以下の例では、AWS SDK for Python (Boto) を使用します。Boto の詳細については、[AWS SDK for Python (Boto 3) ドキュメント](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html)を参照してください。
それぞれの例で、DB クラスターの Amazon リソースネーム (ARN) を Aurora DB クラスターの ARN に置き換えます。また、シークレット ARN を Secrets Manager のシークレットの ARN に置き換え、DB クラスターへのアクセスを許可します。
**Topics**
+ [SQL クエリの実行](#data-api.calling.python.run-query)
+ [DML SQL ステートメントの実行](#data-api.calling.python.run-inert)
+ [SQL トランザクションの実行](#data-api.calling.python.run-transaction)
## SQL クエリの実行
Python アプリケーションを使用して、`SELECT` ステートメントを実行し、結果を取得することができます。
以下の例では、SQL クエリを実行します。
```
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'
}
]
]
```
## DML SQL ステートメントの実行
データ操作言語 (DML) ステートメントを実行して、データベースのデータを挿入、更新、または削除することができます。また、DML ステートメントでパラメータを使用することもできます。
**重要**
`transactionID` パラメータが含まれていないため、呼び出しがトランザクションの一部ではない場合、呼び出しによる変更は自動的にコミットされます。
以下の例では、SQL の挿入ステートメントを実行して、パラメータを使用します。
```
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"])
```
## SQL トランザクションの実行
SQL トランザクションのスタートから、1 つ以上の SQL ステートメントの実行、Python アプリケーションによる変更のコミットまで行うことができます。
**重要**
3 分以内にトランザクション ID を使用する呼び出しがないと、トランザクションはタイムアウトします。トランザクションがコミットされる前にタイムアウトした場合は、自動的にロールバックされます。
トランザクション ID を指定しない場合、呼び出しによる変更は自動的にコミットされます。
以下の例では、テーブルに行を挿入する SQL トランザクションを実行します。
```
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
```
**注記**
データ定義言語 (DDL) ステートメントを実行する場合は、呼び出しがタイムアウトした後もステートメントを実行し続けることをお勧めします。実行が終了する前に DDL ステートメントが終了すると、エラーが発生したり、データ構造が破損したりする恐れがあります。呼び出しが RDS Data API のタイムアウト間隔である 45 秒を超えた後もステートメントの実行を続けるには、`continueAfterTimeout` パラメータを `true` に設定します。