クイックスタート: Python 用 Azure Cosmos DB for NoSQL ライブラリ
Python 用の Azure Cosmos DB for NoSQL クライアント ライブラリを使って、コンテナー内のデータのクエリを実行し、個々の項目に対して一般的な操作を行います。 Azure Developer CLI を使って最小限のソリューションを環境にデプロイするには、以下の手順に従います。
API のリファレンス ドキュメント | ライブラリのソース コード | パッケージ (PyPI) | Azure Developer CLI
前提条件
- アクティブなサブスクリプションが含まれる Azure アカウント。 無料でアカウントを作成できます。
- GitHub アカウント
- アクティブなサブスクリプションが含まれる Azure アカウント。 無料でアカウントを作成できます。
- Azure Developer CLI
- Docker Desktop
設定
このプロジェクトの開発コンテナーをお使いの環境にデプロイします。 次に、Azure Developer CLI (azd
) を使って、Azure Cosmos DB for NoSQL アカウントを作成し、コンテナー化されたサンプル アプリケーションをデプロイします。 サンプル アプリケーションでは、クライアント ライブラリを使って、サンプル データの管理、作成、読み取り、クエリを実行します。
重要
GitHub アカウントには、ストレージとコア時間のエンタイトルメントが無料で含まれています。 詳細については、GitHub アカウントに含まれるストレージとコア時間に関する記事を参照してください。
重要
GitHub アカウントには、ストレージとコア時間のエンタイトルメントが無料で含まれています。 詳細については、GitHub アカウントに含まれるストレージとコア時間に関する記事を参照してください。
プロジェクトのルート ディレクトリでターミナルを開きます。
azd auth login
を使って Azure Developer CLI に対して認証します。 ツールによって指示された手順に従って、任意の Azure 資格情報を使って CLI に対して認証します。azd auth login
azd init
を使ってプロジェクトを初期化します。azd init --template cosmos-db-nosql-dotnet-quickstart
Note
このクイックスタートでは、azure-samples/cosmos-db-nosql-dotnet-quickstart テンプレート GitHub リポジトリを使用します。 まだない場合は、Azure Developer CLI によってこのプロジェクトがマシンに自動的にクローンされます。
初期化中に、一意の環境名を構成します。
ヒント
この環境名は、ターゲット リソース グループ名としても使用されます。 このクイックスタートでは、
msdocs-cosmos-db
の使用を検討してください。azd up
を使って、Azure Cosmos DB アカウントをデプロイします。 Bicep テンプレートは、サンプル Web アプリケーションもデプロイします。azd up
プロビジョニング プロセス中に、サブスクリプションと目的の場所を選択します。 プロビジョニング プロセスが完了するまで待ちます。 このプロセスには 5 分ほどかかる可能性があります。
Azure リソースのプロビジョニングが完了すると、実行中の Web アプリケーションへの URL が出力に含まれます。
Deploying services (azd deploy) (✓) Done: Deploying service web - Endpoint: <https://[container-app-sub-domain].azurecontainerapps.io> SUCCESS: Your application was provisioned and deployed to Azure in 5 minutes 0 seconds.
コンソールで URL を使って、ブラウザーで Web アプリケーションに移動します。 実行中のアプリの出力を確認します。
クライアント ライブラリをインストールする
クライアント ライブラリは、Python Package Index から azure-cosmos
ライブラリとして入手できます。
ターミナルを開き、
/src
フォルダーに移動します。cd ./src
azure-cosmos
パッケージがまだインストールされていない場合は、pip install
を使ってインストールします。pip install azure-cosmos
また、
azure-identity
パッケージがまだインストールされていない場合はインストールします。pip install azure-identity
src/requirements.txt ファイルを開いて確認し、
azure-cosmos
とazure-identity
のエントリが両方とも存在することを確認します。
オブジェクト モデル
名前 | 説明 |
---|---|
CosmosClient |
このクラスは主要なクライアント クラスであり、アカウント全体のメタデータやデータベースを管理するために使われます。 |
DatabaseProxy |
このクラスはアカウント内のデータベースを表します。 |
ContainerProxy |
このクラスは主に、コンテナーまたはコンテナー内に格納されている項目の読み取り、更新、削除操作を実行するために使われます。 |
PartitionKey |
このクラスは論理パーティション キーを表します。 このクラスは、多くの一般的な操作とクエリに必要です。 |
コード例
テンプレートのサンプル コードでは、cosmicworks
というデータベースと products
というコンテナーを使います。 products
コンテナーには、各製品の名前、カテゴリ、数量、一意識別子、販売フラグなどの詳細が含まれています。 コンテナーでは、論理パーティション キーとして /category
プロパティを使います。
クライアントを認証する
ほとんどの Azure サービスに対するアプリケーション要求は、承認される必要があります。 アプリケーションと Azure Cosmos DB for NoSQL の間でパスワードレスの接続を実装するため、推奨される方法として、DefaultAzureCredential
型を使います。 DefaultAzureCredential
は複数の認証方法をサポートしており、実行時に使用する方法が決定されます。
重要
パスワード、接続文字列、その他の資格情報を使用して、Azure サービスへの要求を直接承認することもできます。 ただし、この方法は慎重に使用する必要があります。 開発者は、安全でない場所にこれらのシークレットを公開しないように注意する必要があります。 パスワードまたは秘密鍵へのアクセス権を取得したユーザーは誰でも、データベース サービスに対して認証を行うことができます。 DefaultAzureCredential
では、アカウント キーよりも管理とセキュリティの利点が向上し、キーを保存するリスクなしでパスワードレス認証が可能になります。
このサンプルでは、CosmosClient
型の新しいインスタンスを作成し、DefaultAzureCredential
インスタンスを使って認証します。
credential = DefaultAzureCredential()
client = CosmosClient(url="<azure-cosmos-db-nosql-account-endpoint>", credential=credential)
データベースの取得
client.get_database_client
を使って、cosmicworks
という既存のデータベースを取得します。
database = client.get_database_client("cosmicworks")
コンテナーの取得
database.get_container_client
を使って既存の products
コンテナーを取得します。
container = database.get_container_client("products")
項目を作成する
JSON にシリアル化するすべてのメンバーを含む新しいオブジェクトを構築します。 この例では、型には一意識別子と、カテゴリ、名前、数量、価格、セールのフィールドがあります。 container.upsert_item
を使ってコンテナー内に項目を作成します。 このメソッドは "アップサート" を行い、項目が既に存在する場合は、それを効果的に置き換えます。
new_item = {
"id": "aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
"category": "gear-surf-surfboards",
"name": "Yamba Surfboard",
"quantity": 12,
"sale": False,
}
created_item = container.upsert_item(new_item)
項目を読み取る
一意識別子 (id
) フィールドとパーティション キー フィールドの両方を使って、ポイント読み取り操作を実行できます。 container.read_item
を使って、特定の項目を効率的に取得できます。
existing_item = container.read_item(
item="aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
partition_key="gear-surf-surfboards",
)
クエリ項目
container.GetItemQueryIterator
を使って、コンテナー内の複数の項目に対してクエリを実行します。 次のパラメーター化されたクエリを使って、指定されたカテゴリ内のすべての項目を検索します。
SELECT * FROM products p WHERE p.category = @category
queryText = "SELECT * FROM products p WHERE p.category = @category"
results = container.query_items(
query=queryText,
parameters=[
dict(
name="@category",
value="gear-surf-surfboards",
)
],
enable_cross_partition_query=False,
)
クエリの結果をループ処理します。
items = [item for item in results]
output = json.dumps(items, indent=True)