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# Herstellen einer Verbindung zu Amazon Neptune Neptune-Datenbanken mithilfe der IAM-Authentifizierung mit Python
<a name="iam-auth-connecting-python"></a>

Der `boto3` `neptunedata` Client bietet die einfachste Möglichkeit, von Python aus eine Verbindung zu einer IAM-fähigen Neptune-Datenbank herzustellen. Der Client verarbeitet das Signieren mit Signature Version 4 automatisch, sodass Sie Anfragen nicht selbst signieren müssen.

## Voraussetzungen
<a name="iam-auth-connecting-python-prereqs"></a>
+ Python 3.x
+ Die `boto3` Bibliothek: `pip install boto3`
+ AWS Anmeldeinformationen, die mit einer beliebigen Standardmethode konfiguriert wurden (Umgebungsvariablen, AWS Konfigurationsdatei, Instanzprofil oder Lambda-Ausführungsrolle)
+ Eine IAM-Richtlinie, die `neptune-db:*` Aktionen auf Ihrem Neptune-Cluster ermöglicht

## Verbindung mit Standardanmeldedaten herstellen
<a name="iam-auth-connecting-python-default"></a>

Dieser Ansatz funktioniert, wenn Anmeldeinformationen automatisch aufgelöst werden `boto3` können, z. B. auf Amazon Elastic Compute Cloud-Instances mit Instanzprofilen, in AWS Lambda Funktionen oder mit konfigurierten AWS Profilen.

Ersetzen Sie die Endpunkt-URL durch Ihren Neptune-Cluster-Endpunkt.

**Gremlin und 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**

Der `boto3` `neptunedata` Client unterstützt SPARQL derzeit nicht. Um SPARQL-Abfragen an eine IAM-fähige Neptune-Datenbank zu senden, signieren Sie Anfragen manuell, indem Sie Signature Version 4 mit den Dienstprogrammen zur `botocore` Anforderungssignierung und der Bibliothek () verwenden. `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())
```

**Anmerkung**  
In diesem Beispiel `botocore.session.Session` werden AWS Anmeldeinformationen automatisch aus Umgebungsvariablen, AWS Konfigurationsdateien, Instanzprofilen oder Lambda-Ausführungsrollen aufgelöst. Sie müssen die Anmeldeinformationen nicht explizit festlegen.

## Verwenden temporärer Anmeldeinformationen
<a name="iam-auth-connecting-python-temp-creds"></a>

Verwenden Sie für kontoübergreifenden Zugriff, zeitlich begrenzte Sitzungen oder als bewährte Sicherheitsmethode zur Vermeidung langlebiger Anmeldeinformationen, temporäre Anmeldeinformationen abzurufen und eine AWS STS zu erstellen. `boto3.Session`

**Gremlin und 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'])
```

**Anmerkung**  
Temporäre Anmeldeinformationen laufen nach einem bestimmten Intervall ab (die Standardeinstellung ist 1 Stunde) und werden vom Client nicht automatisch aktualisiert. Verwenden Sie für Anwendungen mit langer Laufzeit stattdessen profilbasierte Anmeldeinformationen oder Instanzprofile.

**SPARQL**

Da der `boto3` `neptunedata` Client SPARQL derzeit nicht unterstützt, müssen Sie Anfragen manuell mit den temporären Anmeldeinformationen signieren.

```
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())
```

## Verwenden mit AWS Lambda
<a name="iam-auth-connecting-python-lambda"></a>

In Lambda stellt die Ausführungsrolle Anmeldeinformationen automatisch bereit. `boto3` Das Beispiel für Standardanmeldedaten funktioniert ohne Änderung.

Ein vollständiges Lambda-Beispiel mit Verbindungsmanagement und Wiederholungslogik finden Sie unter. [AWS Lambda Funktionsbeispiele für Amazon Neptune](lambda-functions-examples.md)