いずみこんな悩みを解決できる記事を書きました！
僕は現役フリーランスエンジニア（歴10年）で、資格は13個保有しています。
「DynamoDBをPythonで操作する具体的な方法を知りたい」とお考えではありませんか？
AWSのDynamoDBはNoSQLデータベースで、Lambda関数などのサーバーレスアプリケーションと組み合わせて使われることが多いです。
boto3を使えば、Pythonのコードから直接DynamoDBのデータ操作が可能です。
いずみサクッと解説します。
ということで、本記事ではDynamoDBをPython（boto3）でCRUD操作する方法を解説します。
いずみすぐ読み終わるので、ぜひ最後まで読んでくださいませ。
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【AWS】DynamoDBをPython（boto3）でCRUD操作する方法
早速ですが、DynamoDBをPython（boto3）でCRUD操作する方法を解説します。
boto3のセットアップ
まずは、boto3のセットアップをします。
pipコマンドでboto3をインストールします。
pip install boto3AWS CLIのaws configureコマンドでアクセスキーとシークレットキーを設定します。
環境変数AWS_ACCESS_KEY_IDとAWS_SECRET_ACCESS_KEYで設定する方法もあります。
いずみEC2やLambda上で実行する場合は、IAMロールを付与しておけばアクセスキーの設定自体が不要になります。
テーブルへの接続
boto3.resource(“dynamodb”)でDynamoDBリソースを取得します。
Tableメソッドにテーブル名を渡すと、対象テーブルを操作できるオブジェクトを取得できます。
import boto3
dynamodb = boto3.resource("dynamodb", region_name="ap-northeast-1")
table = dynamodb.Table("Users")データの登録（Create）
put_itemメソッドで、テーブルに新しいデータを登録します。
table.put_item(
Item={
"user_id": "u001",
"name": "Taro Yamada",
"age": 30
}
)put_itemメソッドは、同じキーのデータが既に存在する場合に上書きしてしまう点に注意が必要です。
既存データの上書きを防ぐには、ConditionExpressionにattribute_not_exists関数を指定します。
from botocore.exceptions import ClientError
try:
table.put_item(
Item={
"user_id": "u001",
"name": "Taro Yamada",
"age": 30
},
ConditionExpression="attribute_not_exists(user_id)"
)
except ClientError as e:
print(e.response["Error"]["Message"])ConditionExpressionを使うと、重複チェックのコードを別途書かなくて済むので便利です。
データの取得（Read）
get_itemメソッドで、プライマリキーを指定して1件のデータを取得します。
response = table.get_item(
Key={"user_id": "u001"}
)
item = response.get("Item")
print(item)複数件のデータを条件付きで取得したい場合は、queryメソッドを使います。
queryメソッドを使うには、boto3.dynamodb.conditionsモジュールのKeyクラスをインポートします。
from boto3.dynamodb.conditions import Key
response = table.query(
KeyConditionExpression=Key("user_id").eq("u001")
)
items = response["Items"]テーブル全体のデータを取得したい場合はscanメソッドを使いますが、テーブル全件をスキャンするため大量データでは処理コストが高くなる点に注意が必要です。
データの更新（Update）
update_itemメソッドで、既存データの一部の属性を更新します。
table.update_item(
Key={"user_id": "u001"},
UpdateExpression="SET age = :age_val",
ExpressionAttributeValues={":age_val": 31},
ReturnValues="UPDATED_NEW"
)nameのようにDynamoDBの予約語と重複する属性名を更新する場合は、ExpressionAttributeNamesでプレースホルダーを指定します。
table.update_item(
Key={"user_id": "u001"},
UpdateExpression="SET #n = :name_val",
ExpressionAttributeNames={"#n": "name"},
ExpressionAttributeValues={":name_val": "Jiro Suzuki"}
)データの削除（Delete）
delete_itemメソッドで、プライマリキーを指定してデータを削除します。
table.delete_item(
Key={"user_id": "u001"}
)削除条件を付けたい場合も、put_itemと同様にConditionExpressionを指定できます。
数値を扱う際の注意点
DynamoDBのPython SDKはfloat型を直接受け付けず、Decimal型への変換が必要です。
from decimal import Decimal
table.put_item(
Item={
"user_id": "u002",
"price": Decimal("19.99")
}
)float型のままput_itemを実行するとTypeErrorが発生するため、Decimal型への変換を忘れないようにします。
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いずみ週2〜3日の案件はある程度スキルがないと紹介してもらえない印象です。
とはいえ、週5の案件ももちろんありますし、僕が利用した時は迅速・丁寧に対応していただきました！
よくある質問
DynamoDBのテーブル自体もPythonから作成できますか？
create_tableメソッドで作成できます。
ただし本番運用では、AWS CDKやCloudFormationでテーブル定義をコードとして管理する方法が一般的です。
get_item、query、scanの違いは何ですか？
get_item・query・scanは、取得できる範囲が異なります。
- get_item：プライマリキーを指定した1件取得
- query：パーティションキー条件に一致する複数件取得
- scan：テーブル全件を読み込んでからフィルタする取得
put_itemで一部の属性を省略した場合はどうなりますか？
省略した属性はテーブルに保存されません。
DynamoDBはスキーマレスなNoSQLデータベースのため、アイテムごとに異なる属性構成を持てます。
まとめ
今回は、DynamoDBをPython（boto3）でCRUD操作する方法について解説しました。
以下が本記事のまとめになります。
いずみ最後までお読みいただき、ありがとうございました！
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