import pandas as pd
import numpy as np
import sqlalchemy
from datetime import datetime

データベース接続

engine = sqlalchemy.create_engine('your_connection_string')

SQLでデータを取得

df = pd.read_sql('SELECT * FROM your_table', con=engine)

登録用リストの初期化

registration_list = []

置換したいカラム（仮に7カラムを指定）

columns_to_check = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7']

追加するカラムとその順番を指定

各型に合わせて値を設定

additional_columns = {
'additional_column1': 'fixed_string_value', # 文字列
'additional_column2': True, # boolean
'additional_column3': 1234, # 数値型
'additional_column4': datetime.now(), # datetime型
'dynamic_column': 'dynamic_value' # dynamic_column (str(max_num + index + 1) を設定する)
}

カラムの最終的な順番を指定

final_columns_order = columns_to_check + list(additional_columns.keys())

ステップ0: 全カラムに対して空白2個続く部分以降を削除

df = df.apply(lambda col: col.astype(str).str.replace(r'\s{2,}.*', '', regex=True))

ステップ1: 'col1' のみ空でない行をフィルタリング

mask = df['col1'].notna() & (df['col1'] != '')
df_filtered = df[mask]

ステップ2: 7カラム全てに対してシングルクォートをダブルクォートにエスケープ

for col in columns_to_check:
df_filtered[col] = df_filtered[col].astype(str).str.replace("'", '"')

ステップ3: 重複登録をスキップするためのセット

registered = set()

ステップ4: 重複チェックのための関数を定義

def check_registration(row):
# 行データ（7カラム）をタプルに変換
row_tuple = tuple(row[columns_to_check])
# 重複していない場合はTrueを返す
if row_tuple not in registered:
registered.add(row_tuple) # 登録済みとしてセットに追加
return True
return False

ステップ5: 重複チェックを行い、登録すべきデータをフィルタリング

df_to_register = df_filtered[df_filtered.apply(check_registration, axis=1)]

max_num を登録用データの数に基づいて設定

max_num = len(df_to_register)

ステップ6: 重複していないものを登録用リストにアペンドし、追加カラムを付加

インデックス番号を振るためにenumerateを使用

def append_to_registration_list(row, index):
# 元のカラムデータを辞書に変換
row_data = row[columns_to_check].to_dict()

# 追加カラムを付加
for col, value in additional_columns.items():
    if col == 'dynamic_column':
        # dynamic_columnに動的な値を設定 (str(max_num + index + 1))
        row_data[col] = str(max_num + index + 1)
    else:
        row_data[col] = value

# 最終的なカラム順序を維持した辞書に再整理
ordered_row_data = {col: row_data[col] for col in final_columns_order}

# 登録用リストにアペンド
registration_list.append(ordered_row_data)

enumerateを使ってインデックス番号を付与しながら登録

for idx, row in enumerate(df_to_register.itertuples(index=False)):
append_to_registration_list(pd.Series(row, index=columns_to_check), idx)

ステップ7: 登録用リストの内容をテーブルストレージにインサート

def insert_into_table_storage(data):
# テーブルストレージにデータをインサートする処理を記述
for record in data:
# インサート処理をここに実装
# 例: table_service.insert_entity('table_name', record)
print(f"Insert: {record}") # デバッグ用の出力（実際はインサート処理を記述）
print("全てのデータがインサートされました。")

実際に登録用リストをテーブルストレージにインサート

insert_into_table_storage(registration_list)

import pandas as pd
import numpy as np
import sqlalchemy
from datetime import datetime

データベース接続

engine = sqlalchemy.create_engine('your_connection_string')

SQLでデータを取得

df = pd.read_sql('SELECT * FROM your_table', con=engine)

登録用リストの初期化

registration_list = []

置換したい元のカラム（仮に7カラムを指定）

columns_to_check = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7']

追加するカラム（値のタイプも指定）

additional_columns = {
'additional_column1': 'fixed_string_value', # 文字列
'additional_column2': True, # boolean
'additional_column3': 1234, # 数値型
'additional_column4': datetime.now(), # datetime型
'dynamic_column': 'dynamic_value' # dynamic_column (str(max_num + index + 1) を設定する)
}

カスタム順序でカラムを混ぜる

ここでは、元のカラムと追加カラムを交互に並べた例

custom_columns_order = [
'col1', 'additional_column1',
'col2', 'additional_column2',
'col3', 'additional_column3',
'col4', 'col5',
'additional_column4', 'col6',
'col7', 'dynamic_column'
]

ステップ0: 全カラムに対して空白2個続く部分以降を削除

df = df.apply(lambda col: col.astype(str).str.replace(r'\s{2,}.*', '', regex=True))

ステップ1: 'col1' のみ空でない行をフィルタリング

mask = df['col1'].notna() & (df['col1'] != '')
df_filtered = df[mask]

ステップ2: 7カラム全てに対してシングルクォートをダブルクォートにエスケープ

for col in columns_to_check:
df_filtered[col] = df_filtered[col].astype(str).str.replace("'", '"')

ステップ3: 重複登録をスキップするためのセット

registered = set()

ステップ4: 重複チェックのための関数を定義

def check_registration(row):
# 行データ（7カラム）をタプルに変換
row_tuple = tuple(row[columns_to_check])
# 重複していない場合はTrueを返す
if row_tuple not in registered:
registered.add(row_tuple) # 登録済みとしてセットに追加
return True
return False

ステップ5: 重複チェックを行い、登録すべきデータをフィルタリング

df_to_register = df_filtered[df_filtered.apply(check_registration, axis=1)]

max_num を登録用データの数に基づいて設定

max_num = len(df_to_register)

ステップ6: 重複していないものを登録用リストにアペンドし、追加カラムを付加

def append_to_registration_list(row, index):
# 元のカラムデータを辞書に変換
row_data = row[columns_to_check].to_dict()

# 追加カラムを付加
for col, value in additional_columns.items():
    if col == 'dynamic_column':
        # dynamic_columnに動的な値を設定 (str(max_num + index + 1))
        row_data[col] = str(max_num + index + 1)
    else:
        row_data[col] = value

# 最終的なカスタムカラム順序に従って辞書を再整理
ordered_row_data = {col: row_data[col] for col in custom_columns_order}

# 登録用リストにアペンド
registration_list.append(ordered_row_data)

enumerateを使ってインデックス番号を付与しながら登録

for idx, row in enumerate(df_to_register.itertuples(index=False)):
append_to_registration_list(pd.Series(row, index=columns_to_check), idx)

ステップ7: 登録用リストの内容をテーブルストレージにインサート

def insert_into_table_storage(data):
# テーブルストレージにデータをインサートする処理を記述
for record in data:
# インサート処理をここに実装
# 例: table_service.insert_entity('table_name', record)
print(f"Insert: {record}") # デバッグ用の出力（実際はインサート処理を記述）
print("全てのデータがインサートされました。")

実際に登録用リストをテーブルストレージにインサート

insert_into_table_storage(registration_list)

df_filtered = ret_list[mask] で df_filtered が空になってしまう原因はいくつか考えられます。これには、ret_list と mask のインデックスや構造の不一致、mask が全て False である場合などがあります。以下のステップに従って確認してください。

ステップ 1: ret_list と mask のインデックスを確認

mask のインデックスと ret_list のインデックスが一致しているか確認します。mask は ret_list に対するフィルタリングを行うブール型の配列なので、インデックスが一致していないと正しくフィルタリングされません。

ret_list と mask のインデックスが一致しているか確認

print(ret_list.index) # ret_list のインデックス
print(mask.index) # mask のインデックス

もしインデックスが一致していない場合、フィルタリングが期待通りに動作しません。mask を ret_list に適用する前に、両方のインデックスを揃える必要があります。

解決策：インデックスのリセット

もしインデックスが不一致である場合、reset_index() を使ってインデックスをリセットするか、インデックスを一致させる必要があります。

インデックスをリセットして、mask と ret_list を一致させる

ret_list = ret_list.reset_index(drop=True)
mask = mask.reset_index(drop=True)

フィルタリングを再実行

df_filtered = ret_list[mask]

ステップ 2: mask の内容を確認

mask 自体に問題がある場合もあります。mask が全て False になっていないか確認してください。mask に True の値が含まれていない場合、当然 df_filtered は空になります。

print(mask) # mask の内容を確認
print(mask.sum()) # True の数を確認（True の数が 0 だとすべて除外される）

もし mask に True が全くない場合、フィルタリング条件が厳しすぎるか、期待するデータが存在しない可能性があります。

ステップ 3: mask の計算に使用するデータを確認

mask を作成する際に使用している col1 が正しく設定されているか確認しましょう。ret_list の中のデータが適切にフィルタリングされるべき内容であることを確認します。

print(ret_list['col1'].head(10)) # mask を作成したカラムのデータを確認

もしデータが期待通りでない場合、mask の条件を修正する必要があります。

ステップ 4: フィルタリング条件を簡略化してテスト

まずはフィルタリング条件を単純化してみて、どこでフィルタがかかっているのかを確認します。

None, NaN だけを除外してみる

mask_simple = ret_list['col1'].notna()

フィルタリングをテスト

df_filtered = ret_list[mask_simple]
print(df_filtered.shape) # フィルタ後の行数と列数を確認
print(df_filtered.head()) # フィルタ後のデータを確認

このように、条件を段階的に追加していくことで、どこで問題が発生しているのかを特定できます。

最終コード例

import pandas as pd

ret_list の初期化（仮のデータとして）

data = {
'col1': ['a', 'b', '', None, ' ', 'c'],
'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}
ret_list = pd.DataFrame(data)

フィルタ条件を確認するために ret_list['col1'] を確認

print(ret_list['col1'])

None, NaN, 空文字、スペースのみの文字列を除外するフィルタ

mask = ret_list['col1'].notna() & (ret_list['col1'].str.strip() != '')

フィルタリング前後のデータを確認

print("mask:", mask)
print("フィルタリング前の行数:", ret_list.shape)
df_filtered = ret_list[mask]
print("フィルタリング後の行数:", df_filtered.shape)

フィルタリング後のデータを表示

print(df_filtered)

まとめ

1.	インデックスの確認: ret_list と mask のインデックスが一致しているか確認し、必要に応じて reset_index() でリセットします。
2.	mask の内容の確認: mask が全て False になっていないかを確認します。もし True が全くなければ、条件が厳しすぎるか、データが存在しない可能性があります。
3.	条件の簡略化: フィルタ条件を段階的に追加し、どこで問題が発生しているのかを確認します。

これらの手順を実行することで、フィルタリングの問題を特定し、解決できるはずです。

import pandas as pd
import numpy as np
import sqlalchemy
from datetime import datetime

データベース接続（例としてコメントアウト）

engine = sqlalchemy.create_engine('your_connection_string')

サンプルデータフレームの作成

data = {
'col1': ['パーツA', 'パーツB', '', None, 'パーツC', 'パーツD'],
'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'col3': [7, 8, 9, 10, 11, 12],
'col4': [13, 14, 15, 16, 17, 18],
'col5': [19, 20, 21, 22, 23, 24],
'col6': [25, 26, 27, 28, 29, 30],
'col7': [31, 32, 33, 34, 35, 36]
}
df = pd.DataFrame(data)

登録用リストの初期化

registration_list = []

置換したい元のカラム（仮に7カラムを指定）

columns_to_check = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7']

追加するカラム（値のタイプも指定）

additional_columns = [
'fixed_string_value', # 文字列
True, # boolean
1234, # 数値型
datetime.now(), # datetime型
'100' # 固定値または別の計算値
]

ステップ0: 全カラムに対して空白2個続く部分以降を削除

df = df.apply(lambda col: col.astype(str).str.replace(r'\s{2,}.*', '', regex=True))

ステップ1: 'col1' が None, NaN でないかつ空文字列でない行をフィルタリング

mask = df['col1'].notna() & (df['col1'] != '') & (df['col1'].str.strip() != '')
df_filtered = df[mask]

フィルタ後にデータフレームが空か確認

if df_filtered.empty:
print("フィルタリング後にデータが残りませんでした。")
else:
print(f"フィルタリング後のデータ数: {df_filtered.shape[0]} 行")

ステップ2: 7カラム全てに対してシングルクォートをダブルクォートにエスケープ

for col in columns_to_check:
df_filtered[col] = df_filtered[col].astype(str).str.replace("'", '"')

ステップ3: 重複登録をスキップするためのセット

registered = set()

ステップ4: 重複チェックのための関数を定義

def check_registration(row):
# 行データ（7カラム）をタプルに変換
row_tuple = tuple(row[columns_to_check])
# 重複していない場合はTrueを返す
if row_tuple not in registered:
registered.add(row_tuple) # 登録済みとしてセットに追加
return True
return False

ステップ5: 重複チェックを行い、登録すべきデータをフィルタリング

df_to_register = df_filtered[df_filtered.apply(check_registration, axis=1)]

ステップ6: 重複していないものを登録用リストにアペンドし、追加カラムを付加

def append_to_registration_list(row):
# 元のカラムデータをリストに変換
row_data = list(row[columns_to_check])

# 追加カラムをリストに追加
row_data.extend(additional_columns)

# 登録用リストにアペンド（リスト形式で）
registration_list.append(row_data)

重複チェックを通過したデータに対して登録用リストに追加

df_to_register.apply(append_to_registration_list, axis=1)

ステップ7: 登録用リストの内容をテーブルストレージにインサート（リストで渡す）

def insert_into_table_storage(data):
# テーブルストレージにデータをインサートする処理を記述
for record in data:
# インサート処理をここに実装（例としてprint）
print(f"Insert: {record}") # リスト形式でのデータを表示
print("全てのデータがインサートされました。")

実際に登録用リストをテーブルストレージにインサート

insert_into_table_storage(registration_list)

大文字のカラム名をキャメルケースに変換するコードを提供します。大文字のカラム名をキャメルケース（例: COL_NAME → colName）に変換するには、アンダースコアで区切られた単語を検出し、最初の単語は小文字、それ以降の単語は先頭文字を大文字にする方法が一般的です。

大文字からキャメルケースへの変換関数

def snake_to_camel(snake_str):
"""大文字とアンダースコア形式をキャメルケースに変換する"""
components = snake_str.lower().split('_')
return components[0] + ''.join(x.title() for x in components[1:])

この関数を使った実例

大文字で記述されたカラム名のリスト

columns_to_check = ['COL1', 'COL2', 'COL_NAME', 'USER_ID', 'CREATED_AT']

大文字のカラム名をキャメルケースに変換

columns_in_camel_case = [snake_to_camel(col) for col in columns_to_check]

結果を表示

print(columns_in_camel_case)

実行結果

['col1', 'col2', 'colName', 'userId', 'createdAt']

説明:

1.	snake_to_camel 関数:
•	snake_str.lower().split('_') で、全ての文字を小文字に変換し、アンダースコア（_）で文字列を分割します。
•	最初の単語はそのまま小文字のままにし、以降の単語の最初の文字を x.title() で大文字に変換しています。
•	最終的に、それらの単語を結合してキャメルケースの文字列にしています。

例: SQLから取得したカラムをキャメルケースに変換

SQLから取得したデータのカラムが大文字のままである場合、これをキャメルケースに変換して扱う方法です。

import pandas as pd

SQLから取得したデータフレーム（カラム名は大文字）

df = pd.DataFrame({
'COL1': [1, 2, 3],
'COL2': [4, 5, 6],
'USER_ID': ['user1', 'user2', 'user3'],
'CREATED_AT': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03']
})

大文字のカラム名をキャメルケースに変換

df.columns = [snake_to_camel(col) for col in df.columns]

結果を表示

print(df)

実行結果

col1 col2 userId createdAt
0 1 4 user1 2023-01-01
1 2 5 user2 2023-01-02
2 3 6 user3 2023-01-03

このように、大文字のカラム名をキャメルケースに変換して扱うことができます。

まとめ

•	snake_to_camel 関数を使うことで、大文字のカラム名をキャメルケースに変換できます。
•	変換されたカラム名はデータフレームの列名として再利用可能で、SQLから取得したデータを使いやすい形に変換する際に役立ちます。

import pandas as pd
import numpy as np
import sqlalchemy
from datetime import datetime

データベース接続

engine = sqlalchemy.create_engine('your_connection_string')

SQLでデータを取得

df = pd.read_sql('SELECT * FROM your_table', con=engine)

登録用リストの初期化

registration_list = []

置換したい元のカラム（仮に7カラムを指定）

columns_to_check = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7']

追加するカラム（値のタイプも指定）

additional_columns = {
'additional_column1': 'fixed_string_value', # 文字列
'additional_column2': True, # boolean
'additional_column3': 1234, # 数値型
'additional_column4': datetime.now(), # datetime型
'dynamic_column': '100' # 固定値または別の計算値
}

カスタム順序でカラムを混ぜる

custom_columns_order = [
'col1', 'additional_column1',
'col2', 'additional_column2',
'col3', 'additional_column3',
'col4', 'col5',
'additional_column4', 'col6',
'col7', 'dynamic_column'
]

ステップ0: 文字列型のカラムのみ空白2つ続く部分以降を削除

データフレーム全体をチェックし、文字列型の要素にのみ適用する

def replace_spaces(val):
if isinstance(val, str): # 文字列の場合のみ処理
return val.replace(r'\s{2,}.*', '', regex=True)
return val # 文字列でない場合はそのまま返す

各列に対して適用（float型などはそのまま）

df = df.applymap(replace_spaces)

ステップ1: 'col1' が None, NaN でないかつ空文字列やスペースだけでない行をフィルタリング

mask = df['col1'].notna() & (df['col1'].str.strip() != '')
df_filtered = df[mask]

フィルタ後にデータフレームが空か確認

if df_filtered.empty:
print("フィルタリング後にデータが残りませんでした。")
else:
print(f"フィルタリング後のデータ数: {df_filtered.shape[0]} 行")

ステップ2: 7カラム全てに対してシングルクォートをダブルクォートにエスケープ（文字列型に対してのみ）

for col in columns_to_check:
if df_filtered[col].dtype == 'object': # 文字列型の列に対してのみ適用
df_filtered[col] = df_filtered[col].str.replace("'", '"')

ステップ3: 重複登録をスキップするためのセット

registered = set()

ステップ4: 重複チェックのための関数を定義

def check_registration(row):
# 行データ（7カラム）をタプルに変換
row_tuple = tuple(row[columns_to_check])
# 重複していない場合はTrueを返す
if row_tuple not in registered:
registered.add(row_tuple) # 登録済みとしてセットに追加
return True
return False

ステップ5: 重複チェックを行い、登録すべきデータをフィルタリング

df_to_register = df_filtered[df_filtered.apply(check_registration, axis=1)]

ステップ6: 重複していないものを登録用リストにアペンドし、追加カラムを付加

def append_to_registration_list(row):
# 元のカラムデータを辞書に変換
row_data = row[columns_to_check].to_dict()

# 追加カラムを付加
for col, value in additional_columns.items():
    row_data[col] = value

# 最終的なカスタムカラム順序に従って辞書を再整理
ordered_row_data = {col: row_data[col] for col in custom_columns_order}

# 登録用リストにアペンド
registration_list.append(ordered_row_data)

重複チェックを通過したデータに対して登録用リストに追加

df_to_register.apply(append_to_registration_list, axis=1)

ステップ7: 登録用リストの内容をテーブルストレージにインサート

def insert_into_table_storage(data):
# テーブルストレージにデータをインサートする処理を記述
for record in data:
# インサート処理をここに実装
print(f"Insert: {record}")
print("全てのデータがインサートされました。")

実際に登録用リストをテーブルストレージにインサート

insert_into_table_storage(registration_list)

データが6万行もある場合に、iterrows() を使うと、パフォーマンスが低下し、処理に時間がかかることがよくあります。大量のデータに対して、行ごとのループ処理は避け、できる限りベクトル化された操作を使うことをお勧めします。pandas はベクトル化された操作に非常に最適化されており、ループを使わない方が高速です。

以下に、問題のコードをベクトル化された処理に変更し、タイムアウトを回避できるように最適化したコードを示します。

最適化されたコード

import pandas as pd
import sqlalchemy

データベース接続

engine = sqlalchemy.create_engine('your_connection_string')

SQLクエリを実行してデータフレームを取得

df = pd.read_sql('SELECT * FROM your_table', con=engine)

ステップ1: パーツ名が空の場合をフィルタリングしてスキップ

df_filtered = df[df['パーツ名'].notna() & (df['パーツ名'].str.strip() != '')]

ステップ2: シングルクォーテーションをダブルクォーテーションに変換

df_filtered = df_filtered.replace("'", '"', regex=True)

ステップ3: 重複登録をスキップするためのセットを作成

registered_set = set()

ステップ4: 同じ種類があるか確認するための関数を定義

def is_duplicate(row):
# 例えば 'col1', 'col2' が同じものがあるか確認（カラムは適宜変更してください）
key = tuple(row[['col1', 'col2']])

# 重複がない場合セットに追加してTrueを返す
if key not in registered_set:
    registered_set.add(key)
    return True

# 重複がある場合はFalseを返す
return False

ステップ5: 重複を確認し、重複のないデータを抽出

df_filtered = df_filtered[df_filtered.apply(is_duplicate, axis=1)]

ステップ6: 登録用リストにアペンド

registration_list = df_filtered.to_dict(orient='records')

登録処理を実行（仮にデータを登録する関数）

def insert_into_table_storage(data):
for record in data:
# 実際の登録処理をここに実装（例: データベースにインサート）
print(f"Insert: {record}")

ステップ7: 登録用リストのデータを処理

insert_into_table_storage(registration_list)

各ステップの詳細

1.	パーツ名が空の場合のフィルタリング:
•	df['パーツ名'].notna() & (df['パーツ名'].str.strip() != '') を使って、パーツ名が空、または NaN の行をスキップします。この部分はベクトル化された操作であり、非常に高速です。
2.	シングルクォーテーションをダブルクォーテーションに変換:
•	replace() メソッドを使い、DataFrame全体に対してシングルクォーテーション (') をダブルクォーテーション (") に置き換えます。この操作もベクトル化されているため、効率が高いです。
3.	重複をチェック:
•	set を使って重複を防ぎます。apply() を使い、各行ごとに重複の確認を行いますが、iterrows() の代わりに apply() で行うことでパフォーマンスを向上させています。
4.	登録用リストに変換:
•	to_dict(orient='records') で、最終的にフィルタリングされたデータをリスト形式に変換します。
5.	データを登録:
•	insert_into_table_storage で、登録用リストのデータを処理する関数です。ここでは、仮に print() で登録する内容を表示していますが、実際にはデータベースへの挿入やAPI呼び出しなどに置き換えてください。

最適化ポイント

•	ベクトル化された処理: pandas のベクトル化された操作（replace() や apply() など）を使うことで、処理をPythonのループではなく、内部的に効率的に実行します。これにより、iterrows() を使用した場合よりも高速に処理できます。
•	重複チェックの効率化: set を使った重複チェックにより、既に登録された内容を効率よくチェックし、重複していればスキップするようにしています。

まとめ

このコードでは、iterrows() を使わずに pandas のベクトル化された操作を使って、60,000行のデータを効率的に処理しています。pandas の操作を最大限に活用することで、処理時間を大幅に短縮できます。

エラーになった箇所の行数を含めるには、Pythonのtracebackモジュールを使用すると簡単に実装できます。現在のoutput_log関数に、tracebackを使ってエラーメッセージに行番号を追加するように修正すると良いでしょう。

修正方法

エラーハンドリングの部分でtraceback.extract_tbを使用し、行番号を取得してエラーログに追加します。

実装例

import traceback

def output_log(container_name, function_name, status, error_message, file_path_or_query=None, is_screen_call=False):
log_entry = {
"function_name": function_name,
"status": status,
"file_path_or_query": file_path_or_query,
"error_message": error_message
}

# Azure Blobにアップロードする処理を書く（省略）
print(log_entry)  # 例としてログを表示

エラー発生時の処理

def some_function():
try:
# ここで何かしらのエラーが発生する
1 / 0
except Exception as e:
tb = traceback.extract_tb(e.traceback)
last_trace = tb[-1] # 最後のトレース（エラー発生箇所）
error_line = last_trace.lineno
error_message = f"{str(e)} (Line: {error_line})"

    # 画面から呼ばれた場合の例
    output_log("container_name", "some_function", "Error", error_message, "SELECT * FROM table", True)

    # バッチから呼ばれた場合の例
    output_log("container_name", "some_function", "Error", error_message, "/path/to/file", False)

some_function()

ポイント
1. traceback.extract_tb(e.traceback) でエラーのトレース情報を取得。
2. tb[-1] で最後のトレース情報（エラーが発生した行）を取得。
3. last_trace.lineno でエラーが発生した行番号を取得し、エラーメッセージに含める。

出力例

{
"function_name": "some_function",
"status": "Error",
"file_path_or_query": "SELECT * FROM table",
"error_message": "division by zero (Line: 10)"
}

この方法なら、エラーメッセージのどこでエラーが発生したのか（行数）が明確になるので、デバッグがしやすくなります。

Pythonでメールアドレスの@より前の部分（ローカルパート）を抽出するには、split() メソッドを使うのが簡単です。

例:

email = "example@gmail.com"
local_part = email.split("@")[0]
print(local_part) # 出力: example

別の方法 (re モジュールを使用)

正規表現を使う場合:

import re

email = "example@gmail.com"
match = re.match(r"([^@]+)@", email)
if match:
local_part = match.group(1)
print(local_part) # 出力: example

通常は split() を使うのが簡単で確実ですが、入力が正しいメールアドレスであることを保証したい場合は、正規表現を使うのも一つの手です。

conn.close() は必要？

✅ はい、基本的に conn.close() は必要です。
データベース接続 (conn) を開いたままにすると、リソースを消費し続けたり、同時接続数の制限に引っかかったりする可能性があるため、使い終わったら conn.close() で明示的に閉じるのがベストプラクティスです。

pd.read_sql() を使う場合の conn.close()

pd.read_sql() を使っても、データベース接続 (conn) は開いたままなので、使い終わったら conn.close() するのが望ましいです。

✅ conn.close() を入れるべきコード

import sqlite3
import pandas as pd

conn = sqlite3.connect("example.db") # データベース接続
df = pd.read_sql("SELECT * FROM users", conn) # データ取得

print(df) # DataFrameを表示

conn.close() # ✅ 接続を閉じる

with 構文を使うと close() が不要！

Python の with 文を使うと、ブロックを抜けたときに 自動で conn.close() される ので便利です。

✅ with を使った場合（conn.close() 不要）

import sqlite3
import pandas as pd

with sqlite3.connect("example.db") as conn: # with を使う
df = pd.read_sql("SELECT * FROM users", conn)

print(df) # conn.close() は不要

➡ with を使えば conn.close() を書かなくてもOK！

まとめ

✅ conn.close() は、リソース管理のために 基本的に必要
✅ pd.read_sql() を使っても、 conn は閉じられないので、明示的に conn.close() するべき
✅ with を使えば、自動的に conn.close() されるので便利！

AWS Systems Manager（SSM）の主要機能は基本的に追加料金なしで使えますが、一部のオプションには課金が発生するので要注意です。

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1. 基本は “無料”？
   • マネージドインスタンス登録（Managed Instances）
   SSM Agent をインストールした EC2／オンプレ機器を SSM 管理下に置く機能自体は無料です。
   • Fleet Manager
   SSM Agent 経由でサーバーのコンソール操作やファイル転送を行う Fleet Manager も、追加料金なしで利用できます。
   • Automation／Run Command／Session Manager なども、エージェントを介した基本操作は無償です 。

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2. パラメータストアの課金ポイント

パラメータの種類
料金
Standard パラメータ
無料（作成・取得ともに追加料金なし）
Advanced パラメータ
保存容量に応じて $0.05／パラメータ・月（時間按分）
API インタラクション
標準スループット：無料高スループット設定後：$0.05／10,000 リクエスト
Standard は最大 10,000 件まで、4 KB 以内のパラメータが無料で使えます。Advanced にするか、高スループットを有効化すると課金対象になります 。

3. Azure での“互換”サービス

AWS → Azure 移行時に以下のようなサービスが置き換え先になります：

AWS Systems Manager
Azure 相当サービス
Fleet Manager
Azure Arc（サーバー管理）、Azure VM Insights
Parameter Store (Standard/Advanced)
Azure App Configuration または Azure Key Vault
Session Manager / Run Command
Azure Automation（Runbook）

※Azure Arc を使えばオンプレ・他クラウド含めたサーバー管理が可能。App Configuration はキー管理、Key Vault はシークレット／証明書管理に特化しています。

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4. 認証基盤を Azure Entra ID に移行する場合のポイント
   1. ユーザー登録
      • 社内ユーザーを Azure AD（Entra ID）に同期／登録（Azure AD Connect など）
      • 既存の社内アカウントと紐付けてシングルサインオンを構築
   2. アプリケーション連携
      • アプリ側で OpenID Connect／OAuth 2.0 を使った認可設定
      • Azure ポータルでアプリ登録 → クライアント ID／シークレット発行
   3. 権限管理
      • Azure AD の「ロールと管理者」を使って、細かなアクセス制御を実装
      • グループを作成して割り当て、アプリ側でグループベースの権限制御

実装ステップ例

1. Azure AD テナント作成（既存テナントがなければ）
2. ユーザー／グループ同期（オンプレ AD とのハイブリッド環境なら AD Connect）
3. アプリ登録 → リダイレクト URI・スコープ設定
4. コード実装 → MSAL ライブラリ（.NET／Java／Python）でログイン機能を組み込む
5. テスト → 社内ユーザーでアクセスを検証、必要に応じて条件付きアクセス（MFA など）を設定

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5. 移行時のリスク・懸念点
   • パラメータ容量／API 呼び出し数の見落とし → Advanced 化やスループット増設定で課金が発生
   • サービス仕様の差異 → App Configuration と Parameter Store のデータモデルや API が完全一致しない
   • アイデンティティ同期の複雑化 → Azure AD Connect の導入／運用負荷、ライセンス要件
   • ネットワーク／セキュリティポリシー → Azure の NSG／Firewall 設計の再構築が必要

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結論
• Fleet Manager や Session Manager は無料。
• Standard Parameter Store は無償、Advanced や 高スループット が有料 。
• Azure では Arc ／VM Insights、App Configuration／Key Vault、Automation が置き換え候補。
• 認証は Azure Entra ID にアプリ登録→MSAL で実装し、ユーザー同期／権限管理が不要！

具体的な構成図やコードサンプルが必要でしたら、お知らせください😊

① Azure AD テナントとは？
Azure AD（現在の正式名称は Azure Entra ID）の「テナント」とは、クラウド上における一意の ディレクトリ （入れ物）のことです。
• 企業や組織ごとに 1 テナント が発行され、その中にユーザーやグループ、アプリケーション登録、ポリシー設定などをまとめます。
• テナント ID（GUID）で完全に独立した空間となり、他のテナントとは切り離されて管理されます。
• 例えるなら「会社ごとの社内電話網」や「学校ごとの学生名簿データベース」をクラウド上に持っているイメージです。

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② “Azure Automanage” が書かれている件
AWS Systems Manager の互換サービスとして「Azure Automanage」が挙がっているのを見かけた、ということですね。
• Azure Automanage は主に Azure VM に対して “ベストプラクティス構成” を自動適用 してくれるサービスです。
• セキュリティや監視、バックアップ、更新プログラム適用などをワンクリックでオンボードしてくれる
• 結果的に “管理対象サーバーの運用負荷を下げる” という点では、AWS SSM の Automation や Patch Manager に近い領域をカバーします

つまり、
• 純粋に「リモートコマンドの実行」や「パラメータ管理」を担う Fleet Manager／Parameter Store とは少し役割が違うものの、
• 「環境の状態を自動で最適化・更新する」という意味では Automanage の記載意図 は理解できます。

もしドキュメントで「Fleet Manager ↔ Azure Automanage」と書いてあるとしたら、
• 厳密には Fleet Manager（リモート操作・ファイル転送）に相当するのは Azure Arc のサーバー管理機能
• Automanage は「自動パッチ適用／監視設定」など 運用の自動化 部分にフォーカスしたサービスです

まとめると
• “Automanage” は「SSM Automation／Patch Manager」的な役割で書かれた可能性が高い
• “Fleet Manager” 相当は「Azure Arc」＋「VM Insights」、
“Parameter Store” 相当は「App Configuration／Key Vault」あたりに修正するとより正確です。

ご参考になれば幸いです😊

1. 調査の目的
   • 背景：既存 AWS システムでは Systems Manager の Fleet Manager と Parameter Store を利用
   • 依頼内容：Azure 側で同等の機能を担うサービスとして Azure Automanage の役割・必要性を確認
   • 併せて確認：Azure Monitor と Automanage の関係性、導入要否

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2. Azure Automanage 概要
   • 何をするサービスか
   • Azure VM の「ベストプラクティス構成」を自動で適用・維持するマネージドサービス
   • セキュリティ構成、バックアップ、更新プログラム適用、監視設定などをガイドラインに沿って一括オンボード
   • 主な機能
   1. セキュリティベースライン適用（例えば Microsoft Defender for Cloud 連携）
   2. Patch Management（自動パッチ適用）
   3. バックアップ管理（Recovery Services Vault との連携）
   4. 監視・可観測性（Azure Monitor エージェントの自動デプロイ）
   5. 構成管理（Desired State Configuration の自動化）

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3. AWS ⇔ Azure サービス対比
   AWS Systems Manager
   Azure 対応サービス
   備考
   Fleet Manager
   Azure Arc + VM Insights
   リモート操作・ファイル転送は Arc、メトリクス収集は Insights
   Parameter Store
   Azure App Configuration / Key Vault
   キー・設定管理は App Configuration、機密情報は Key Vault
   Automation / Patch
   Azure Automanage（Patch Management）
   更新プログラムの自動適用
   Session Manager
   Azure Bastion / ArcJump / Azure VM Access

4. Azure Monitor と Automanage の関係
   • Azure Monitor
   • メトリクス・ログ・アラートを収集・可視化するプラットフォーム
   • エージェントのデプロイやワークスペース管理は手動またはスクリプトで設定
   • Azure Automanage
   • Azure Monitor エージェントの自動インストールを含む「運用ベストプラクティスの自動適用」
   • Monitor 自体は必要だが、Automanage を使うと「準備作業（エージェント展開、診断設定など）を省力化」できる

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5. 導入判断のポイント
   1. 運用工数
      • 手動設定・スクリプト化している運用工程を自動化したい → Automanage が有効
      • 既に IaC（ARM/Bicep/Terraform）で完結している → Monitor 単体で十分
   2. ガバナンス要件
      • 全 VM に対して一貫したセキュリティ・バックアップ・監視設定を強制したい → Automanage
   3. 拡張性・将来性
      • 将来的にハイブリッド環境（オンプレ＋他クラウド含む）の一元管理を検討 → Arc＋Automanage の組合せが有効

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6. 推奨案
   • 既存構成をそのまま移行 ＝ まずは Azure Arc ＋ Azure App Configuration + Key Vault + Azure Monitor で機能を再現
   • 運用自動化を強化 ＝ 上記に加え Azure Automanage をオンボードし、“VMごとのポリシー適用”“更新自動化”を一元管理
   • 段階導入
   1. ポリシー／監視だけを Arc ＋ Monitor で試行
   2. 問題なければ Automanage の自動化ルールを有効化

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7. 次のアクション
   1. PoC 環境構築：数台の Azure VM をターゲットに Arc＋Monitor＋Automanage で動作検証
   2. 運用フロー比較：従来の手順 vs Automanage 利用手順で時間・手順を可視化
   3. コスト評価：Automanage 利用で発生する追加課金や、監視ワークスペース／バックアップ課金の見積もり

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以上をベースに、詳細レポートを作成いたします。
追加で必要な観点や質問があればお知らせください！

AWS Systems Manager（SSM）と Azure Automanage は、どちらも仮想マシンやサーバーの運用を支援するサービスですが、その目的と機能のスコープが大きく異なります。主な違いは以下のとおりです。

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1. サービスの位置づけ

特徴
AWS Systems Manager
Azure Automanage
基本用途
インスタンス管理・操作ツールキット
ベストプラクティスを自動適用する運用ガバナンスサービス
対象範囲
EC2／オンプレミスサーバーのコマンド実行、パラメータ管理、パッチ適用など
Azure VM (および Arc 対応サーバー) の構成管理・運用自動化
主な機能群

• Fleet Manager (リモートシェル／ファイル転送) - Run Command／Session Manager (リモート操作) - Parameter Store (構成・シークレット管理) - Automation／Patch Manager (自動化・パッチ適用)
• セキュリティ／コンプライアンス設定の自動適用 - 更新プログラム（Patch）自動適用 - バックアップ設定の自動化 - 監視エージェント（Azure Monitor）自動デプロイ - Desired State Configuration の自動管理

2. 操作性 vs. 自動化のレベル
   • AWS SSM
   • 手動 or スクリプト：Run Command や Automation を使って好きなタイミングで個別にコマンド実行やパッチ適用が可能
   • 細かな制御：パラメータストアで任意の設定値を管理し、Run Command や Lambda から呼び出す…といった細かな構成も自在
   • Azure Automanage
   • ワンクリック自動オンボード：VM を登録するだけで「監視→パッチ適用→バックアップ→セキュリティ設定」をまとめてベストプラクティス通りに適用
   • ガバナンス強制：組織ポリシーとして全VMに統一的な構成を強制でき、運用ミスや脱落を防止

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3. 運用シナリオの違い
   • 「個別の運用タスクを自動化／リモート実行したい」
   → AWS SSM の Run Command、Fleet Manager、Session Manager、Automation、Patch Manager を組み合わせて運用
   • 「全VMに同じベストプラクティス構成（監視・バックアップ・パッチ適用等）を一気に適用したい」
   → Azure Automanage で一括オンボード＆継続的メンテナンス

4. 連携サービス

AWS SSM
Azure Automanage
CloudWatch / CloudWatch Logs
Azure Monitor / Log Analytics
AWS Backup / Systems Manager Backup
Azure Backup / Recovery Services Vault
AWS Security Hub / Inspector
Microsoft Defender for Cloud
AWS IAM
Azure RBAC / Azure Policy

まとめ
1. 細部コントロール が必要 → AWS Systems Manager
2. 運用ベストプラクティスの自動適用 をラクに実現 → Azure Automanage

用途に応じて両者を併用したり、切り替えたりすることで、より効率的かつガバナンスの効いた運用体制を構築できます。

Azure 上で “Fleet Manager のデスクトップ接続” 相当の機能を使いたい場合、主に Azure Bastion を利用します。

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Azure Bastion とは？
• 完全マネージドな PaaS で、Azure ポータル上から直接 RDP/SSH 接続が可能
• VM にパブリック IP を付けずに済むため、セキュリティリスクを低減
• ブラウザベースでワンクリック接続できるので、追加のクライアント不要

主な特徴
• シームレス接続：Azure Portal 上の「接続」ボタンから即時 RDP/SSH
• ネットワーク統合：VNet 内に Bastion サブネットを作成し、そこから各 VM へプライベート接続
• セキュア：パブリック IP を直接 VM に公開せず、Bastion ホスト経由でアクセス

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他の選択肢
1. Azure Virtual Desktop
• Windows デスクトップ環境をマルチユーザーでプールし、アプリやデスクトップを配信
• 完全リモートデスクトップとしての利用に最適
2. Azure Arc と Arc Jump
• オンプレや他クラウドのサーバーを Azure で一元管理したうえで、
• 「Arc Jump」機能でポータル上からリモートシェルやデスクトップを提供

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おすすめ構成例
• Azure VM（Linux/Windows） → Azure Bastion
• シンプルに Azure VM を Fleet Manager 相当で操作したいならこちら
• オンプレ／他クラウドのサーバー → Azure Arc ＋ Azure Bastion
• ハイブリッド環境を一元管理しつつ安全に RDP/SSH 接続
• 大規模デスクトップ環境 → Azure Virtual Desktop
• 多数ユーザー向けの Windows デスクトップ配信が目的ならこちら

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まとめ
• Azure Bastion が最も Fleet Manager の「ブラウザからのデスクトップ接続」に近いサービスです。
• ハイブリッド対応やより大規模・専用デスクトップ環境の場合は、
• Azure Arc ＋ Bastion
• または Azure Virtual Desktop