PythonでBoto3を用いてAmazon DynamoDBにテーブルを作成してみます。
なお、今回はBoto3を用います。このライブラリ・モジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。また、Boto3を用いる場合には、クレデンシャル（資格情報）などの設定が必要になりますので、こちらを参考にしていただければと思います。
■Python
今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認）
■Boto3を用いてを使用してAmazon DynamoDBにテーブルを作成する
では、早速Boto3を用いてを使用してAmazon DynamoDBにテーブルを作成するスクリプトを書いていきます。
■コード
import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.create_table(
TableName= 'Test1',
KeySchema =[{
'AttributeName':'Name',
'KeyType':'HASH'
},
{
'AttributeName':'Email',
'KeyType':'RANGE'
}
],
AttributeDefinitions = [
{
'AttributeName':'Name',
'AttributeType': 'S'
},
{
'AttributeName':'Email',
'AttributeType': 'S'
}
],
ProvisionedThroughput={
'ReadCapacityUnits':1,
'WriteCapacityUnits':1
}
)
print(table)importでboto3モジュールを呼び出します。その後、dynamodbという変数を定義し、その中でboto3.resource()を用いて、括弧内に引数,パラメータとして、リソースであるdynamodbを渡します。これで、リソースであるdynamodbを取得します。
取得後、tableという変数を定義し、その中でdynamodb.create_table()を用いて、括弧内に引数,パラメータとして、テーブルを作成する際の情報を渡します。「TableName（テーブル名）=」を「Test1」とし、テーブルを作成する際のキーの構造（KeySchema）と、属性定義（AttributeDefinitions）を渡します。キーの構造（KeySchema）は、AttributeName（属性名）を「Name」と「Email」とします。さらにKeyTypeはそれぞれ、HASH（パーティションキー）とRANGE（ソートキー）とします。
属性定義（AttributeDefinitions）では、AttributeName（属性名）を「Name」と「Email」とし、AttributeType（属性タイプ）は「S（String,文字列）」とします。
次にプロビジョニング済みスループット（スループット設定）（ProvisionedThroughput）（単位あたりに処理できるデータ量）の情報を記述します。今回はReadCapacityUnits（読み取り容量単位）を「1」とし、WriteCapacityUnits（書き込み容量単位）を「1」とします。指定した値によって、テーブルの作成には時間がかかる恐れがあります。この値を大きくすると、多くのリソースをテーブルに割り当てなければならない。
最後に、今回作成したテーブルの情報をprint()関数で出力します。
■実行・検証
このスクリプトを「amazon_db_table.py」という名前で、Pythonが実行されている作業ディレクトリ（カレントディレクトリ）に保存し、コマンドプロンプトから実行してみます。
実行してみると、「dynamodb.Table(name=’Test1′)」と出力されました。これで、エラーは発生していないので、テーブルの作成は完了しました。
念のために、「AWS マネジメントコンソール」から「DynamoDB」にアクセスし、テーブルが作成しているか確認しましたが、問題なく作成されていることが確認できました。
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