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# バックエンド開発
> 「たびたび」のバックエンド側の情報共有用
> AWSのLambdaでPythonを書く！！自由に追記してね！！

## 記事とかの共有
[AWS SAMとRDSの接続](https://chariosan.com/2020/01/12/sam_rds_python/)
[AWS SAMのドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/serverless-application-model/latest/developerguide/what-is-sam.html)
[Python+mysql-connector-python の使い方まとめ（Qiita）](https://qiita.com/valzer0/items/2f27ba98397fa7ff0d74)
[Python命名規則一覧（Qiita）](https://qiita.com/naomi7325/items/4eb1d2a40277361e898b)
## 不明点や調べることなどのメモ場所
* lambda マッピングテンプレート

## 使うツールとか技術
* Docker（ローカルでAPI Gatewayを起動するため）
* Python 3.8
* Git
* MySQL 5.*
* AWS SAM(ローカル開発とデプロイ)
* AWS API Gateway(リクエスト)
* AWS Lambda(プログラム)
* AWS S3(ストレージ)
* アルバムの画像保存
* AWS Cognito(認証)
* 独自認証(Email&PassWord)
* ソーシャルログイン(Google)
* Cognitoでユーザー登録時にトリガーでLambda実行してRDSのテーブルにユーザー情報を保存する

## Lambdaのローカル開発
### Git 運用メモ
* developブランチから新しくブランチを切る
* developにpushする
* developにmergeする
* apiキーとか公開してはダメなものに気を付ける

### ディレクトリ構成とURL設計
* SAMのディレクトリとAPIのURLを書く

### AWS SAMでのローカル開発環境構築
* 環境構築と使い方
[AWS SAM CLI 再入門](https://qiita.com/hayao_k/items/7827c3778a23c514e196)を見ると環境構築とコマンドについてある程度わかる
* gitとdockerが必要
Windowsは上記のQiita記事見ればできるはず

Mac版のbrewを使ったインストール
$ brew tap aws/tap
$ brew install aws-sam-cli
$ sam --version                      //バーション出ればOK

#### 実行方法

$ sam build                          // 全部ビルド(全部するので時間かかる)
$ sam build [Lambda関数名]            // 単一ビルド
$ sam local invoke [Lambda関数名]     // コマンド実行
$ sam local start-api                // API GateWay 起動

### CloudFormationを書く(template.yaml)
* ローカルでAPI Gatewayを立てた時実行される
* これをもとにAWS本番環境にデプロイする
* １つの関数で下のyamlを書くのでめっちゃ多くなる・・・どうしたもんか。

Resources:
    TestFunction:                            #Lambda関数名
        Type: AWS::Serverless::Function      #Lambda使う宣言
        Properties:
          CodeUri: test_function/            #関数フォルダのパス
          Handler: app.lambda_handler        #実行する関数(ファイル名.関数名)
          Runtime: python3.8                 #ランタイム（言語）
          Events:
            HelloWorld:
              Type: Api
              Properties:
                Path: /test                  #localhost:3000/test
                Method: get                  #get,post

## LambdaとPythonのサンプル
[サンプルプログラム](https://github.com/matsukawa-s/lambda_sample)
* Lambda関数使うのに２つの引数は必要(event,context)
* eventの中身はいろいろ書いてる
* eventの中にget送信のパラメータやpost送信のデータが入ってる
### GETリクエスト処理
例：127.0.0.1:3000/getread/{id}

def lambda_handler(event, context):
    # eventのpathParametersに入ってくる
    id = event["pathParameters"]["id"]
    return {
        "statusCode": 200,
        "body": json.dumps({
            "message": "hello world",
        }),
    }

### POSTリクエスト処理
* データはjsonで送る
* HTTPヘッダーCORSをつけて送信する
* （よくわからないのでまた調べるけど、付けないとエラーでる）

Access-Control-Allow-Origin : *

例：127.0.0.1:3000/create

def lambda_handler(event, context):
    # eventのbodyに入ってくる
    # jsonパース
    data = json.loads(event["body"])
    id = data["id"]
    name = data["name"]
    job = data["job"]
    
    return {
        "statusCode": 200,
        "body": json.dumps({
            "message": "hello world",
        }),
    }

### RDS(MySQL)と繋ぐ
* mysql.connectorを使用する（他にもmysql用のライブラリはある）

mysql接続（connの接続部分はあとでLayer化して共通処理にする）

conn = mydb.connect(
    # dockerからホストのmysqlに繋いでる
    # 環境に合わせて変える
    # host='host.docker.internal',
    host=[ホスト]
    port=[ポート番号:3306],
    user=[ユーザー名],
    password=[パスワード],
    database=[データベース名:tabitabi_db]
)

# カーソル作成
# dictionary=Trueでカラム名をキーに辞書型で返ってくる
cur = conn.cursor(dictionary=True)

cur.execute("SELECT * FROM emp");
rows = cur.fetchall()

# カーソルとコネクションを閉じる
cur.close()
conn.close()

* returnでjson.dumpで射影の結果を入れて返すといい感じに返ってくる

return {
    "statusCode": 200,
    "body": json.dumps(rows),
}

### ライブラリと共通処理(Layer)
> ライブラリやmysqlの接続とか共通で使うものをまとめる為のもの
* レイヤー作成

$ mkdir [layer名]
$ touch layer名/requirements.txt

requirements.txt（ここにライブラリ名書く）

numpy
mysql-connector-python # mysqlコネクターライブラリ

### デプロイ
* template.yamlを元にデプロイする