DynamoDBの環境準備

DynamoDB→テーブル→テーブルを作成からテーブル名peopleを作る。
パーティションキーを文字列型のSrとする。
そして、以下のようなテーブルを作成する。

AWS Lambdaの下準備

流れとしてはロールにポリシーを当て、そのロールをサービスで使用するといった流れになる。

まず実行ロールを作る。IAMからアクセス制限→ロール→ロールの作成を選択。

信頼されたエンティティタイプ：AWSのサービス
ユースケース：Lambda

を選択。

次に、AmazonDynamoDBFullAccessを許可ポリシーに選択。

ロール名をここではlambda-dynamodb-fullaccessとする。

AWS Lambdaの下準備２

まず、lambdaホーム画面から関数の作成を選択。

関数名：dynamo-crud
ランタイム：Python3.9
実行ロール：lambda-dynamodb-fullaccess（先ほど作ったロール）

これで関数を作成をクリック。

まず最初にPython　SDKであるboto3をインポートする。

import boto3
from boto3.dynamodb.conditions import Key,Attr

次にラムダハンドラーを定義する。

def lambda_handler(event,context):
    __TableName__ = "people"
    Primary_Column_Name = 'Sr'
    Primary_Key="1"
　　　　　　　　#カラムを定義
    columns=["Age","First","Last"]

    #boto3の.client,.resourceはどちらを使っても良い。
    client = boto3.client('dynamodb')
    DB=boto3.resource('dynamodb')
    変数tableにテーブルpeopleを設定
    table=DB.Table(__TableName__)

AWS LambdaでDynamoDBにある要素を読み取る（read）

次のコマンドで読み取れる。ラムダハンドラーの中に記述している。

#write in lambda handler
#Get the data
response=table.get_item(
Key={
    Primary_Column_Name:Primary_Key
}
)
print(response["Item"])

出力結果↓

{'Sr': '1', 'Last': 'boy', 'Age': Decimal('34'), 'First': 'tai1'}

AWS LambdaからDynanoDBに要素を追加する（create）

今度は要素を追加する。これも同様にラムダハンドラーの中に記述。

#put items
Primary_Key="5"
response=table.put_item(
Item={Primary_Columns_Name:Primary_Key,
     columns[0]:44,
     columns[1]:"taiboy"
     columns[2]:"Python"

}
)
print(response["ResponseMetadata"]["HTTPStatusCode"])

出力結果↓

DynamoDBを見てみると（更新マークを押してください。）

AWS LambdaからDynanoDBの要素を削除する（delete）

今度はDBの要素を削除してみる。

#delete
Primary_Key="5"
response=table.delete_item(
    Key={
        Primary_Column_Name:Primary_Key
}
)

確認すると消えているはず

（おまけ）全てのデータを取り出す。

今度はテーブルの全てのデータを取り出してみる。

#get all the Data from DynamoDB
response=table.scan(
    FilterExpression = Attr('Sr').gte("0")
)

for x in response["Items"]:
    print(x)

出力結果↓

{'Sr': '1', 'Last': 'boy', 'Age': Decimal('34'), 'First': 'tai1'}
{'Sr': '0', 'Last': 'boy', 'Age': Decimal('24'), 'First': 'tai'}
{'Sr': '4', 'Last': 'boy', 'Age': Decimal('22'), 'First': 'tai4'}
{'Sr': '3', 'Last': 'boy', 'Age': Decimal('58'), 'First': 'tai3'}