概要
Azure SDK for Python を利用して、サブスクリプションを列に、日を行とする使用料金表を作成し、この表の最終行にその日までの合計の使用料金を追加した一覧表を作成するための Python プログラムです。また、サブスクリプション毎の合計を利用料金の降順で一覧表示する Python プログラムも追加しています。
ローカル環境
macOS Monterey 12.1
python 3.8.12
実行プログラム
GetSubscriptionCostManagement_22.py
import time
import argparse
from azure.identity import AzureCliCredential, DefaultAzureCredential
from azure.mgmt.resource import SubscriptionClient
from azure.mgmt.costmanagement import CostManagementClient
import pandas as pd
# 接続しているテナントのサブスクリプションを操作するオブジェクトを取得
def GetSubscriptionObject():
subscription_client = SubscriptionClient(
# credential=AzureCliCredential()
credential=DefaultAzureCredential()
)
return subscription_client
# CostManagement情報 を操作するオブジェクトを取得
def GetCostManagementObject():
costmgmt_client = CostManagementClient(
# credential=AzureCliCredential()
credential=DefaultAzureCredential()
)
return costmgmt_client
# 指定した Subscription について CostManagement からコストを取得
def GetCostManagement(costmgmt_client, subs_id):
# Query costmanagement
SCOPE = '/subscriptions/{}'.format(subs_id)
costmanagement = costmgmt_client.query.usage(
SCOPE,
{
"type": "Usage",
"timeframe": "MonthToDate",
"dataset": {
"granularity": "Daily",
"aggregation": {
"totalCost": {
"name": "PreTaxCost",
"function": "Sum"
}
},
"grouping": [
{
"type": "Dimension",
"name": "ResourceGroup"
}
]
}
}
)
return costmanagement
# 合計行の追加
def append_sum_row_label(df):
df.loc['Total'] = df.sum(numeric_only=True)
return df
# 日単位のサブスクリプション毎の一覧表
def Report_Daily(df):
print("\n------------------------------------------------\n")
# reset_indexする
df.reset_index(inplace=True)
# 合計行の追加
df = append_sum_row_label(df)
# 表示
post_str1 = df.to_string()
print(post_str1)
# サブスクリプションの合計一覧表（利用料金での降順）
def Report_Summury(tdf):
# resampleメソッドで、月単位で集計
totalcost = tdf['UsageCost'].sum()
print("\n-------- コスト合計: ¥{:,}".format(round(totalcost)) + " --------\n")
# 利用料金で降順のソート
tdf = tdf.sort_values(by=['UsageCost'], ascending=False)
# カラムの順番を変更
tdf = tdf.loc[:,['Subscription', 'UsageCost']]
# reset_indexする
tdf.reset_index(inplace=True)
# 不要カラムの削除
tdf = tdf.drop(['Date'], axis=1)
# 表示
post_str2 = tdf.to_string()
print(post_str2)
# サブスクリプションIDを指定しリソースグループ毎に CostManagement情報を取得
def GetSubscriptionCsotManagement():
# サブスクリプションを操作するオブジェクトの取得
subscription_list = GetSubscriptionObject()
# CostManagementを操作するオブジェクトの取得
costmgmt_client = GetCostManagementObject()
# 取得項目の定義
row_list = ['UsageCost', 'Date', 'ResourceGroup', 'Currency']
# 小数点以下の桁数：2（デフォルト：6）＋コンマ区切りの挿入 を定義
pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format
# サブスクリプション毎に CostManagement からコストを取得
for n, subs in enumerate(subscription_list.subscriptions.list()):
# print("\nサブスクリプション ： {} {}".format(subs.subscription_id, subs.display_name))
costmanagement = GetCostManagement(costmgmt_client, subs.subscription_id)
# 表示させるデータのDataFrame化
if len(costmanagement.rows) > 0 :
# DataFrame型でデータの取得
rowdf = pd.DataFrame(costmanagement.rows, columns = row_list)
# 不必要項目の削除
rowdf = rowdf.drop(['Currency', 'ResourceGroup'], axis=1)
# Date項目の型をdatetime型に変換
rowdf['Date'] = pd.to_datetime(rowdf['Date'].astype(str), format='%Y-%m-%d')
# インデックス化
rowdf.set_index('Date', inplace=True)
# resampleメソッドで、日単位で集計
dsumdf = rowdf.resample('D').sum()
# resampleメソッドで、月単位で集計
msumdf = rowdf.resample('M').sum()
msumdf['Subscription'] = subs.display_name
print("\tサブスクリプション : {} ".format(subs.display_name))
if n == 0 :
df = dsumdf
df.rename(columns={'UsageCost': subs.display_name}, inplace=True)
tdf = msumdf
else :
df[subs.display_name] = dsumdf['UsageCost']
tdf = tdf.append(msumdf)
# オブジェクトのクローズ処理
costmgmt_client.close()
subscription_list.close()
# 日単位のサブスクリプション毎の一覧表
Report_Daily(df)
### サブスクリプションの合計一覧表（利用料金での降順）
Report_Summury(tdf)
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser(description='Subscription の 日々のコスト取得')
args = parser.parse_args()
start = time.time()
GetSubscriptionCsotManagement()
generate_time = time.time() - start
print("\n 取得時間:{0}".format(generate_time) + " [sec] \n")
プログラムの実行
$ python GetSubscriptionCostManagement_22.py
サブスクリプション : iapp
サブスクリプション : japp
サブスクリプション : aaa
サブスクリプション : bbb
サブスクリプション : ccc
サブスクリプション : ddd
サブスクリプション : eee
サブスクリプション : fff
サブスクリプション : ggg
サブスクリプション : hhh
サブスクリプション : iii
サブスクリプション : jjj
サブスクリプション : kkk
サブスクリプション : MixixTeam
------------------------------------------------
Date iapp japp aaa bbb ccc ddd eee fff ggg hhh iii jjj kkk MixedTeam
0 2022-03-01 595.86 311.44 : : : : : : : : : : : 1.12
1 2022-03-02 596.53 311.54 : : : : : : : : : : : 1.12
2 2022-03-03 597.20 311.47 : : : : : : : : : : : 1.12
3 2022-03-04 597.89 302.30 : : : : : : : : : : : 1.12
4 2022-03-05 598.57 296.25 : : : : : : : : : : : 1.12
5 2022-03-06 1,269.99 297.43 : : : : : : : : : : : 1.12
6 2022-03-07 740.55 309.26 : : : : : : : : : : : 1.12
7 2022-03-08 709.95 308.61 : : : : : : : : : : : 2,077.66
8 2022-03-09 710.62 309.39 : : : : : : : : : : : 1,188.42
9 2022-03-10 716.45 309.13 : : : : : : : : : : : 1.12
10 2022-03-11 711.99 300.71 : : : : : : : : : : : 1.12
11 2022-03-12 712.67 295.94 : : : : : : : : : : : 1.12
12 2022-03-13 713.34 296.27 : : : : : : : : : : : 1.12
13 2022-03-14 710.47 308.32 : : : : : : : : : : : 1.12
14 2022-03-15 709.96 309.71 : : : : : : : : : : : 1.12
15 2022-03-16 710.63 310.50 : : : : : : : : : : : 1.12
16 2022-03-17 711.30 309.85 : : : : : : : : : : : 1.12
17 2022-03-18 1,011.15 301.98 : : : : : : : : : : : 1.12
18 2022-03-19 1,081.67 296.66 : : : : : : : : : : : 1.12
19 2022-03-20 1,082.34 296.59 : : : : : : : : : : : 1.12
20 2022-03-21 1,079.47 297.18 : : : : : : : : : : : 1.12
21 2022-03-22 1,078.95 309.95 : : : : : : : : : : : 1.12
22 2022-03-23 1,079.63 309.81 : : : : : : : : : : : 1.12
23 2022-03-24 1,080.30 309.43 : : : : : : : : : : : 1.12
24 2022-03-25 1,081.18 302.11 : : : : : : : : : : : 1.12
25 2022-03-26 1,081.68 297.19 : : : : : : : : : : : 1.12
26 2022-03-27 541.09 161.25 : : : : : : : : : : : 0.61
Total NaT 22,311.42 8,080.27 : : : : : : : : : : : 3,293.57
-------- コスト合計: ¥358,977 --------
Subscription UsageCost
0 bbb 62,745.77
1 ddd 57,682.29
2 ccc 42,954.43
3 aaa 40,840.67
4 ggg 35,993.58
5 kkk 34,442.49
6 iapp 22,311.42
7 hhh 18,064.07
8 fff 18,015.47
9 japp 8,080.27
10 jjj 6,602.73
11 eee 5,093.90
12 MixixTeam 3,293.57
13 iii 2,856.59
取得時間:87.51971793174744 [sec]
まとめ
Azure portal で確認する場合、いちいち画面を切り替えなければいけませんが、プログラムでゴリゴリするとサクッと一覧表示で取得できますね。
参考記事
以下の記事を参考にさせていただきました。感謝申し上げます。
データ分析で頻出のPandas基本操作
PandasのDataFrameに合計行を追加する