Snowflake(SiS)의 Streamlit을 사용하여 각 사용자에 맞게 개인화하세요.
소개
2024년 7월 말에 Current_User 및 행 액세스 정책이 Snowflake의 Streamlit에서 제공되었습니다.
이 업데이트의 흥미로운 점은 이제 애플리케이션에 연결된 Snowflake 사용자를 쉽고 안전하게 식별하고 각 사용자에 대한 처리를 맞춤화할 수 있다는 것입니다.
맞춤형 로그인 메커니즘이나 사용자 관리 테이블을 설정할 필요 없이 다음과 같은 방식으로 각 사용자에 대해 단일 애플리케이션을 개인화할 수 있습니다.
- 사용자별 애플리케이션 표시 변경
- 사용자별 맞춤형 분석 대시보드 준비
- 행 액세스 정책을 사용하여 각 사용자에 대해 서로 다른 쿼리 출력 결과 얻기(Enterprise Edition 이상)
이번 포스팅에서는 개별 사용자 정보를 표시하는 간단한 ToDo 목록을 만들어 보겠습니다.
참고: 이 게시물은 Snowflake의 의견이 아닌 개인적인 견해를 나타냅니다.
기능 개요
목표
- 단일 공유 앱을 사용하여 개인 ToDo 목록 관리
- 행 액세스 정책을 사용하여 다른 사람의 할 일이 표시되지 않도록 방지
완성된 이미지
사용자 TKANNO의 화면
사용자 TARO의 화면
전제 조건
- 눈송이 계정
- 행 액세스 정책을 사용하려면 Enterprise Edition 계정이 필요합니다
메모
- Snowflake의 Streamlit은 소유자 권한으로 실행되므로 Current_Role은 Snowflake의 Streamlit 애플리케이션 역할과 동일합니다. (따라서 개인화 용도로 사용하실 수 없습니다)
절차
ToDo 목록을 저장할 테이블 만들기
워크시트에서 다음 명령을 실행합니다.
-- Create ToDo list table CREATE TABLE IF NOT EXISTS todo_list ( id INT AUTOINCREMENT, task VARCHAR(255), status VARCHAR(20), due_date DATE, completed_date DATE, owner VARCHAR(50) );
행 액세스 정책 만들기
이 정책은 todo_list 테이블의 소유자가 Streamlit in Snowflake 애플리케이션에 연결된 current_user와 일치하는 행을 반환합니다.
워크시트에서 다음 명령을 실행합니다.
-- Create row access policy CREATE ROW ACCESS POLICY IF NOT EXISTS todo_row_access_policy AS (owner VARCHAR) RETURNS BOOLEAN -> owner = CURRENT_USER();
행 액세스 정책 적용
워크시트에서 다음 명령을 실행합니다.
-- Apply row access policy ALTER TABLE todo_list ADD ROW ACCESS POLICY todo_row_access_policy ON (owner);
이제 워크시트 작업이 완료됩니다.
Snowflake 앱에서 Streamlit 실행
Snowflake 앱에서 새로운 Streamlit을 만들고 다음 코드를 복사하여 붙여넣으세요.
14번째 줄은 현재 앱에 연결된 사용자를 문자열로 가져오는 곳입니다.
import streamlit as st from snowflake.snowpark.context import get_active_session import pandas as pd # Layout settings st.set_page_config( layout="wide" ) # Get Snowflake session session = get_active_session() # Get current user current_user = session.sql("SELECT CURRENT_USER()").collect()[0][0] # Get ToDo list def get_todo_list(): return session.table("todo_list").to_pandas() # Add or update task def upsert_task(task_id, task, status, due_date, completed_date): due_date_sql = f"'{due_date}'" if due_date else "NULL" completed_date_sql = f"'{completed_date}'" if completed_date else "NULL" if task_id: session.sql(f""" UPDATE todo_list SET task = '{task}', status = '{status}', due_date = {due_date_sql}, completed_date = {completed_date_sql} WHERE id = {task_id} """).collect() else: session.sql(f""" INSERT INTO todo_list (task, status, owner, due_date, completed_date) VALUES ('{task}', '{status}', '{current_user}', {due_date_sql}, {completed_date_sql}) """).collect() # Delete task def delete_task(task_id): session.sql(f"DELETE FROM todo_list WHERE id = {task_id}").collect() # Main function def main(): st.title(f"{current_user}'s Personal Dashboard") # Task list st.subheader(f"{current_user}'s ToDo List") todo_df = get_todo_list() # Display header col1, col2, col3, col4, col5 = st.columns([3, 2, 2, 2, 2]) col1.write("Task") col2.write("Status") col3.write("Due Date") col4.write("Completed Date") col5.write("Delete") # Display task list for _, row in todo_df.iterrows(): col1, col2, col3, col4, col5 = st.columns([3, 2, 2, 2, 2]) with col1: task = st.text_input("task", value=row['TASK'], key=f"task_{row['ID']}", label_visibility="collapsed") with col2: status = st.selectbox("status", ["Pending", "In Progress", "Completed"], index=["Pending", "In Progress", "Completed"].index(row['STATUS']), key=f"status_{row['ID']}", label_visibility="collapsed") with col3: due_date = st.date_input("due_date", value=pd.to_datetime(row['DUE_DATE']).date() if pd.notna(row['DUE_DATE']) else None, key=f"due_date_{row['ID']}", label_visibility="collapsed") with col4: completed_date = st.date_input("comp_date", value=pd.to_datetime(row['COMPLETED_DATE']).date() if pd.notna(row['COMPLETED_DATE']) else None, key=f"completed_date_{row['ID']}", label_visibility="collapsed") with col5: if st.button("Delete", key=f"delete_{row['ID']}"): delete_task(row['ID']) st.experimental_rerun() # Update database immediately if values change if task != row['TASK'] or status != row['STATUS'] or due_date != row['DUE_DATE'] or completed_date != row['COMPLETED_DATE']: upsert_task(row['ID'], task, status, due_date, completed_date) st.experimental_rerun() # Add new task st.subheader("Add New Task") new_task = st.text_input("New Task") new_status = st.selectbox("Status", ["Pending", "In Progress", "Completed"]) new_due_date = st.date_input("Due Date") if st.button("Add"): upsert_task(None, new_task, new_status, new_due_date, None) st.success("New task added") st.experimental_rerun() # Main process if __name__ == "__main__": main()
결론
어떻게 생각하시나요? Current_User와 행 액세스 정책을 결합하면 간단한 단계를 통해 각 사용자에게 개인화된 보안 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이를 통해 귀하의 아이디어를 기반으로 훨씬 더 사용자 친화적인 애플리케이션을 만들 수 있는 가능성이 열립니다.
일부 고급 아이디어에는 Snowflake의 Streamlit을 통해 테이블에 쓸 때 Current_User 정보를 서명으로 추가하거나 개인 비서를 만들기 위해 Cortex LLM의 컨텍스트로 개인 정보를 사용하는 것이 포함됩니다.
Current_User의 흥미로운 활용에 도전해 보세요!
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변경 내역
(20240914) 첫글
일본어 원본 기사
https://zenn.dev/tsubasa_tech/articles/a23029dfe97c46
위 내용은 Snowflake(SiS)의 Streamlit을 사용하여 각 사용자에 맞게 개인화하세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
