aws python库_使用AWS Chalice构建无服务器Python应用程序_cumei1658的博客

AWS Chalice入门 ( Getting Started With AWS Chalice )

Chalice , a Python Serverless Microframework developed by AWS, enables you to quickly spin up and deploy a working serverless app that scales up and down on its own as required using AWS Lambda.
Chalice 是AWS开发的Python无服务器微框架，可让您快速启动和部署可运行的无服务器应用程序，该应用程序可以使用AWS Lambda根据需要自行进行伸缩。
为什么选择圣杯？ ( Why Chalice? )

For Python developers accustomed to the Flask web framework, Chalice should be a breeze in terms of building and shipping your first app. Highly inspired by Flask, Chalice keeps it pretty minimalist in terms of defining what the service should be like and finally making an executable package of the same.
对于习惯于Flask Web框架的Python开发人员而言，Chalice在构建和交付您的第一个应用程序方面应该轻而易举。受Flask的启发，Chalice在定义服务的外观并最终制作相同的可执行程序包方面保持极简主义。
Enough theory! Let’s start with a basic hello-world app and kick-start our serverless journey.
理论足够多！让我们从一个基本的 hello-world 应用开始，开始我们的无服务器之旅。
项目设置 ( Project Setup )

Before diving into Chalice, you’ll set up a working environment on your local machine, which will set you up for the rest of the tutorial.
在深入研究Chalice之前，您将在本地计算机上设置一个工作环境，这将为您完成本教程的其余部分。
First, create and activate a virtual environment and install Chalice:
首先，创建并激活虚拟环境并安装Chalice：
 $ python3.6 -m venv env
$ python3.6 -m venv env
$ $ source env/bin/activate
source env/bin/activate
(env)$ pip install chalice
(env)$ pip install chalice
 Follow our comprehensive guide on the Pipenv packaging tool. 
  请遵循关于Pipenv打包工具的综合指南。  
  Note: Chalice comes with a user-friendly CLI that makes it easy to play around with your serverless app. 
   注意： Chalice带有一个用户友好的CLI，可以轻松地使用无服务器应用程序。  
 Now that you have Chalice installed on your virtual environment, let’s use the Chalice CLI to generate some boilerplate code: 
  现在您已经在虚拟环境中安装了Chalice，让我们使用Chalice CLI生成一些样板代码：  
 Enter the name of the project when prompted and hit return. A new directory is created with that name: 
  出现提示时输入项目名称，然后按回车键。 使用该名称创建一个新目录：  
  <project-name>/
├── .chalice/
│   └── config.json
├── .gitignore
├── app.py
└── requirements.txt
<project-name>/
├── .chalice/
│   └── config.json
├── .gitignore
├── app.py
└── requirements.txt
 See how minimalist the Chalice codebase is. A .chalice directory, app.py, and requirements.txt is all that it requires to have a serverless app up and running. Let’s quickly run the app on our local machine. 
  了解Chalice代码库的简约程度。 .chalice目录， app.py和requirements.txt是启动和运行无服务器应用requirements.txt的全部。 让我们在本地计算机上快速运行该应用程序。  
 Chalice CLI consists of really great utility functions allowing you to perform a number of operations from running locally to deploying in a Lambda environment. 
  Chalice CLI由非常好的实用程序功能组成，使您可以执行从本地运行到在Lambda环境中进行部署的许多操作。  
  在本地构建和运行 (Build and Run Locally) 
 You can simulate the app by running it locally using the local utility of Chalice: 
  您可以使用Chalice的local实用程序在local运行该应用程序来模拟该应用程序：  
 By default, Chalice runs on port 8000. We can now check the index route by making a curl request to http://localhost:8000/: 
  默认情况下，Chalice在端口8000上运行。我们现在可以通过向http://localhost:8000/发出curl请求来检查索引路由：  
   $ curl -X GET http://localhost:8000/
$ curl -X GET http://localhost:8000/
{"hello": "world"}
{"hello": "world"}
 Now if we look at app.py, we can appreciate the simplicity with which Chalice allows you to build a serverless service. All the complex stuff is handled by the decorators: 
  现在，如果我们看一下app.py ，我们将欣赏Chalice允许您构建无服务器服务的简单性。 所有复杂的东西都由装饰器处理：  
  Note: We haven’t named our app hello-world, as we will build our SMS service on the same app. 
   注意 ：我们尚未将应用命名为hello-world ，因为我们将在同一应用上构建SMS服务。  
 Now, let’s move on to deploying our app on the AWS Lambda. 
  现在，让我们继续在AWS Lambda上部署我们的应用程序。  
  在AWS Lambda上部署 (Deploy on AWS Lambda) 
 Chalice makes deploying your serverless app completely effortless. Using the deploy utility, you can simply instruct Chalice to deploy and create a Lambda function that can be accessible via a REST API. 
  Chalice使部署无服务器应用程序变得毫不费力。 使用deploy实用程序，您可以简单地指示Chalice部署和创建可以通过REST API访问的Lambda函数。  
 Before we begin deployment, we need to make sure we have our AWS credentials in place, usually located at ~/.aws/config. The contents of the file look as follows: 
  在开始部署之前，我们需要确保已拥有我们的AWS凭证，通常位于~/.aws/config 。 该文件的内容如下所示：  
   [default]
[default]
aws_access_key_idaws_access_key_id == <your-access-key-id>
<your-access-key-id>
aws_secret_access_keyaws_secret_access_key == <your-secret-access-key>
<your-secret-access-key>
regionregion == <your-region>
<your-region>
 With AWS credentials in place, let’s begin our deployment process with just a single command: 
  有了AWS凭证后，让我们仅用一个命令就可以开始部署过程：  
  Note: The generated ARN and API URL in the above snippet will vary from user to user. 
   注意 ：上面的代码段中生成的ARN和API URL会因用户而异。  
 Wow! Yes, it is really this easy to get your serverless app up and running. To verify simply make a curl request on the generated Rest API URL: 
  哇！ 是的，启动并运行无服务器应用程序确实很容易。 要验证，只需对生成的Rest API URL发出curl请求：  
   $ curl -X GET https://fqcdyzvytc.execute-api.ap-south-1.amazonaws.com/api/
$ curl -X GET https://fqcdyzvytc.execute-api.ap-south-1.amazonaws.com/api/
{"hello": "world"}
{"hello": "world"}
 Typically, this is all that you need to get your serverless app up and running. You can also go to your AWS console and see the Lambda function created under the Lambda service section. Each Lambda service has a unique REST API endpoint that can be consumed in any web application. 
  通常，这是启动和运行无服务器应用程序所需的全部。 您也可以转到AWS控制台，查看在Lambda服务部分下创建的Lambda函数。 每个Lambda服务都有一个唯一的REST API终结点，可以在任何Web应用程序中使用。  
 Next, you will begin building your Serverless SMS Sender service using Twilio as an SMS service provider. 
  接下来，您将开始使用Twilio作为SMS服务提供商来构建无服务器SMS Sender服务。  
  构建无服务器SMS发送器服务 (Building a Serverless SMS Sender Service) 
 With a basic hello-world app deployed, let’s move on to building a more real-world application that can be used along with everyday web apps. In this section, you’ll build a completely serverless SMS-sending app that can be plugged into any system and work as expected as long as the input parameters are correct. 
  部署了基本的hello-world应用程序后，让我们继续构建可与日常Web应用程序一起使用的更加真实的应用程序。 在本节中，您将构建一个完全无服务器的SMS发送应用程序，只要输入参数正确，该应用程序便可以插入任何系统并按预期工作。  
 In order to send SMS, we will be using Twilio, a developer-friendly SMS service. Before we begin using Twilio, we need to take care of a few prerequisites: 
  为了发送SMS，我们将使用开发者友好的SMS服务Twilio 。 在开始使用Twilio之前，我们需要注意一些先决条件：  
 Create an account and acquire ACCOUNT_SID and AUTH_TOKEN.
Get a mobile phone number, which is available for free at Twilio for minor testing stuff.
Install the twilio package in our virtual environment using pip install twilio. 
  创建一个帐户并获取ACCOUNT_SID和AUTH_TOKEN 。 
 获取一个手机号码，Twilio可以免费使用它进行次要测试。 
 安装twilio使用我们的虚拟环境包pip install twilio 。  
 With all the above prerequisites checked, you can start building your SMS service client using Twilio’s Python library. Let’s begin by cloning the repository and creating a new feature branch: 
  选中上述所有前提条件之后，您就可以使用Twilio的Python库开始构建SMS服务客户端。 让我们开始克隆存储库并创建一个新的功能分支：  
 Now make the following changes to app.py to evolve it from a simple hello-world app to enable support for Twilio service too. 
  现在对app.py进行以下更改，以使其从一个简单的hello-world应用程序演变为也支持Twilio服务。  
 First, let’s include all the import statements: 
  首先，让我们包括所有导入语句：  
   from from os os import import environ environ as as env
# 3rd party imports
# 3rd party imports
from from chalice chalice import import ChaliceChalice , , Response
Response
from from twilio.rest twilio.rest import import Client
Client
from from twilio.base.exceptions twilio.base.exceptions import import TwilioRestException
TwilioRestException
# Twilio Config
# Twilio Config
ACCOUNT_SID ACCOUNT_SID = = envenv .. getget (( 'ACCOUNT_SID''ACCOUNT_SID' )
AUTH_TOKEN AUTH_TOKEN = = envenv .. getget (( 'AUTH_TOKEN''AUTH_TOKEN' )
FROM_NUMBER FROM_NUMBER = = envenv .. getget (( 'FROM_NUMBER''FROM_NUMBER' )
TO_NUMBER TO_NUMBER = = envenv .. getget (( 'TO_NUMBER''TO_NUMBER' )
 Next, you’ll encapsulate the Twilio API and use it to send SMS: 
  接下来，您将封装Twilio API并使用它发送SMS：  
 In the above snippet, you simply create a Twilio client object using ACCOUNT_SID and AUTH_TOKEN and use it to send messages under the send_sms view. send_sms is a bare bones function that uses the Twilio client’s API to send the SMS to the specified destination. Before proceeding further, let’s give it a try and run it on our local machine. 
  在上面的代码片段中，您只需使用ACCOUNT_SID和AUTH_TOKEN创建一个Twilio客户端对象，并使用它在send_sms视图下发送消息。 send_sms是使用Twilio客户端的API将SMS发送到指定目标的基本函数。 在继续进行之前，让我们尝试一下并在本地计算机上运行它。  
  在本地构建和运行 (Build and Run Locally) 
 Now you can run your app on your machine using the local utility and verify that everything is working fine: 
  现在，您可以使用local实用程序在计算机上运行您的应用程序，并验证一切运行正常： 




    
 
   (env)$ chalice (env)$ chalice local
local
 Now make a curl POST request to http://localhost:8000/service/sms/send with a specific payload and test the app locally: 
  现在使用特定的有效负载向http://localhost:8000/service/sms/send curl POST请求，并在本地测试应用程序：  
 The above request responds as follows: 
  上面的请求响应如下：  
  "status""status" : : "success""success" ,
  "data""data" : : "SM60f11033de4f4e39b1c193025bcd5cd8""SM60f11033de4f4e39b1c193025bcd5cd8" ,
  "message""message" : : "SMS successfully sent"
"SMS successfully sent"
 The response indicates that the message was successfully sent. Now, let’s move on to deploying the app on AWS Lambda. 
  响应指示消息已成功发送。 现在，让我们继续在AWS Lambda上部署应用程序。  
  在AWS Lambda上部署 (Deploy on AWS Lambda) 
 As suggested in the previous deployment section, you just need to issue the following command: 
  如上一部署部分中所建议，您只需发出以下命令：  
  Note: The above command succeeds, and you have your API URL in the output as expected. Now on testing the URL, the API throws an error message. What went wrong? 
   注意 ：上面的命令成功执行，并且输出中的API URL与预期的一样。 现在在测试URL时，API会引发错误消息。 什么地方出了错？  
  As per AWS Lambda logs, twilio package is not found or installed, so you need to tell the Lambda service to install the dependencies. To do so, you need to add twilio as a dependency to requirements.txt: 
   根据AWS Lambda日志 ，未找到或未安装twilio软件包，因此您需要告诉Lambda服务安装依赖项。 为此，您需要将twilio添加为对requirements.txt的依赖项：  
    twiliotwilio ==== 6.186.18 .. 1
  Other packages such as Chalice and its dependencies should not be included in requirements.txt, as they are not a part of Python’s WSGI runtime. Instead, we should maintain a requirements-dev.txt, which is applicable to only the development environment and contains all Chalice-related dependencies. To learn more, check out this GitHub issue. 
   其他软件包（例如Chalice及其依赖项）不应包含在requirements.txt ，因为它们不是Python WSGI运行时的一部分。 相反，我们应该维护一个requirements-dev.txt ，它仅适用于开发环境，并且包含所有与Chalice相关的依赖项。 要了解更多信息，请查看GitHub问题 。  
 Once all the package dependencies are sorted, you need to make sure all the environment variables are also shipped along and set correctly during the Lambda runtime. To do so, you have to add all the environment variables in .chalice/config.json in the following manner: 
  对所有程序包依赖项进行排序后，您需要确保在Lambda运行时中还附带并正确设置了所有环境变量。 为此，您必须按照以下方式在.chalice/config.json中添加所有环境变量：  
 Now we’re good to deploy: 
  现在我们可以部署了：  
   Creating deployment package.
Creating deployment package.
Updating policy for IAM role: sms-shooter-dev
Updating policy for IAM role: sms-shooter-dev
Updating lambda function: sms-shooter-dev
Updating lambda function: sms-shooter-dev
Updating rest API
Updating rest API
Resources deployed:
Resources deployed:
  - Lambda ARN: arn:aws:lambda:ap-south-1:679337104153:function:sms-shooter-dev
  - Lambda ARN: arn:aws:lambda:ap-south-1:679337104153:function:sms-shooter-dev
  - Rest API URL: https://fqcdyzvytc.execute-api.ap-south-1.amazonaws.com/api/
  - Rest API URL: https://fqcdyzvytc.execute-api.ap-south-1.amazonaws.com/api/
 Do a sanity check by making a curl request to the generated API endpoint: 
  通过向生成的API端点发出curl请求来进行完整性检查：  
 The above request responds as expected: 
  上面的请求按预期响应：  
  "status""status" : : "success""success" ,
  "data""data" : : "SM60f11033de4f4e39b1c193025bcd5cd8""SM60f11033de4f4e39b1c193025bcd5cd8" ,
  "message""message" : : "SMS successfully sent"
"SMS successfully sent"
 Now, you have a completely serverless SMS sending service up and running. With the front end of this service being a REST API, it can be used in other applications as a plug-and-play feature that is scalable, secure, and reliable. 
  现在，您已经建立并运行了一个完全无服务器的SMS发送服务。 由于该服务的前端是REST API，因此可以在其他应用程序中用作可扩展，安全和可靠的即插即用功能。  
  重构 (Refactoring) 
 Finally, we will refactor our SMS app to not contain all the business logic in app.py completely. Instead, we will follow the Chalice prescribed best practices and abstract the business logic under the chalicelib/ directory. 
  最后，我们将重构我们的SMS应用程序，使其不完全包含app.py所有业务逻辑。 相反，我们将遵循Chalice规定的最佳实践，并在chalicelib/目录下抽象业务逻辑。  
 Let’s begin by creating a new branch: 
  让我们从创建一个新分支开始：  
 First, create a new directory in the root directory of the project named chalicelib/ and create a new file named sms.py: 
  首先，在名为chalicelib/的项目的根目录中创建一个新目录，并创建一个名为sms.py的新文件：  
   (env)$ mkdir chalicelib
(env)$ mkdir chalicelib
(env)$ touch chalicelib/sms.py
(env)$ touch chalicelib/sms.py
 Update the above created chalicelib/sms.py with the SMS sending logic by abstracting things from app.py: 
  通过从app.py提取内容，使用SMS发送逻辑更新上面创建的chalicelib/sms.py app.py ：  
 The above snippet only accepts the input params and responds as required. Now to make this work, we need to make changes to app.py as well: 
  上面的代码段仅接受输入参数，并根据需要进行响应。 现在要进行这项工作，我们还需要对app.py进行更改：  
   # Core imports
# Core imports
from from chalice chalice import import ChaliceChalice , , Response
Response
from from twilio.base.exceptions twilio.base.exceptions import import TwilioRestException
TwilioRestException
# App level imports
# App level imports
from from chalicelib chalicelib import import sms
app app = = ChaliceChalice (( app_nameapp_name == 'sms-shooter''sms-shooter' )
@app@app .. routeroute (( '/''/' )
def def indexindex ():
    return return {{ 'hello''hello' : : 'world''world' }
@app@app .. routeroute (( '/service/sms/send''/service/sms/send' , , methodsmethods == [[ 'POST''POST' ])
def def send_smssend_sms ():
    request_body request_body = = appapp .. current_requestcurrent_request .. json_body
    json_body
    if if request_bodyrequest_body :
        trytry :
            resp resp = = smssms .. sendsend (( request_bodyrequest_body )
            if if respresp :
                return return ResponseResponse (( status_codestatus_code == 201201 ,
                                headersheaders == {{ 'Content-Type''Content-Type' : : 'application/json''application/json' },
                                bodybody == {{ 'status''status' : : 'success''success' ,
                                      'data''data' : : respresp .. sidsid ,
                                      'message''message' : : 'SMS successfully sent''SMS successfully sent' })
            elseelse :
                return return ResponseResponse (( status_codestatus_code == 200200 ,
                                headersheaders == {{ 'Content-Type''Content-Type' : : 'application/json''application/json' },
                                bodybody == {{ 'status''status' : : 'failure''failure' ,
                                      'message''message' : : 'Please try again!!!''Please try again!!!' })
        except except TwilioRestException TwilioRestException as as excexc :
            return return ResponseResponse (( status_codestatus_code == 400400 ,
                            headersheaders == {{ 'Content-Type''Content-Type' : : 'application/json''application/json' },
                            bodybody == {{ 'status''status' : : 'failure''failure' ,
                                  'message''message' : : excexc .. msgmsg })
 In the above snippet, all the SMS sending logic is invoked from the chalicelib.sms module, making the view layer a lot cleaner in terms of readability. This abstraction lets you add much more complex business logic and customize the functionality as required. 
  在以上代码段中，所有的SMS发送逻辑都从chalicelib.sms模块中调用，从而使视图层在可读性方面更加整洁。 这种抽象使您可以添加更复杂的业务逻辑并根据需要自定义功能。  
  完整性检查 (Sanity Check) 
 After refactoring our code, let’s ensure it is running as expected. 
  重构我们的代码后，让我们确保它按预期运行。  
  在本地构建和运行 (Build and Run Locally) 
 Run the app once again using the local utility: 
  使用local实用程序再次运行该应用程序：  
 Make a curl request and verify. Once that’s done, move on to deployment. 
  发出卷曲请求并进行验证。 完成后，继续进行部署。  
  在AWS Lambda上部署 (Deploy on AWS Lambda) 
 Once you are sure everything is working as expected, you can now finally deploy your app: 
  一旦确定一切都能按预期进行，现在就可以最终部署您的应用程序：  
   (env)$ chalice deploy
(env)$ chalice deploy
 As usual, the command executes successfully and you can verify the endpoint. 
  像往常一样，命令成功执行，您可以验证端点。  
  结论 (Conclusion) 
 You now know how to do the following: 
  您现在知道如何执行以下操作：  
 Build a serverless application using AWS Chalice in accordance with best practices
Deploy your working app on the Lambda runtime environment 
  根据最佳实践，使用AWS Chalice构建无服务器应用程序 
 在Lambda运行时环境上部署您的工作应用程序  
 Lambda services under the hood are analogous to pure functions, which have a certain behavior on a set of input/output. Developing precise Lambda services allows for better testing, readability, and atomicity. Since Chalice is a minimalist framework, you can just focus on the business logic, and the rest is taken care of, from deployment to IAM policy generation. This is all with just a single command deployment! 
  底层的Lambda服务类似于纯功能，它们对一组输入/输出具有一定的行为。 开发精确的Lambda服务可实现更好的测试，可读性和原子性。 由于Chalice是一个极简主义的框架，因此您可以只关注业务逻辑，其余的工作都从部署到IAM策略生成来处理。 仅需单个命令部署即可完成所有工作！  
 Moreover, Lambda services are mostly focused on heavy CPU bound processing and scale in a self-governed manner, as per the number of requests in a unit of time. Using serverless architecture allows your codebase to be more like SOA (Service Oriented Architecture). Using AWS’s other products in their ecosystem that plug in well with Lambda functions is even more powerful. 
  此外，根据单位时间内的请求数，Lambda服务主要集中于繁重的CPU绑定处理和以自治方式进行扩展。 使用无服务器体系结构可使您的代码库更像SOA（面向服务的体系结构）。 在其生态系统中使用AWS的其他产品，这些产品可以很好地与Lambda函数配合使用，功能甚至更加强大。  
  翻译自: https://www.pybloggers.com/2018/12/building-serverless-python-apps-using-aws-chalice/ 
 aws python库 
                    aws python库Shipping a web application usually involves having your code up and running on single or multiple servers. In this model, you end up setting up processes for monitoring, provisioning, and s...
				【为什么要学习这门课？】 本课程重点介绍了如何在 Python 和 Jupyter 笔记本中执行EDA。除此之外，也会将软件工程基础知识与课程内容做关联教学，并提供关于linting、测试、命令行工具、数据工程API等方面的关键性说明。【本门课程亮点】 超过8小时的视频课程展示了如何使用AWS和谷歌云平台来解决机器学习和人工智能中的本质问题。本课程涵盖了如何通过Jupyter笔记本开始使用Python，然后继续深入到Python数据科学库中的各种具体细节，包括Pandas, Seaborn, scikit-learn和TensorFlow。【讲师介绍】  Noah Gift（诺亚·吉夫特）—— 亚马逊AWS机器学习专家、Google云架构专家Noah Gift拥有大约20年的Python编程经验，是Python Software Foundation的成员。亚马逊云服务AWS机器学习认证专家、AWS认证大数据专家、Google认证云架构专家，曾供职于ABC、索尼、迪士尼、AT&T等多家知名企业，担任CTO、总经理、首席数据科学家、首席云架构师等职位。同时，Noah Gift作为导师兼具丰富的教学、研究与行业经验。他在加州大学伯克利分校（UCB）信息学院数据科学硕士项目、加州大学戴维斯分校（UCD）管理研究生院商业分析硕士项目、以及西北大学数据科学硕士项目担任讲师，教授和设计机器学习、AI和数据科学等课程。【面向人群】 1、具有一定SQL经验的数据科学从业者2、希望在AWS和GCP上扩展基于云机器学习的数据科学从业者3、希望了解如何更深入实践数据科学原理的软件开发人员4、希望理解Python中的机器学习和人工智能，以有效管理技术团队的技术管理者。
				<?php // Plug-in 8: Spell Check
// This is an executable example with additional code supplied
// To obtain just the plug-ins please click
				Aws Lambda是Amazon推出的“无服务架构”服务。我们只需要简单的上传代码，做些简单的配置，便可以使用。而且它是按运行时间收费，这对于低频访问的服务来说很划算。具体的介绍可以常见aws lambda的官网。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
    比较正统的方法是使用Aws CloudFormation方案，但是鉴于这个方案过于复杂，所以我们还是借助CloudBuild的自定义命令来解决。
    本文适用于熟悉在Aws Lambda人...
				很棒的AWS圣杯
 圣杯 是Amazon Web Services的首要思想即代码解决方案，用于以Python在AWS Lambda上编写无限可扩展的功能性Web应用程序。 它是serverless.com的Pythonic替代版本，无与伦比，可让您处理基础架构，操作（DevOps，DevSecOps，ChatOps等），并在相同的基于AWS Lambda的框架中编写Web应用程序后端。 它的设计基于装饰器。 它是由AWS Chalice团队编写的。 将Chalice视为您要在AWS或云中执行的任何操作的主要入口点。
 表示该配对已被审核用于生产。
 表示必须阅读！
与圣杯搭配得很好
current awscdk.io  您可以在编写Chalice应用程序代码的同一项目中使用CDK构造来对基础结构进行编码。
 current aws.amazon.com  这些是AWS CDK的经过审核的
chalice local
(venv) feldto a:heart_suit:d:heart_suit:u chalice deploy --profile FeldDotToChalice
Creating deployment package.
Reusing existing deployment package.
Creating IAM role: feldto-dev
Creating lambda function: feldto-dev
Creating Rest API
Resources deployed:
  - Lambda ARN: arn:aws:lambda:us-west-2:070924157303
				很棒的AWS圣杯
  是Amazon Web Services的首要解决方案，用于编写与AWS Lambda集成的无限可扩展的Python应用程序。 Chalice通过chalice generate-pipeline提供了可扩展的构建过程，使您能够协调任何依赖项或输出的部署（ chalice deploy ），例如CDK中编写的基础结构代码，可执行工件，后端API或前端应用程序。 圣杯适合：
 编写包装AWS上的基础架构的https API。
 构建Ops功能库（DevOps，DevSecOps，NetDevOps，NetOps，NetSecOps，CI / CD管道，ChatOps等）。
 以编程方式管理AWS账户。
 使用您最喜欢的前端工具箱（或AWS Amplify）创建Web应用程序。
 为使用Qt for Python（PySide6）编写的跨平台Win / Mac / Lin
LINE服务器向关联的端点发出回调请求
Amazon API Gateway调用关联的AWS Lambda函数
AWS Lambda验证请求，然后将有效负载排队到Amazon SQS中
回应200 OK
调用由SQS事件触发的功能
下载用户从LINE服务器发送的图像
调用Amazon Rekognition的检测标签API
 回复已发送图像的标签
Python 3.6+ 该实现包含
LINE Messaging API
 您需要通过上面的网站进行注册并注册您的API。 并获取channel secret和channel access token的副本。
AWS服务
了解如何在端到端基础架构作为代码的Python Web应用程序中部署实时实时仪表板！
 该仓库在不到10分钟的时间内通过terraform设置了模拟的实时物联网数据，3条数据管道，cicd触发器自动化以及总共40个GCP资源！
 主要目标：在屏幕上获得生活和呼吸的东西。 即使只是一些代码片段，也请拿走对您有用的东西！  :scissors:  :clipboard:
 探索的问题：
 如何通过此回购协议使Sung的未来生活更轻松？ 使用此代码段和对话入门
地形像随机互联网居民所说的那样容易拾起来吗？ 是
我可以在Python中构建前端应用程序吗？ 是的，比预期的容易
使用Bigtab
				什么是Amazon Aurora？
https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_AuroraOverview.html
python SDK:
https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/quickstart.html
SDK包含2个主要的python包：
botocore和boto3
使用pip安装
pip ins
				使用Spark构建AWS数据湖时可能会遇到以下问题：
1. 数据格式不一致：在构建数据湖时，数据来自不同的来源，可能会有不同的格式。这可能会导致Spark无法正确解析数据。解决方法是使用Spark的Schema推断功能来自动推断数据格式，或手动指定Schema。
2. 数据质量问题：数据湖中的数据可能存在质量问题，如缺失值、异常值等。可以使用Spark的数据清洗功能来处理这些问题。
3. 数据量过大：数据湖中的数据量可能非常大，可能会导致Spark的性能问题。可以使用Spark的分布式计算功能来处理大规模数据。
4. 数据安全问题：数据湖中的数据可能包含敏感信息，需要进行安全保护。可以使用AWS的安全服务来保护数据湖中的数据。
5. 数据管理问题：数据湖中的数据可能需要进行管理，如备份、恢复、版本控制等。可以使用AWS的数据管理服务来管理数据湖中的数据。
处理这些问题的方法包括使用Spark的功能和AWS的服务来解决。同时，需要根据具体情况进行调整和优化，以确保数据湖的稳定和可靠性。