Dieses Tutorial zeigt, wie Sie mit Python Daten aus der OpenWeather-API abrufen und in AWS S3 speichern. Mit dieser unkomplizierten Methode können Sie API-Daten für die spätere Verwendung abrufen und in der Cloud speichern. Auch wenn Sie damit noch nicht vertraut sind, sind die Schritte klar beschrieben. Einen anderen Ansatz mit React finden Sie in unserem Artikel zum Abrufen von API-Daten mit React.
Was Sie lernen werden:
Dieses Tutorial behandelt:
- Abrufen von Wetterdaten von der OpenWeather-API mit Python.
- Einrichten eines S3-Buckets für die Datenspeicherung.
- Hochladen der abgerufenen Daten auf AWS S3.
Voraussetzungen:
Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:
- Ein AWS-Konto (melden Sie sich hier an).
- Ein GitHub-Repository für Ihren Code (melden Sie sich hier an).
- Ein Code-Editor (VS-Code wird empfohlen).
Schritt 1: Erstellen eines AWS S3-Buckets
Um Ihre Daten zu speichern, erstellen Sie einen S3-Bucket:
- Melden Sie sich bei Ihrem AWS-Konto an.
- Suchen Sie nach „S3“.
- Klicken Sie auf „Bucket erstellen“ und folgen Sie den Anweisungen.
- Wählen Sie einen eindeutigen Bucket-Namen (z. B.
my-weather-data
). - Wählen Sie eine Region aus.
- Klicken Sie auf „Erstellen“.
Schritt 2: Daten von der OpenWeather-API abrufen
Erstellen Sie ein OpenWeather-Konto.
Erhalten Ihres API-Schlüssels:
- Anmelden: Registrieren Sie sich auf der OpenWeather-Website. Ihr API-Schlüssel wird auf der nächsten Seite verfügbar sein.
- Suchen Sie Ihren API-Schlüssel:Der API-Schlüssel befindet sich normalerweise unter der Registerkarte „API-Schlüssel“.
- Alternativer Zugriff: Sie finden ihn auch in Ihren Profileinstellungen.
Installieren Sie die requests
Bibliothek:
pip install requests
Wetterdaten abrufen:
import requests import json api_key = 'YOUR_API_KEY' # Replace with your key city = 'London' def get_weather_data(): url = f'http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}' response = requests.get(url) return response.json() weather_data = get_weather_data() print(weather_data)
Dieses Skript ruft aktuelle Wetterdaten für die angegebene Stadt ab.
Schritt 3: Einrichten des AWS SDK für Python (Boto3)
Boto3 installieren:
pip install boto3
Konfigurieren Sie Ihre AWS-Anmeldeinformationen gemäß der Konfigurationsanleitung. Sie benötigen Ihre Zugangsschlüssel-ID und Ihren geheimen Zugangsschlüssel.
Schritt 4: Daten auf AWS S3 hochladen
S3-Client einrichten:
import boto3 aws_access_key_id = 'YOUR_ACCESS_KEY' # Replace aws_secret_access_key = 'YOUR_SECRET_KEY' # Replace region_name = 'eu-west-2' # Replace with your region s3 = boto3.client('s3', aws_access_key_id=aws_access_key_id, aws_secret_access_key=aws_secret_access_key, region_name=region_name)
Laden Sie die Daten hoch:
def upload_to_s3(data): bucket_name = 'my-weather-data' # Replace with your bucket name file_name = 'weather_data.json' s3.put_object(Bucket=bucket_name, Key=file_name, Body=json.dumps(data), ContentType='application/json') print('Upload successful!') upload_to_s3(weather_data)
Wie es funktioniert:
Das Skript verwendet requests
, um JSON-Daten abzurufen und boto3
, um sie als weather_data.json
in Ihren S3-Bucket hochzuladen.
Schritt 5: Überprüfen des Uploads
Überprüfen Sie Ihre S3-Verwaltungskonsole, um zu bestätigen, dass sich die weather_data.json
-Datei in Ihrem Bucket befindet.
Fazit:
Dieses Tutorial zeigte, wie man mit Python Wetterdaten von der OpenWeather-API in AWS S3 abruft und speichert. Dies ist eine wertvolle Technik für die Verwaltung und den Zugriff auf API-Daten in der Cloud.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erhalten Sie API-Daten und speichern sie in AWS S3. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PythonoffersfourmainMethodstoremoveLements Fromalist: 1) Entfernen (Wert) removesthefirstoccurceofavalue, 2) Pop (index) removesandreturnsanelementataspecifiedIndex, 3) DelstatementRemovesElementsbyIntexors und 4) clear () removesallitems

ToreSolvea "Berechtigte" FehlerwherunningAscript, folgen von THESESTEPS: 1) checkandadjustThescript'SPERMISSIONSCHMOD XMYSCRIPT.SHTOMAKEPEXEx.

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ARRAYSELIFICIENTIONIERTFASTERTHANLISTENFOROPERATIONSBENFITEDFROMDIRECTMEMORYACCESSANDFIXED-SZESTRUCTURES.1) Zugriffselemente: ArraysProvideConstant-TimeaccessDuetocontuousMemoryStorage.2) Iteration: ArraysLeverageCachelocityFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterfaster.3) mem

ArraysArebetterForElement-wiseoperationsduetofAcalAccessandoptimizedImplementationen.1) ArrayShaveContuituousMeMoryfordirectAccess, EnhancingPerformance.2) LISTSAREFLEFLEFELTIBLEISEMEMORTUMEMORTUREDIRECTELACESS.

Mathematische Operationen des gesamten Arrays in Numpy können durch vektorisierte Operationen effizient implementiert werden. 1) Verwenden Sie einfache Operatoren wie Addition (arr 2), um Operationen in Arrays durchzuführen. 2) Numpy verwendet die zugrunde liegende C -Sprachbibliothek, die die Rechengeschwindigkeit verbessert. 3) Sie können komplexe Operationen wie Multiplikation, Abteilung und Exponenten ausführen. 4) Achten Sie auf Rundfunkoperationen, um sicherzustellen, dass die Array -Form kompatibel ist. 5) Die Verwendung von Numpy -Funktionen wie NP.SUM () kann die Leistung erheblich verbessern.

In Python gibt es zwei Hauptmethoden zum Einfügen von Elementen in eine Liste: 1) Mit der Methode Insert (Index, Wert) können Sie Elemente in den angegebenen Index einfügen, das Einfügen jedoch zu Beginn einer großen Liste ineffizient einfügen. 2) Fügen Sie mit der Methode des Appends (Wert) Elemente am Ende der Liste hinzu, was hocheffizient ist. Für große Listen wird empfohlen, append () zu verwenden oder die Verwendung von Deque- oder Numpy -Arrays zu verwenden, um die Leistung zu optimieren.


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