


Ce tutoriel montre comment récupérer des données de l'API OpenWeather à l'aide de Python et les stocker dans AWS S3. Cette méthode simple vous permet de récupérer et de stocker des données API dans le cloud pour une utilisation ultérieure. Même si vous débutez dans ce domaine, les étapes sont clairement décrites. Pour une approche différente en utilisant React, consultez notre article sur la récupération de données API avec React.
Ce que vous apprendrez :
Ce tutoriel couvre :
- Récupération des données météorologiques de l'API OpenWeather avec Python.
- Configuration d'un bucket S3 pour le stockage des données.
- Téléchargement des données récupérées sur AWS S3.
Prérequis :
Avant de commencer, assurez-vous d'avoir :
- Un compte AWS (inscrivez-vous ici).
- Un référentiel GitHub pour votre code (inscrivez-vous ici).
- Un éditeur de code (VS Code est recommandé).
Étape 1 : Création d'un compartiment AWS S3
Pour stocker vos données, créez un bucket S3 :
- Connectez-vous à votre compte AWS.
- Recherchez "S3".
- Cliquez sur « Créer un bucket » et suivez les instructions.
- Choisissez un nom de compartiment unique (par exemple,
my-weather-data
). - Sélectionnez une région.
- Cliquez sur "Créer".
Étape 2 : Récupération des données à partir de l'API OpenWeather
Créez un compte OpenWeather.
Obtention de votre clé API :
- Inscription : Inscrivez-vous sur le site OpenWeather. Votre clé API sera disponible sur la page suivante.
- Localisez votre clé API : La clé API se trouve généralement sous un onglet « Clé API ».
- Accès alternatif : Vous pouvez également le trouver dans les paramètres de votre profil.
Installez la requests
bibliothèque :
pip install requests
Récupérer les données météorologiques :
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)
Ce script récupère les données météorologiques actuelles pour la ville spécifiée.
Étape 3 : Configuration du SDK AWS pour Python (Boto3)
Installer Boto3 :
pip install boto3
Configurez vos informations d'identification AWS en suivant le guide de configuration. Vous aurez besoin de votre identifiant de clé d'accès et de votre clé d'accès secrète.
Étape 4 : Téléchargement des données sur AWS S3
Configurer le client S3 :
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)
Téléchargez les données :
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)
Comment ça marche :
Le script utilise requests
pour récupérer les données JSON et boto3
pour les télécharger dans votre compartiment S3 en tant que weather_data.json
.
Étape 5 : Vérification du téléchargement
Vérifiez votre console de gestion S3 pour confirmer que le fichier weather_data.json
se trouve dans votre compartiment.
Conclusion :
Ce didacticiel a montré comment récupérer et stocker des données météorologiques à partir de l'API OpenWeather dans AWS S3 à l'aide de Python. Il s'agit d'une technique précieuse pour gérer et accéder aux données API dans le cloud.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Pythonusesahybridapproach, combinantcompilationToByteDodeAnd Intrepretation.1) CodeSompiledToplatForment-indépendantBytecode.2) ByteCodeisInterpretedByThepyThonVirtualmachine, améliorant la performance et la portabilité.

Thekeydifferencesbetweenpython "pour" et "tandis que" Loopsare: 1) "pour" LoopsareIdEalForitatriant sur les séquences ouvraires, tandis que 2) "tandis que" LoopsarebetterforcontinUnUntilaconditionMetStwithoutPredefinedIberations.un.un

Dans Python, vous pouvez connecter des listes et gérer des éléments en double via une variété de méthodes: 1) Utiliser les opérateurs ou prolonger () pour conserver tous les éléments en double; 2) Convertissez en ensembles puis revenez aux listes pour supprimer tous les éléments en double, mais l'ordre d'origine sera perdu; 3) Utilisez des boucles ou des compréhensions de liste pour combiner des ensembles pour supprimer les éléments en double et maintenir l'ordre d'origine.

ThefastestmethodforlistCaténationInpyThonDePendSonListSize: 1) forsmalllists, the opératorisefficient.2) Forlargerlists, list.extend () orlistcomprehensionsisfaster, witextend () étant lamememory-efficientBymoditifyListListsin-Lace.

ToinsertElementsIntoapyThonList, useAppend () toaddtotheend, insert () foraspecificPosition, andExtend () forulTipleElements.1) useAppend () foraddingsingleitemStotheend.2) useinsert () toaddataspecificIndex, wila'slowerLlowerLarleLis

Pythonlistsareimpoledasdynamicarrays, notLinkedlists.1) ils sont les plus utiles.

PythonoffersfourmainMethodstoreMoElelementsfromalist: 1) retirez (valeur) supprimer la perception de la réavance, 2) la pop (index) supprimera-theredraturnsanelementAsaspecifiedIndex, 3) DelstatementRemoveselementsbyIndexor

Toresolvea "Permissiondened" Erreur lorsqu'il a fait la recherche de suivi de suivi: 1) CheckAndAdAdAstheScript'sperMissionsusingChmod xmyscript.shtomakeitexecuable.2) s'assureraScriptisloatedInaDirectorywherewheyouHavewritePerMissions, telasyourhomedirectory.


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