Tableau de bord météorologique d'une journée: comment j'ai construit un projet Python pour l'intégration de l'API et le stockage cloud

Cette application Python, le tableau de bord météorologique à 30 jours , récupère efficacement les données météorologiques pour plusieurs emplacements via l'API OpenWeather et les stocke en toute sécurité dans un seau AWS S3. Ce projet présente les meilleures pratiques dans l'interaction API, la gestion des ressources cloud et la gestion sécurisée des informations d'identification.

Caractéristiques de clé:

• Récupération des données météorologiques en temps réel pour les villes spécifiées.
• affiche des mesures météorologiques cruciales: température, humidité et conditions.
• enregistre en toute sécurité les informations météorologiques à un seau AWS S3.
• Gestion des erreurs robuste pour les interactions API et Cloud Service.

Stack de technologie:

• Langue: python
• API: API OpenWeather
• Cloud: AWS S3
• Libraries: boto3 (interaction AWS), requests (requêtes HTTP), dotenv (gestion des variables d'environnement)

Structure du projet:

<code>weather-dashboard/
  src/
    __init__.py
    weather_dashboard.py
  tests/
  data/
  .env
  .gitignore
  requirements.txt</code>

• src/weather_dashboard.py: script de base pour la récupération des données et l'interaction AWS S3.
• .env: stocke sécurisé les clés d'API et les détails du seau AWS.
• requirements.txt: répertorie les dépendances du projet.

Guide de configuration:

Prérequis:

• python 3.8
• aws cli
• git

étapes:

1. Clone le référentiel: git clone https://github.com/onlyfave/30days-weather-dashboard.git && cd 30days-weather-dashboard
2. Installez les dépendances: pip install -r requirements.txt
3. Configurez .env avec vos informations sur la clé API et le seau AWS (exemple ci-dessous):

<code>OPENWEATHER_API_KEY=YOUR_OPENWEATHER_API_KEY
AWS_BUCKET_NAME=your-weather-bucket
AWS_DEFAULT_REGION=your-aws-region</code>

4. Configurer les informations d'identification AWS en utilisant aws configure.
5. Exécutez l'application: python3 src/weather_dashboard.py

visuels:

1. Sortie d'application:

2. AWS S3 Configuration du seau:

3. Exemple de gestion des erreurs:

4. Sortie AWS S3 :

Leçons apprises :

• Gestion du bucket AWS S3 et intégration Python.
• Gestion sécurisée des informations d'identification à l'aide de variables d'environnement.
• Techniques d'intégration d'API efficaces.
• Gestion robuste des erreurs dans les systèmes distribués.
• Bonnes pratiques du contrôle de version Git.

Améliorations futures :

• Ajoutez des capacités de prévisions météorologiques.
• Développer une interface utilisateur graphique (GUI) conviviale.
• Intégrer la visualisation avancée des données (Matplotlib, Plotly).
• Soutien à plus de villes et à l'internationalisation.
• Tests automatisés (Pytest).
• Mise en œuvre du pipeline CI/CD.

Remerciements :

Merci aux communautés DevOps et Python, OpenWeather et AWS.

Contact :

LinkedIn : Faveur d'Onyeneke GitHub : seulement préféré

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