要開始某件事,需要適當的計畫和準備。當我選修一門叫做物聯網的選修課時,我想到了這個想法。沒教好?但這給了我這個想法。當您需要給植物澆水時,一個簡單的濕度檢查器可以為您提供最新資訊。使用 Aws Lambda,我們可以使用他們的伺服器,而不是使用筆記型電腦,並在可以用於其他用途時保持其長時間運行。
為什麼選擇 AWS Lambda?
成本:相當便宜,並且可以選擇首次互動免費。因此,對於想要入門但資金緊張的人來說,AWS Lambda 是一個不錯的選擇。
即時處理:透過始終開啟的伺服器,它可以即時處理數據,根據接收到的數據執行操作,並發送通知。
可擴充性:隨著時間的推移,如果您想增加這個項目,AWS Lambda 可以很好地擴展到您需要的任何內容。
與其他 AWS 服務整合:由於 AWS 提供了大量服務,因此它可以作為滿足您需求的一站式商店。如果您正在尋找的服務已經在這裡,則無需尋找其他地方。
物聯網用例:溫度監控? ️
讓我們想像一個濕度監測系統。感測器會定期將資料傳送到 AWS IoT Core,這會觸發設定的 AWS Lambda 函數來處理資料並將其儲存在 DynamoDB 中。 Lambda 函數也會向使用者發送通知。
部署 IoT 專案的逐步指南?
1) 設定 AWS IoT Core ?️
- 建立 IoT 事物:導覽至 AWS IoT Core 主控台並定義您的 IoT 裝置。
- 產生憑證:下載裝置憑證和金鑰以進行安全通訊。
- 附加策略:授予您的 IoT 裝置發佈和訂閱主題的權限。
2) 寫 Lambda 函數?
建立一個 Python 函數來處理傳入的 IoT 資料:
import json import boto3 def lambda_handler(event, context): # Parse the incoming event payload = json.loads(event['body']) temperature = payload['temperature'] device_id = payload['device_id'] # Store in DynamoDB dynamodb = boto3.client('dynamodb') dynamodb.put_item( TableName='TemperatureReadings', Item={ 'DeviceID': {'S': device_id}, 'Temperature': {'N': str(temperature)}, } ) # Send an alert if temperature exceeds threshold if temperature > 30: print(f"ALERT! High temperature: {temperature}°C") return { 'statusCode': 200, 'body': json.dumps('Data processed successfully!') }
3) 將 IoT Core 連接到 Lambda ?
- 建立規則:在 AWS IoT Core 中,建立一條規則來觸發您的 Lambda 函數。
- 定義主題:指定您的裝置發佈到的 MQTT 主題(例如感測器/溫度)。
- 新增操作:將規則連結到您的 Lambda 函數。
4) 部署 Lambda 函數?
- 將程式碼上傳為 .zip 檔案或使用 AWS 管理主控台中的內嵌程式碼編輯器。
- 設定必要的環境變數並從 IoT Core 設定觸發器。
5) 測試您的設定?
從 IoT 裝置向 MQTT 主題發布測試訊息:
import json import boto3 def lambda_handler(event, context): # Parse the incoming event payload = json.loads(event['body']) temperature = payload['temperature'] device_id = payload['device_id'] # Store in DynamoDB dynamodb = boto3.client('dynamodb') dynamodb.put_item( TableName='TemperatureReadings', Item={ 'DeviceID': {'S': device_id}, 'Temperature': {'N': str(temperature)}, } ) # Send an alert if temperature exceeds threshold if temperature > 30: print(f"ALERT! High temperature: {temperature}°C") return { 'statusCode': 200, 'body': json.dumps('Data processed successfully!') }
最後的想法?
使用 AWS Lambda 部署 IoT 專案對於開發人員來說是一個遊戲規則改變者,提供可擴展性、成本效益和無伺服器體驗。透過結合 IoT Core 和 Lambda,您可以建立隨您的需求而成長的響應式智慧系統。
節日快樂! ☃︎??❄️☃️??
以上是使用 AWS Lambda 作為任何 IoT 專案的資料處理。的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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