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!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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