这个实时 NBA 比赛比分提醒系统通过短信或电子邮件向订阅者提供比赛日更新。 它利用 SNS、Lambda (Python) 和 EventBridge 等 AWS 服务以及 SportsData.io NBA API,提供了高效的通知框架。该项目展示了核心云计算原理和最佳实践。
主要特点:
- 使用 SportsData.io API 实时检索 NBA 得分。
- 使用 Amazon SNS 通过 SMS/电子邮件自动发送分数更新。
- 由 Amazon EventBridge 管理的计划更新。
- 使用最低权限的 IAM 角色实现强大的安全性。
系统架构:
技术堆栈:
- 云平台:AWS
- 核心服务:Amazon SNS、AWS Lambda、Amazon EventBridge
- API:SportsData.io NBA 游戏 API
- 编程语言:Python 3.x
- 安全性:Lambda、SNS 和 EventBridge 的最低权限 IAM 策略。
项目结构:
项目组织如下:
game-day-notifications/
├── src/
│ ├── game_day_notifications.py
# 主要 Lambda 函数
├── policies/
│ ├── game_day_sns.json
# SNS 发布权限
│ ├── game_day_eventbridge_policy.json
# EventBridge 到 Lambda 权限
│ └── gd_lambda_policy.json
# Lambda执行角色权限
├── .gitignore
└── README.md
# 项目文档
部署步骤:
- 创建 SNS 主题: 建立用于发送通知的 SNS 主题。
- 配置 SNS 订阅: 将电子邮件订阅添加到主题并确认。
-
创建 IAM 策略: 创建并分配 IAM 策略(例如
game_day_sns.json
、game_day_eventbridge_policy.json
、gd_lambda_policy.json
)以授予 Lambda 函数发布到 SNS 并与 EventBridge 交互所需的权限。
-
为 Lambda 创建 IAM 角色: 为 Lambda 函数创建 IAM 角色,合并必要的自定义策略和
AWSLambdaBasicExecutionRole
.
-
部署 Lambda 函数: 部署
game_day_notifications.py
Lambda 函数并附加新创建的 IAM 角色。
- 配置 EventBridge 自动化: 设置 EventBridge 规则以按所需的时间间隔触发 Lambda 函数。
- 测试和验证:测试系统并确认通知已成功发送给订阅者。
项目输出示例:
经验教训和挑战:
- 使用AWS SNS和Lambda成功设计了一个通知系统。
- 使用最小权限 IAM 策略有效保护 AWS 服务。
- 使用 EventBridge 的自动化工作流程。
- 将外部 API 集成到基于云的工作流程中。
挑战包括处理与从环境变量检索 API 密钥和 Lambda 执行超时相关的错误。
以上是使用 AWS 无服务器服务的比赛日事件通知的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

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

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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