AWS CDK应用生命周期中包含验证步骤,官方文档的CDK应用合成章节对此进行了说明:
所有已实现validate方法的构造都可以进行自验证,以确保其处于可正确部署的状态。此阶段发生的任何验证失败都会通知您。通常,我们建议尽快执行验证(通常是在获得某些输入后立即执行),并尽快抛出异常。尽早执行验证可以提高可靠性,因为堆栈跟踪将更准确,并确保您的代码可以安全地继续执行。
虽然有一些优秀的文章介绍了如何在TypeScript中处理AWS CDK验证(链接如下),但我找不到相应的Python示例。在Python中创建了一些验证之后,以下示例是对这些文章中示例的补充。
- AWS CDK构造中的验证检查
- 使用AWS CDK进行验证(addValidation)
以下示例使用AWS CDK v2.176.0和Python 3.13.1开发。
示例验证
验证的实现是使用返回错误消息列表的validate方法完成的。如果列表为空,则没有错误;多个条目对应于此验证失败的不同验证检查。验证逻辑封装在一个用@jsii.implements(IValidation)注解的类中,表明它是用于验证的正确类型。在本例中,有一个检查,即传递给验证的Amazon S3存储桶使用自定义AWS KMS密钥,与Amazon S3使用的默认加密相比,这提供了对加密过程的更多控制。
@jsii.implements(IValidation) class KodlotS3KmsValidator: """检查S3存储桶是否使用自定义KMS密钥加密。""" def __init__(self, s3_bucket: s3.Bucket): self.s3_bucket = s3_bucket def validate(self) -> List[str]: error_messages: List[str] = [] if self.s3_bucket.encryption_key is None: error_messages.append(f"存储桶必须使用自定义KMS密钥加密") return error_messages
AWS CDK构造示例
这是一个AWS CDK构造的基本示例,它使用构造节点在作用域树中的add_validation方法添加单个验证。在实现过程中出现了一个错误,其中创建了自定义AWS KMS密钥,但未将其传递给Amazon S3存储桶构造的encryption_key参数。
class KodlotS3Bucket(Construct): """带有验证的S3存储桶。""" def __init__(self, scope: Construct, construct_id: str, bucket_name: str) -> None: super().__init__(scope, construct_id) s3_kms_key = kms.Key(self, f"KodlotS3KmsKey{bucket_name.title()}") self.s3_bucket = s3.Bucket( self, f"KodlotS3{bucket_name.title()}", bucket_name=bucket_name, encryption_key=None, ) self.node.add_validation(KodlotS3KmsValidator(self.s3_bucket))
这种类型的错误很容易被忽略,这就是验证发挥作用的地方。使用此示例运行CDK合成或部署将导致以下错误:
<code>RuntimeError: Error: 验证失败,错误如下: [KodlotS3Stack/KodlotBucket1] 存储桶必须使用自定义KMS密钥加密</code>
多个验证
可以有多个验证器测试我们配置的不同方面,如果我们发现这样的常见模式,它们可以重复用于不同的构造。在此示例中,添加了一个验证检查,以确保Amazon S3存储桶未意外配置为静态网站托管,在这种情况下,这将是一个错误。
@jsii.implements(IValidation) class KodlotS3NotWebsiteValidator: """检查S3存储桶未配置为静态网站托管。""" def __init__(self, s3_bucket: s3.Bucket): self.s3_bucket = s3_bucket def validate(self) -> List[str]: error_messages: List[str] = [] if self.s3_bucket.is_website: error_messages.append(f"存储桶不能用于静态网站托管") return error_messages
更新后的AWS CDK构造示例
要使用附加验证器检查是否为Amazon S3存储桶配置了网站托管,请更新示例CDK构造,如下所示。这次,保留了不传递自定义AWS KMS密钥的原始错误。现在,此外,还错误地将website_index_document传递给Amazon S3存储桶构造,表明它将用于静态网站托管。
@jsii.implements(IValidation) class KodlotS3KmsValidator: """检查S3存储桶是否使用自定义KMS密钥加密。""" def __init__(self, s3_bucket: s3.Bucket): self.s3_bucket = s3_bucket def validate(self) -> List[str]: error_messages: List[str] = [] if self.s3_bucket.encryption_key is None: error_messages.append(f"存储桶必须使用自定义KMS密钥加密") return error_messages
这次,我们的Amazon S3存储桶有两个不同的问题,如下所示,验证机制报告了这两个问题。使用此示例运行CDK合成或部署将导致以下错误:
class KodlotS3Bucket(Construct): """带有验证的S3存储桶。""" def __init__(self, scope: Construct, construct_id: str, bucket_name: str) -> None: super().__init__(scope, construct_id) s3_kms_key = kms.Key(self, f"KodlotS3KmsKey{bucket_name.title()}") self.s3_bucket = s3.Bucket( self, f"KodlotS3{bucket_name.title()}", bucket_name=bucket_name, encryption_key=None, ) self.node.add_validation(KodlotS3KmsValidator(self.s3_bucket))
这非常强大,因为我们可以收集云基础设施中的不同配置问题,并在无需一次又一次地重新运行和修复它们的情况下解决所有问题。
AWS CDK堆栈验证
值得记住的是,验证并非仅限于AWS CDK构造,也可以添加到AWS CDK堆栈级别。在这里,我们可以例如检查给定的堆栈是否不包含不需要的资源。如果我们的要求是堆栈不应包含任何AWS Lambda资源,那么我们可以使用下面介绍的验证来模拟该要求。使用节点构造的子项,可以使用Python的内置isinstance函数检查任何资源是否是AWS CDK函数的实例。
<code>RuntimeError: Error: 验证失败,错误如下: [KodlotS3Stack/KodlotBucket1] 存储桶必须使用自定义KMS密钥加密</code>
AWS CDK堆栈示例
要为堆栈添加验证,我们使用与构造相同的add_validation方法。由于KodlotS3Stack被标识为必须不包含任何AWS Lambda函数的堆栈,因此它是测试示例堆栈验证的好地方。如果在开发过程中出现错误,例如下面介绍的错误,开发人员在其中定义了AWS Lambda函数资源,则验证将生效。
@jsii.implements(IValidation) class KodlotS3NotWebsiteValidator: """检查S3存储桶未配置为静态网站托管。""" def __init__(self, s3_bucket: s3.Bucket): self.s3_bucket = s3_bucket def validate(self) -> List[str]: error_messages: List[str] = [] if self.s3_bucket.is_website: error_messages.append(f"存储桶不能用于静态网站托管") return error_messages
运行此示例的CDK合成或部署将导致以下错误:
class KodlotS3Bucket(Construct): """带有验证的S3存储桶。""" def __init__(self, scope: Construct, construct_id: str, bucket_name: str) -> None: super().__init__(scope, construct_id) s3_kms_key = kms.Key(self, f"KodlotS3KmsKey{bucket_name.title()}") self.s3_bucket = s3.Bucket( self, f"KodlotS3{bucket_name.title()}", bucket_name=bucket_name, encryption_key=None, website_index_document="index.html", ) self.node.add_validation(KodlotS3KmsValidator(self.s3_bucket)) self.node.add_validation(KodlotS3NotWebsiteValidator(self.s3_bucket))
内置验证
还值得检查AWS CDK是否已经为我们云基础设施的某些方面提供了检查。在Amazon S3的上下文中,事实证明,如果我们将存储桶名称配置为k1,导致名称长度非法,则会出现以下内置错误:
<code>RuntimeError: Error: 验证失败,错误如下: [KodlotS3Stack/KodlotBucket1] 存储桶必须使用自定义KMS密钥加密 [KodlotS3Stack/KodlotBucket1] 存储桶不能用于静态网站托管</code>
同样,如果我们将存储桶名称配置为k_1,导致其中存在非法的下划线字符,则会出现以下内置错误:
@jsii.implements(IValidation) class KodlotNoLambdaInStackValidator: """检查给定堆栈中未定义任何Lambda函数。""" def __init__(self, stack: cdk.Stack): self.stack = stack def validate(self) -> List[str]: error_messages: List[str] = [] for construct in self.stack.node.children: if isinstance(construct, _lambda.Function): error_messages.append(f"堆栈不能包含任何Lambda函数") return error_messages
结论
AWS CDK验证是开发人员可以与单元测试和集成测试结合使用的有用机制,以确保云计算基础设施的整体质量。能够捕获常见的错误配置和定义标准将导致可重用的验证,这些验证可以在不同的组件之间共享。可以在AWS CDK定义的不同级别添加验证,包括AWS CDK构造和AWS CDK堆栈。很高兴看到AWS CDK已经捕获了一些常见的验证,因为它们是各种云服务和资源的基础,应该始终进行检查,从而减少在生产环境中遇到部署错误的可能性。
The code blocks are preserved and the image is referenced correctly. The overall structure and meaning remain the same, while the wording is altered for a more natural flow and to avoid direct repetition.
以上是Python 中的 AWS CDK 验证的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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