API データを取得して AWS S3 に保存する方法
このチュートリアルでは、Python を使用して OpenWeather API からデータを取得し、AWS S3 に保存する方法を説明します。この簡単な方法により、API データを取得してクラウドに保存し、後で使用できるようになります。 初めての方でも、手順がわかりやすく説明されています。 React を使用した別のアプローチについては、React を使用した API データの取得に関する記事を参照してください。
学習内容:
このチュートリアルの内容は次のとおりです。
- Python を使用して OpenWeather API から気象データを取得します。
- データストレージ用の S3 バケットをセットアップします。
- 取得したデータを AWS S3 にアップロードします。
前提条件:
始める前に、次のものが揃っていることを確認してください。
ステップ 1: AWS S3 バケットの作成
データを保存するには、S3 バケットを作成します。
- AWS アカウントにログインします。
- 「S3」を検索します。
- [バケットの作成] をクリックし、指示に従います。
- 一意のバケット名を選択します (例:
my-weather-data
)。 - 地域を選択してください。
- 「作成」をクリックします。
ステップ 2: OpenWeather API からデータを取得する
OpenWeather アカウントを作成します。
API キーの取得:
- サインアップ: OpenWeather Web サイトに登録します。 API キーは次のページで利用可能になります。
- API キーを見つける: API キーは通常、[API キー] タブにあります。
- 代替アクセス: プロフィール設定でも見つけることができます。
requests
ライブラリをインストールします:
pip install requests
気象データの取得:
import requests import json api_key = 'YOUR_API_KEY' # Replace with your key city = 'London' def get_weather_data(): url = f'http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}' response = requests.get(url) return response.json() weather_data = get_weather_data() print(weather_data)
このスクリプトは、指定された都市の現在の気象データを取得します。
ステップ 3: AWS SDK for Python (Boto3) のセットアップ
Boto3 をインストールします:
pip install boto3
設定ガイドに従って AWS 認証情報を設定します。アクセス キー ID とシークレット アクセス キーが必要になります。
ステップ 4: AWS S3 へのデータのアップロード
S3 クライアントをセットアップします:
import boto3 aws_access_key_id = 'YOUR_ACCESS_KEY' # Replace aws_secret_access_key = 'YOUR_SECRET_KEY' # Replace region_name = 'eu-west-2' # Replace with your region s3 = boto3.client('s3', aws_access_key_id=aws_access_key_id, aws_secret_access_key=aws_secret_access_key, region_name=region_name)
データをアップロードします:
def upload_to_s3(data): bucket_name = 'my-weather-data' # Replace with your bucket name file_name = 'weather_data.json' s3.put_object(Bucket=bucket_name, Key=file_name, Body=json.dumps(data), ContentType='application/json') print('Upload successful!') upload_to_s3(weather_data)
仕組み:
スクリプトは requests
を使用して JSON データを取得し、boto3
を使用してそれを weather_data.json
として S3 バケットにアップロードします。
ステップ 5: アップロードの確認
S3 管理コンソールをチェックして、weather_data.json
ファイルがバケット内にあることを確認します。
結論:
このチュートリアルでは、Python を使用して AWS S3 の OpenWeather API から気象データを取得して保存する方法を説明しました。これは、クラウドで API データを管理およびアクセスするための貴重なテクニックです。
以上がAPI データを取得して AWS S3 に保存する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
