API 데이터를 가져와 AWS S3에 저장하는 방법
이 튜토리얼에서는 Python을 사용하여 OpenWeather API에서 데이터를 검색하고 이를 AWS S3에 저장하는 방법을 보여줍니다. 이 간단한 방법을 사용하면 나중에 사용할 수 있도록 API 데이터를 가져오고 클라우드에 저장할 수 있습니다. 이 작업을 처음 사용하는 경우에도 단계가 명확하게 설명되어 있습니다. React를 사용하는 다른 접근 방식은 React를 사용하여 API 데이터 가져오기에 대한 기사를 참조하세요.
학습 내용:
이 튜토리얼에서는 다음 내용을 다룹니다.
- Python을 사용하여 OpenWeather API에서 날씨 데이터를 검색합니다.
- 데이터 저장을 위한 S3 버킷 설정
- 가져온 데이터를 AWS S3에 업로드합니다.
전제 조건:
시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요.
1단계: AWS S3 버킷 생성
데이터를 저장하려면 S3 버킷을 생성하세요.
- AWS 계정에 로그인하세요.
- "S3"를 검색하세요.
- '버킷 만들기'를 클릭하고 지침을 따르세요.
- 고유한 버킷 이름을 선택하세요(예:
my-weather-data
). - 지역을 선택하세요.
- '만들기'를 클릭하세요.
2단계: OpenWeather API에서 데이터 가져오기
OpenWeather 계정을 만드세요.
API 키 받기:
- 가입: OpenWeather 웹사이트에 등록하세요. API 키는 다음 페이지에서 확인할 수 있습니다.
- API 키 찾기: API 키는 일반적으로 "API 키" 탭에서 찾을 수 있습니다.
- 대체 액세스: 프로필 설정에서도 찾을 수 있습니다.
requests
라이브러리 설치:
pip install requests
날씨 데이터 가져오기:
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)
이 스크립트는 특정 도시의 현재 날씨 데이터를 검색합니다.
3단계: Python용 AWS SDK(Boto3) 설정
Boto3 설치:
pip install boto3
구성 가이드에 따라 AWS 자격 증명을 구성합니다. 액세스 키 ID와 비밀 액세스 키가 필요합니다.
4단계: AWS S3에 데이터 업로드
S3 클라이언트 설정:
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)
데이터 업로드:
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)
작동 방식:
스크립트는 requests
을 사용하여 JSON 데이터를 가져오고 boto3
를 사용하여 S3 버킷에 weather_data.json
로 업로드합니다.
5단계: 업로드 확인
S3 관리 콘솔을 확인하여 weather_data.json
파일이 버킷에 있는지 확인하세요.
결론:
이 튜토리얼에서는 Python을 사용하여 AWS S3의 OpenWeather API에서 날씨 데이터를 가져오고 저장하는 방법을 보여주었습니다. 이는 클라우드에서 API 데이터를 관리하고 액세스하는 데 유용한 기술입니다.
위 내용은 API 데이터를 가져와 AWS S3에 저장하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

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2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
