Python, OpenWeather API 및 AWS S3를 사용하여 확장 가능한 실시간 날씨 대시보드 구축

이 문서에서는 날씨 데이터를 검색하여 AWS S3 버킷에 저장하는 Python 프로젝트에 대해 설명합니다. 원래 언어와 이미지 위치를 유지하면서 명확성과 향상된 흐름을 위해 바꿔 보겠습니다.

날씨 대시보드 프로젝트

이 Python 프로젝트인 Weather Dashboard는 OpenWeather API를 통해 날씨 데이터를 검색하고 이를 AWS S3 버킷에 안전하게 업로드합니다. 다양한 도시의 날씨 정보를 볼 수 있는 간단한 인터페이스를 제공하고 결과를 클라우드에 원활하게 저장합니다. 데이터 저장에 AWS S3를 활용하여 프로젝트의 확장성이 향상되었습니다.

목차

• 전제조건
• 사업개요
• 핵심 기능
• 사용된 기술
• 프로젝트 설정
• 환경구성
• 애플리케이션 실행

전제조건

시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요.

1. Python 3.x: 공식 Python 웹사이트에서 다운로드하여 설치하세요.
2. AWS 계정: AWS S3에 액세스하려면 계정을 만드세요.
3. OpenWeather API 키: OpenWeather 웹사이트에서 키를 받으세요.
4. AWS CLI: AWS Command Line Interface를 다운로드하고 설치합니다.
5. Python 숙련도: Python 스크립팅, API 상호 작용 및 환경 변수에 대한 기본 이해
6. 코드 편집기/IDE: VS Code, PyCharm 또는 유사한 개발 환경을 사용하세요.
7. Git: 버전 관리를 위해 Git을 설치합니다(Git 웹사이트에서 이용 가능).

사업개요

이 날씨 대시보드는 OpenWeather API를 활용하여 특정 위치의 날씨 정보를 가져옵니다. 그런 다음 이 데이터는 편리한 원격 액세스를 위해 AWS S3 버킷에 업로드됩니다. 시스템 설계를 통해 사용자는 다양한 도시를 입력하고 실시간 날씨 업데이트를 받을 수 있습니다.

핵심 기능

• OpenWeather API에서 날씨 데이터를 검색합니다.
• 날씨 데이터를 AWS S3 버킷에 업로드합니다.
• 환경 변수를 사용해 API 키와 AWS 자격 증명을 안전하게 관리합니다.

사용된 기술

이 프로젝트는 다음을 활용합니다:

• Python 3.x: 기본 프로그래밍 언어
• boto3: AWS S3와 상호 작용할 수 있는 Python용 AWS SDK.
• python-dotenv: .env 파일에서 환경 변수를 안전하게 저장하고 검색할 수 있습니다.
• 요청: OpenWeather에 대한 API 호출을 위한 간소화된 HTTP 라이브러리.
• AWS CLI: AWS 서비스 관리를 위한 명령줄 인터페이스(키 구성 및 S3 버킷 관리 포함).

프로젝트 설정

로컬에서 프로젝트를 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 프로젝트 디렉토리 구조 생성

<code>weather-dashboard/
├── src/
│ ├── __init__.py
│ └── weather_dashboard.py
├── .env
├── tests/
├── data/
├── .gitignore
└── README.md</code>

다음 명령을 사용하여 디렉터리와 파일을 만듭니다.

<code class="language-bash">mkdir weather_dashboard_demo
cd weather_dashboard_demo
mkdir src tests data</code>

2. 파일 생성

필요한 Python 및 구성 파일 만들기:

<code class="language-bash">touch src/__init__.py src/weather_dashboard.py
touch requirements.txt README.md .env</code>

3. Git 저장소 초기화

Git 저장소를 초기화하고 기본 분기를 설정합니다.

<code class="language-bash">git init
git branch -M main</code>

4. .gitignore 구성

불필요한 파일을 제외하려면 .gitignore 파일을 만드세요.

<code class="language-bash">echo ".env" >> .gitignore
echo "__pycache__/" >> .gitignore
echo "*.zip" >> .gitignore</code>

5. 종속성 추가

requirements.txt에 필수 패키지 추가:

<code class="language-bash">echo "boto3==1.26.137" >> requirements.txt
echo "python-dotenv==1.0.0" >> requirements.txt
echo "requests==2.28.2" >> requirements.txt</code>

6. 종속성 설치

종속성 설치:

<code>weather-dashboard/
├── src/
│ ├── __init__.py
│ └── weather_dashboard.py
├── .env
├── tests/
├── data/
├── .gitignore
└── README.md</code>

환경구성

1. AWS CLI 구성

액세스 키를 사용하여 AWS CLI를 구성합니다.

<code class="language-bash">mkdir weather_dashboard_demo
cd weather_dashboard_demo
mkdir src tests data</code>

액세스 키 ID, 비밀 액세스 키, 지역 및 출력 형식을 묻는 메시지가 표시됩니다. AWS Management Console에서 자격 증명을 얻습니다(IAM > 사용자 > 사용자 > 보안 자격 증명).

다음을 사용하여 설치를 확인하세요.

<code class="language-bash">touch src/__init__.py src/weather_dashboard.py
touch requirements.txt README.md .env</code>

2. .env 구성

API 키와 버킷 이름이 포함된 .env 파일을 만듭니다.

<code class="language-bash">git init
git branch -M main</code>

자리 표시자를 실제 값으로 바꾸세요.

애플리케이션 실행

Python 스크립트는 다음과 같습니다(weather_dashboard.py):

<code class="language-bash">echo ".env" >> .gitignore
echo "__pycache__/" >> .gitignore
echo "*.zip" >> .gitignore</code>

1. 스크립트 실행

스크립트 실행:

<code class="language-bash">echo "boto3==1.26.137" >> requirements.txt
echo "python-dotenv==1.0.0" >> requirements.txt
echo "requests==2.28.2" >> requirements.txt</code>

이렇게 하면 날씨 데이터를 가져와 S3 버킷에 업로드합니다.

2. S3 버킷 확인

AWS S3 버킷에 액세스하여 업로드를 확인하세요. 불필요한 비용이 청구되지 않도록 나중에 데이터를 삭제하는 것을 잊지 마세요.

이번 개정판은 원본 정보를 유지하면서 가독성과 흐름을 향상시켰습니다. 자리 표시자 값을 실제 API 키 및 버킷 이름으로 바꾸는 것을 잊지 마세요.

위 내용은 Python, OpenWeather API 및 AWS S3를 사용하여 확장 가능한 실시간 날씨 대시보드 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!