Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Menyediakan Suket dalam LocalStack

Menyediakan Suket dalam LocalStack

Oct 26, 2024 pm 10:54 PM

Setting Up an Sucket in LocalStack

pengenalan

Bekerja dengan Amazon S3 adalah perkara biasa untuk penyelesaian storan awan, tetapi untuk ujian tempatan, berinteraksi dengan AWS boleh menjadi tidak cekap dan mahal. LocalStack ialah timbunan awan AWS tempatan berfungsi sepenuhnya yang mencontohi perkhidmatan AWS. Dalam panduan ini, kami akan membincangkan cara menyediakan baldi S3 dalam LocalStack pada macOS, membincangkan faedah menggunakan persediaan ini dan memberikan contoh kod penuh.

Mengapa Menggunakan LocalStack untuk S3?

Menggunakan LocalStack untuk mensimulasikan S3 memberikan faedah utama:

  • Kecekapan Kos: Anda mengelakkan caj daripada AWS.
  • Kelajuan: Ujian lebih pantas kerana ia dijalankan secara setempat.
  • Ujian Luar Talian: Tiada sambungan internet diperlukan.
  • Pengasingan: Mengurangkan risiko menjejaskan sumber AWS sebenar secara tidak sengaja.

Prasyarat

Pastikan yang berikut dipasang pada OS anda masing-masing:

  1. Docker (diperlukan untuk LocalStack) - Muat turun di sini.
  2. Python & pip (diperlukan untuk AWS CLI dan boto3).
  3. LocalStack melalui pip atau Docker.

Langkah 1: Pasang dan Mulakan LocalStack

  • Pasang LocalStack:
brew install localstack
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
  • Jalankan LocalStack sebagai bekas Docker:
localstack start
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Nota: Jika anda menghadapi masalah kebenaran, tambahkan sudo pada arahan.

Langkah 2: Sediakan AWS CLI untuk LocalStack

  • Pasang AWS CLI:
brew install awscli
Salin selepas log masuk

Nota: Perintah di atas adalah untuk macOS. Cari dokumentasi lengkap tentang cara memasang awscli.

  • Konfigurasikan AWS CLI (perlu untuk penggunaan LocalStack):
aws configure
Salin selepas log masuk

Gunakan nilai pemegang tempat:

  • ID Kunci Akses AWS: ujian
  • Kunci Akses Rahsia AWS: ujian
  • Wilayah: us-timur-1
  • Format output: json

  • Tetapkan URL Titik Akhir LocalStack:

export LOCALSTACK_ENDPOINT=http://localhost:4566
Salin selepas log masuk

Langkah 3: Cipta Baldi S3 dalam LocalStack

  • Untuk mencipta baldi S3 baharu:
aws --endpoint-url=$LOCALSTACK_ENDPOINT s3 mb s3://my-local-bucket
Salin selepas log masuk

Langkah 4: Sahkan Baldi

  • Semak baldi anda dengan menyenaraikan semua baldi:
aws --endpoint-url=$LOCALSTACK_ENDPOINT s3 ls
Salin selepas log masuk

Langkah 5: Muat Naik dan Muat Turun Fail

  • Buat fail sampel:
echo "Hello LocalStack!" > testfile.txt
Salin selepas log masuk
  • Muat naik fail ke baldi anda:
aws --endpoint-url=$LOCALSTACK_ENDPOINT s3 cp testfile.txt s3://my-local-bucket
Salin selepas log masuk
  • Muat turun fail:
aws --endpoint-url=$LOCALSTACK_ENDPOINT s3 cp s3://my-local-bucket/testfile.txt downloaded_testfile.txt
Salin selepas log masuk

Langkah 6: Gunakan Python dan Boto3 untuk Operasi S3

  • Pasang Boto3
pip install boto3
Salin selepas log masuk
  • Kod Python untuk Operasi Baldi Skrip Python berikut menunjukkan mencipta baldi, memuat naik fail, menyenaraikan objek dan memuat turun fail menggunakan Boto3:
import boto3
from botocore.config import Config

# Configuration for LocalStack
localstack_config = Config(
    region_name='us-east-1',
    retries={'max_attempts': 10, 'mode': 'standard'}
)

# Initialize the S3 client with LocalStack endpoint
s3_client = boto3.client(
    's3',
    endpoint_url="http://localhost:4566",
    aws_access_key_id="test",
    aws_secret_access_key="test",
    config=localstack_config
)

bucket_name = "my-local-bucket"

# Create the bucket
s3_client.create_bucket(Bucket=bucket_name)
print(f"Bucket '{bucket_name}' created.")

# Upload a file
s3_client.upload_file("testfile.txt", bucket_name, "testfile.txt")
print("File uploaded.")

# List objects in the bucket
objects = s3_client.list_objects_v2(Bucket=bucket_name)
for obj in objects.get('Contents', []):
    print("Found file:", obj['Key'])

# Download the file
s3_client.download_file(bucket_name, "testfile.txt", "downloaded_testfile.txt")
print("File downloaded.")
Salin selepas log masuk

Jalankan skrip:

brew install localstack
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Langkah 7: Bersihkan Sumber

  • Untuk memadam baldi dan kandungannya:
localstack start
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Kesimpulan

Artikel ini menyediakan panduan langkah demi langkah untuk menyediakan baldi S3 dalam LocalStack. Persediaan ini sesuai untuk pembangunan tempatan, membolehkan anda menguji kefungsian AWS S3 dengan selamat tanpa menanggung kos atau memerlukan sambungan internet.

Atas ialah kandungan terperinci Menyediakan Suket dalam LocalStack. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1672
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

See all articles