


Menghuraikan & Memuatkan Data daripada So DynamoDB dengan Fungsi Lambda
Banyak senario memerlukan anda bekerja dengan data yang diformatkan sebagai JSON, dan anda ingin mengekstrak serta memproses data kemudian menyimpannya ke dalam jadual untuk kegunaan masa hadapan
Dalam artikel ini kita akan membincangkan memuatkan data berformat JSON daripada baldi S3 ke dalam jadual DynamoDB menggunakan fungsi Lambda
Prasyarat
- Pengguna IAM dengan kebenaran untuk memuat naik objek ke S3
- Peranan Pelaksanaan Lambda dengan kebenaran untuk S3 & DynamoDB
Seni Bina & Komponen
Seni bina di bawah menunjukkan kami menggunakan 3 perkhidmatan AWS
- Badi S3
- Fungsi Lambda
- Jadual DynamoDB
Penerangan ringkas tentang perkhidmatan di bawah sebagai penyegaran:
- S3 Baldi: Perkhidmatan storan objek dengan perkhidmatan berskala, keselamatan & berprestasi tinggi akan digunakan sebagai perkhidmatan storan kami untuk data
- Fungsi Lambda: Perkhidmatan pengiraan tanpa pelayan yang membolehkan anda menjalankan kod anda tanpa perlu risau tentang infrastruktur, mudah untuk menyediakan dan menyokong banyak bahasa pengaturcaraan, kami akan menggunakannya untuk menjalankan kod kami dan menggunakan logik kami.
- DynamoDB: Pangkalan data NoSQL tanpa pelayan digunakan untuk menyimpan data kami dalam jadual, kami akan menggunakannya untuk menyimpan data yang diproses oleh fungsi Lambda
Aliran
- Pengguna akan memuat naik fail JSON ke baldi S3 melalui konsol atau CLI yang di sebalik tabir PutObject API
- Objek berjaya dimuat naik, Acara S3 akan dicetuskan untuk menggunakan fungsi lambda untuk memuatkan & memproses fail
- Lambda akan memproses data dan memuatkannya ke dalam jadual DynamoDB
Langkah-langkah Pelaksanaan
Kami akan melalui langkah & konfigurasi untuk menggunakan rajah di atas
1- Buat Fungsi Lambda dengan Konfigurasi di bawah
Pengarang dari Scratch
Nama Fungsi: ParserDemo
Masa jalan: Python 3.1x
Biarkan selebihnya sebagai lalai
Selepas Lambda dibuat, anda perlu mengubah suai konfigurasi tamat masa & peranan Pelaksanaan seperti di bawah:
Saya menulis kod python ini untuk melaksanakan logik
import json import boto3 s3_client = boto3.client('s3') dynamodb = boto3.resource('dynamodb') def lambda_handler(event, context): bucket_name = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name'] # Getting the bucket name from the event triggered by S3 object_key = event['Records'][0]['s3']['object']['key'] # Getting the Key of the item when the data is uploaded to S3 print(f"Bucket: {bucket_name}, Key: {object_key}") response = s3_client.get_object( Bucket=bucket_name, Key=object_key ) # We will convert the streamed data into bytes json_data = response['Body'].read() string_formatted = json_data.decode('UTF-8') #Converting data into string dict_format_data = json.loads(string_formatted) #Converting Data into Dictionary # Inserting Data Into DynamoDB table = dynamodb.Table('DemoTable') if isinstance(dict_format_data, list): #check if the file contains single record for record in dict_format_data: table.put_item(Item=record) elif isinstance(dict_format_data, dict): # check if the file contains multiple records table.put_item(Item=data) else: raise ValueError("Not Supported Format") # Raise error if nothing matched
2- Cipta baldi S3
Nama Baldi: gunakan nama unik
biarkan selebihnya konfigurasi sebagai lalai
Tambah baldi S3 yang dibuat sebagai pencetus kepada fungsi lambda seperti di bawah:
3- Cipta Jadual dalam DynamoDB dengan konfigurasi di bawah
Nama Jadual: DemoTable
Kunci Pemisahan: UserId
Tetapan Jadual: Disesuaikan
Mod Kapasiti: Diperuntukkan
Untuk Menjimatkan kos konfigurasikan unit kapasiti yang diperuntukkan untuk baca/tulis dengan nilai rendah (1 atau 2 unit)
Sekarang persediaan sudah sedia, anda boleh mengujinya dengan memuat naik fail ke S3, kemudian anda akan menemui item yang dibuat pada jadual DynamoDB dengan rekod yang telah anda muat naik ke dalam fail.
Log CloudWatch untuk Fungsi Lambda
Item DynamoDB
Saya harap anda mendapati ini menarik dan sila beritahu saya jika anda mempunyai sebarang komen.
Rujukan
API S3
DynamoDB API
amalan boto3 untuk perkhidmatan AWS
Atas ialah kandungan terperinci Menghuraikan & Memuatkan Data daripada So DynamoDB dengan Fungsi Lambda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

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.

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 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.
