Jadual Kandungan
Projek Papan Pemuka Cuaca
Jadual Kandungan
Prasyarat
Gambaran Keseluruhan Projek
Fungsi Teras
Teknologi Digunakan
Persediaan Projek
1. Cipta Struktur Direktori Projek
2. Cipta Fail
3. Mulakan Repositori Git
4. Konfigurasikan .gitignore
5. Tambah Ketergantungan
6. Pasang Ketergantungan
Tatarajah Persekitaran
1. Konfigurasi AWS CLI
2. Konfigurasikan .env
Menjalankan Aplikasi
1. Jalankan Skrip
2. Sahkan S3 Baldi
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Membina Papan Pemuka Cuaca Masa Nyata Boleh Skala dengan Python, OpenWeather API dan AWS S3

Membina Papan Pemuka Cuaca Masa Nyata Boleh Skala dengan Python, OpenWeather API dan AWS S3

Jan 18, 2025 pm 08:24 PM

Dokumen ini menerangkan projek Python yang mendapatkan semula data cuaca dan menyimpannya dalam baldi AWS S3. Mari kita frasa semula untuk kejelasan dan aliran yang dipertingkatkan, mengekalkan bahasa asal dan kedudukan imej.

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

Projek Papan Pemuka Cuaca

Projek Python ini, Papan Pemuka Cuaca, mendapatkan semula data cuaca melalui OpenWeather API dan memuat naiknya dengan selamat ke baldi AWS S3. Ia menyediakan antara muka yang mudah untuk melihat maklumat cuaca untuk pelbagai bandar dan menyimpan hasilnya ke awan dengan lancar. Skala projek dipertingkatkan dengan memanfaatkan AWS S3 untuk penyimpanan data.

Jadual Kandungan

  • Prasyarat
  • Gambaran Keseluruhan Projek
  • Fungsi Teras
  • Teknologi Digunakan
  • Persediaan Projek
  • Tatarajah Persekitaran
  • Menjalankan Aplikasi

Prasyarat

Sebelum bermula, pastikan anda mempunyai:

  1. Python 3.x: Muat turun dan pasang dari tapak web rasmi Python.
  2. Akaun AWS: Buat akaun untuk mengakses AWS S3.
  3. Kunci API OpenWeather: Dapatkan kunci daripada tapak web OpenWeather.
  4. AWS CLI: Muat turun dan pasang Antara Muka Baris Perintah AWS.
  5. Kecekapan Python: Pemahaman asas skrip Python, interaksi API dan pembolehubah persekitaran.
  6. Editor/IDE Kod: Gunakan Kod VS, PyCharm atau persekitaran pembangunan yang serupa.
  7. Git: Pasang Git untuk kawalan versi (tersedia daripada tapak web Git).

Gambaran Keseluruhan Projek

Papan Pemuka Cuaca ini menggunakan API OpenWeather untuk mengambil maklumat cuaca bagi lokasi yang ditentukan. Data ini kemudiannya dimuat naik ke baldi AWS S3 untuk akses jauh yang mudah. Reka bentuk sistem membolehkan pengguna memasukkan bandar yang berbeza dan menerima kemas kini cuaca masa nyata.

Fungsi Teras

  • Mengambil data cuaca daripada OpenWeather API.
  • Memuat naik data cuaca ke baldi AWS S3.
  • Mengurus kunci API dan bukti kelayakan AWS dengan selamat menggunakan pembolehubah persekitaran.

Teknologi Digunakan

Projek ini menggunakan:

  • Python 3.x: Bahasa pengaturcaraan utama.
  • boto3: AWS SDK untuk Python, membolehkan interaksi dengan AWS S3.
  • python-dotenv: Memudahkan storan selamat dan mendapatkan semula pembolehubah persekitaran daripada fail .env.
  • permintaan: Pustaka HTTP yang diperkemas untuk membuat panggilan API ke OpenWeather.
  • AWS CLI: Antara muka baris arahan untuk mengurus perkhidmatan AWS (termasuk konfigurasi kunci dan pengurusan baldi S3).

Persediaan Projek

Ikuti langkah ini untuk menyediakan projek secara setempat:

1. Cipta Struktur Direktori Projek

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

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

Buat direktori dan fail menggunakan arahan ini:

mkdir weather_dashboard_demo
cd weather_dashboard_demo
mkdir src tests data
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

2. Cipta Fail

Buat Python dan fail konfigurasi yang diperlukan:

touch src/__init__.py src/weather_dashboard.py
touch requirements.txt README.md .env
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

3. Mulakan Repositori Git

Mulakan repositori Git dan tetapkan cawangan utama:

git init
git branch -M main
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

4. Konfigurasikan .gitignore

Buat fail .gitignore untuk mengecualikan fail yang tidak diperlukan:

echo ".env" >> .gitignore
echo "__pycache__/" >> .gitignore
echo "*.zip" >> .gitignore
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

5. Tambah Ketergantungan

Tambahkan pakej yang diperlukan pada requirements.txt:

echo "boto3==1.26.137" >> requirements.txt
echo "python-dotenv==1.0.0" >> requirements.txt
echo "requests==2.28.2" >> requirements.txt
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

6. Pasang Ketergantungan

Pasang kebergantungan:

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

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

Tatarajah Persekitaran

1. Konfigurasi AWS CLI

Konfigurasikan AWS CLI dengan kekunci akses anda:

mkdir weather_dashboard_demo
cd weather_dashboard_demo
mkdir src tests data
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Anda akan digesa untuk memasukkan ID Kunci Akses, Kunci Akses Rahsia, rantau dan format output anda. Dapatkan kelayakan anda daripada Konsol Pengurusan AWS (IAM > Pengguna > Pengguna Anda > Bukti kelayakan Keselamatan).

Semak pemasangan dengan:

touch src/__init__.py src/weather_dashboard.py
touch requirements.txt README.md .env
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

2. Konfigurasikan .env

Buat fail .env yang mengandungi kunci API dan nama baldi anda:

git init
git branch -M main
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Gantikan ruang letak dengan nilai sebenar anda.

Menjalankan Aplikasi

Inilah skrip Python (weather_dashboard.py):

echo ".env" >> .gitignore
echo "__pycache__/" >> .gitignore
echo "*.zip" >> .gitignore
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

1. Jalankan Skrip

Laksanakan skrip:

echo "boto3==1.26.137" >> requirements.txt
echo "python-dotenv==1.0.0" >> requirements.txt
echo "requests==2.28.2" >> requirements.txt
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Ini mengambil data cuaca dan memuat naiknya ke baldi S3 anda.

2. Sahkan S3 Baldi

Akses baldi AWS S3 anda untuk mengesahkan muat naik. Ingat untuk memadamkan data selepas itu untuk mengelakkan caj yang tidak perlu.

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

Building a Scalable Real-Time Weather Dashboard with Python, OpenWeather API, and AWS S3

Versi yang disemak ini mengekalkan maklumat asal sambil meningkatkan kebolehbacaan dan aliran. Ingat untuk menggantikan nilai pemegang tempat dengan kunci API sebenar dan nama baldi anda.

Atas ialah kandungan terperinci Membina Papan Pemuka Cuaca Masa Nyata Boleh Skala dengan Python, OpenWeather API dan AWS S3. 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
1277
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.

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: 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.

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.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles