


Membina Papan Pemuka Cuaca Masa Nyata Boleh Skala dengan Python, OpenWeather API dan AWS S3
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.
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:
- Python 3.x: Muat turun dan pasang dari tapak web rasmi Python.
- Akaun AWS: Buat akaun untuk mengakses AWS S3.
- Kunci API OpenWeather: Dapatkan kunci daripada tapak web OpenWeather.
- AWS CLI: Muat turun dan pasang Antara Muka Baris Perintah AWS.
- Kecekapan Python: Pemahaman asas skrip Python, interaksi API dan pembolehubah persekitaran.
- Editor/IDE Kod: Gunakan Kod VS, PyCharm atau persekitaran pembangunan yang serupa.
- 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>
Buat direktori dan fail menggunakan arahan ini:
mkdir weather_dashboard_demo cd weather_dashboard_demo mkdir src tests data
2. Cipta Fail
Buat Python dan fail konfigurasi yang diperlukan:
touch src/__init__.py src/weather_dashboard.py touch requirements.txt README.md .env
3. Mulakan Repositori Git
Mulakan repositori Git dan tetapkan cawangan utama:
git init git branch -M main
4. Konfigurasikan .gitignore
Buat fail .gitignore
untuk mengecualikan fail yang tidak diperlukan:
echo ".env" >> .gitignore echo "__pycache__/" >> .gitignore echo "*.zip" >> .gitignore
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
6. Pasang Ketergantungan
Pasang kebergantungan:
<code>weather-dashboard/ ├── src/ │ ├── __init__.py │ └── weather_dashboard.py ├── .env ├── tests/ ├── data/ ├── .gitignore └── README.md</code>
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
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
2. Konfigurasikan .env
Buat fail .env
yang mengandungi kunci API dan nama baldi anda:
git init git branch -M main
Gantikan ruang letak dengan nilai sebenar anda.
Menjalankan Aplikasi
Inilah skrip Python (weather_dashboard.py
):
echo ".env" >> .gitignore echo "__pycache__/" >> .gitignore echo "*.zip" >> .gitignore
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
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.
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!

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 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.

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 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 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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

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.

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
