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天气仪表板项目
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先决条件
项目概况
核心功能
使用的技术
项目设置
1.创建项目目录结构
2.创建文件
3.初始化 Git 存储库
4.配置 .gitignore
5.添加依赖项
6.安装依赖项
环境配置
1. AWS CLI 配置
2.配置.env
运行应用程序
1.运行脚本
2.验证 S3 存储桶
首页 后端开发 Python教程 使用 Python、OpenWeather API 和 AWS S3 构建可扩展的实时天气仪表板

使用 Python、OpenWeather API 和 AWS S3 构建可扩展的实时天气仪表板

Jan 18, 2025 pm 08:24 PM

本文档描述了一个检索天气数据并将其存储在 AWS S3 存储桶中的 Python 项目。 为了清晰和改进流程,让我们重新措辞,保持原始语言和图像位置。

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

天气仪表板项目

这个 Python 项目,天气仪表板,通过 OpenWeather API 检索天气数据并将其安全地上传到 AWS S3 存储桶。它提供了一个简单的界面来查看各个城市的天气信息,并将结果无缝保存到云端。 通过利用 AWS S3 进行数据存储,增强了项目的可扩展性。

目录

  • 先决条件
  • 项目概况
  • 核心功能
  • 使用的技术
  • 项目设置
  • 环境配置
  • 运行应用程序

先决条件

开始之前,请确保您拥有:

  1. Python 3.x:从Python官方网站下载并安装。
  2. AWS 账户: 创建一个账户来访问 AWS S3。
  3. OpenWeather API 密钥: 从 OpenWeather 网站获取密钥。
  4. AWS CLI:下载并安装 AWS 命令​​行界面。
  5. Python 熟练程度: 对 Python 脚本、API 交互和环境变量有基本了解。
  6. 代码编辑器/IDE:使用 VS Code、PyCharm 或类似的开发环境。
  7. Git: 安装 Git 以进行版本控制(可从 Git 网站获取)。

项目概况

此天气仪表板利用 OpenWeather API 来获取指定位置的天气信息。 然后,该数据会上传到 AWS S3 存储桶 以方便远程访问。系统的设计允许用户输入不同的城市并接收实时天气更新。

核心功能

  • 从 OpenWeather API 检索天气数据。
  • 将天气数据上传到 AWS S3 存储桶。
  • 使用环境变量安全地管理 API 密钥和 AWS 凭证。

使用的技术

该项目利用:

  • Python 3.x: 主要编程语言。
  • boto3:适用于 Python 的 AWS 开发工具包,支持与 AWS S3 交互。
  • python-dotenv: 促进从 .env 文件中安全存储和检索环境变量。
  • 请求:一个简化的 HTTP 库,用于对 OpenWeather 进行 API 调用。
  • AWS CLI:用于管理 AWS 服务的命令行界面(包括密钥配置和 S3 存储桶管理)。

项目设置

按照以下步骤在本地设置项目:

1.创建项目目录结构

<code>weather-dashboard/
├── src/
│ ├── __init__.py
│ └── weather_dashboard.py
├── .env
├── tests/
├── data/
├── .gitignore
└── README.md</code>
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使用以下命令创建目录和文件:

mkdir weather_dashboard_demo
cd weather_dashboard_demo
mkdir src tests data
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2.创建文件

创建必要的Python和配置文件:

touch src/__init__.py src/weather_dashboard.py
touch requirements.txt README.md .env
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3.初始化 Git 存储库

初始化 Git 存储库并设置主分支:

git init
git branch -M main
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4.配置 .gitignore

创建.gitignore文件以排除不必要的文件:

echo ".env" >> .gitignore
echo "__pycache__/" >> .gitignore
echo "*.zip" >> .gitignore
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5.添加依赖项

将所需的包添加到requirements.txt

echo "boto3==1.26.137" >> requirements.txt
echo "python-dotenv==1.0.0" >> requirements.txt
echo "requests==2.28.2" >> requirements.txt
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6.安装依赖项

安装依赖项:

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

1. AWS CLI 配置

使用您的访问密钥配置 AWS CLI:

mkdir weather_dashboard_demo
cd weather_dashboard_demo
mkdir src tests data
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系统将提示您输入访问密钥 ID、秘密访问密钥、区域和输出格式。 从 AWS 管理控制台获取您的凭证(IAM > 用户 > 您的用户 > 安全凭证)。

使用以下命令检查安装:

touch src/__init__.py src/weather_dashboard.py
touch requirements.txt README.md .env
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2.配置.env

创建一个包含您的 API 密钥和存储桶名称的 .env 文件:

git init
git branch -M main
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将占位符替换为您的实际值。

运行应用程序

这是 Python 脚本 (weather_dashboard.py):

echo ".env" >> .gitignore
echo "__pycache__/" >> .gitignore
echo "*.zip" >> .gitignore
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1.运行脚本

执行脚本:

echo "boto3==1.26.137" >> requirements.txt
echo "python-dotenv==1.0.0" >> requirements.txt
echo "requests==2.28.2" >> requirements.txt
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这会获取天气数据并将其上传到您的 S3 存储桶。

2.验证 S3 存储桶

访问您的 AWS S3 存储桶以确认上传。记得事后删除数据,以免产生不必要的费用。

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此修订版本保留了原始信息,同时提高了可读性和流程。 请记住将占位符值替换为您的实际 API 密钥和存储桶名称。

以上是使用 Python、OpenWeather API 和 AWS S3 构建可扩展的实时天气仪表板的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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