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Tutorial de Python para AWS Cloud9

Este tutorial muestra cómo ejecutar código Python en un entorno de AWS Cloud9 desarrollo.

Si sigue este tutorial, es posible que se le cobren cargos a su AWS cuenta. Estos incluyen posibles cargos por servicios como Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) y Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Para obtener más información, consulte Amazon EC2 Pricing y Amazon S3 Pricing.

Requisitos previos

Antes de utilizar este ejemplo, asegúrese de que cumple los siguientes requisitos.

Paso 1: Instalar Python

Paso 2: Agregar el código

En el AWS Cloud9 IDE, cree un archivo con el siguiente contenido y guárdelo con ese nombrehello.py. (Para crear un archivo, en la barra de menús, elija File [Archivo], New File [Archivo nuevo]. Para guardar el archivo, elija File [Archivo], Save [Guardar]).

import sys

print('Hello, World!')

print('The sum of 2 and 3 is 5.')

sum = int(sys.argv[1]) + int(sys.argv[2])

print('The sum of {0} and {1} is {2}.'.format(sys.argv[1], sys.argv[2], sum))

Paso 3: Ejecutar el código

Paso 4: Instale y configure el AWS SDK para Python (Boto3)

AWS SDK para Python (Boto3) Le permite usar código Python para interactuar con AWS servicios como Amazon S3. Por ejemplo, puede utilizar el SDK para crear un bucket de Amazon S3, enumerar los buckets disponibles y, a continuación, eliminar el bucket que acaba de crear.

Instalar pip

En el AWS Cloud9 IDE, confirme si ya pip está instalada para la versión activa de Python ejecutando el python -m pip --versioncomando. Si pip está instalado, vaya a la siguiente sección.

Para instalar pip, ejecute los siguientes comandos. Dado que sudo se encuentra en un entorno diferente al del usuario, tiene que especificar la versión de Python que va a utilizar si difiere de la versión con alias actual.

curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py # Get the install script.
sudo python3 get-pip.py                     # Install pip for Python 3.
python -m pip --version                      # Verify pip is installed.
rm get-pip.py                                # Delete the install script.

Para obtener más información, consulte Instalación en el sitio web de pip.

Instale el AWS SDK para Python (Boto3)

Tras la instalaciónpip, instálelo AWS SDK para Python (Boto3) ejecutando el pip installcomando.

sudo python3 -m pip install boto3  # Install boto3 for Python 3.
python -m pip show boto3            # Verify boto3 is installed for the current version of Python.

Para obtener más información, consulte la sección "Instalación" de la guía de inicio rápido de AWS SDK para Python (Boto3).

Configurar las credenciales en su entorno

Cada vez que utilice el AWS SDK para Python (Boto3) para llamar a un AWS servicio, debe proporcionar un conjunto de credenciales con la llamada. Estas credenciales determinan si el SDK tiene los permisos necesarios para realizar la llamada. Si las credenciales no abarcan los permisos necesarios, se produce un error en la llamada.

Para almacenar sus credenciales en el entorno, siga las instrucciones de Llamar Servicios de AWS desde un entorno de AWS Cloud9 y, a continuación, vuelva a este tema.

Para obtener información adicional, consulte Credenciales en la AWS SDK para Python (Boto3).

Paso 5: Agrega el código AWS del SDK

Agregue el código que utiliza Amazon S3 para crear un bucket, enumere los buckets disponibles y, de forma opcional, elimine el bucket que acaba de crear.

En el AWS Cloud9 IDE, cree un archivo con el siguiente contenido y guárdelo con ese nombres3.py.

import sys
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError


def list_my_buckets(s3_resource):
    print("Buckets:\n\t", *[b.name for b in s3_resource.buckets.all()], sep="\n\t")


def create_and_delete_my_bucket(s3_resource, bucket_name, keep_bucket):
    list_my_buckets(s3_resource)

    try:
        print("\nCreating new bucket:", bucket_name)
        bucket = s3_resource.create_bucket(
            Bucket=bucket_name,
            CreateBucketConfiguration={
                "LocationConstraint": s3_resource.meta.client.meta.region_name
            },
        )
    except ClientError as e:
        print(
            f"Couldn't create a bucket for the demo. Here's why: "
            f"{e.response['Error']['Message']}"
        )
        raise

    bucket.wait_until_exists()
    list_my_buckets(s3_resource)

    if not keep_bucket:
        print("\nDeleting bucket:", bucket.name)
        bucket.delete()

        bucket.wait_until_not_exists()
        list_my_buckets(s3_resource)
    else:
        print("\nKeeping bucket:", bucket.name)


def main():
    import argparse

    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("bucket_name", help="The name of the bucket to create.")
    parser.add_argument("region", help="The region in which to create your bucket.")
    parser.add_argument(
        "--keep_bucket",
        help="Keeps the created bucket. When not "
        "specified, the bucket is deleted "
        "at the end of the demo.",
        action="store_true",
    )

    args = parser.parse_args()
    s3_resource = (
        boto3.resource("s3", region_name=args.region)
        if args.region
        else boto3.resource("s3")
    )
    try:
        create_and_delete_my_bucket(s3_resource, args.bucket_name, args.keep_bucket)
    except ClientError:
        print("Exiting the demo.")


if __name__ == "__main__":
    main()

Paso 6: ejecuta el código AWS del SDK

Paso 7: limpiar

Para evitar que se hagan cargos continuos a tu AWS cuenta una vez que hayas terminado con este tutorial, elimina el AWS Cloud9 entorno. Para obtener instrucciones, consulte Eliminar un entorno en AWS Cloud9.