Tutoriel Python pour AWS Cloud9

Ce tutoriel vous montre comment exécuter du code Python dans un environnement de développement AWS Cloud9.

L'utilisation de ce tutoriel peut entraîner des frais sur votre compte AWS. Il peut s'agir de frais pour des services tels qu’Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) et Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Pour en savoir plus, consultez les sections Tarification Amazon EC2 et Tarification Amazon S3.

Prérequis

Avant d'utiliser ce tutoriel, vérifiez que vous respectez les conditions requises suivantes :

• Vous disposez d'un environnement de développement AWS Cloud9 EC2

  Cet exemple suppose que vous disposez d'un environnement EC2 connecté à une instance Amazon EC2 s'exécutant sur Amazon Linux ou Ubuntu Server. Consultez Créer un environnement EC2 pour plus de détails.

  Si vous avez un autre type d'environnement ou de système d'exploitation, vous devrez peut-être adapter les instructions de ce tutoriel.

• Vous avez ouvert l'IDE AWS Cloud9 pour cet environnement

  Lorsque vous ouvrez un environnement, AWS Cloud9 ouvre l'IDE associé à cet environnement dans votre navigateur web. Consultez Ouverture d'un environnement dans AWS Cloud9 pour plus de détails.

Étape 1 : Installer Python

1. Dans une session de terminal dans l'IDE AWS Cloud9, vérifiez si Python est déjà installé en exécutant la commande python --version . (Pour démarrer une nouvelle session de terminal, dans la barre de menus, choisissez Window (Fenêtre), New Terminal (Nouveau terminal).) Si Python est installé, passez directement à Étape 2 : Ajouter du code.

2. Exécutez la commande yum update (pour Amazon Linux) ou la commande apt update (pour Ubuntu Server) afin d'être sûr que les mises à jour de sécurité et les correctifs les plus récents sont installés.

   Pour Amazon Linux :

   sudo yum -y update

   Pour Ubuntu Server :

   sudo apt update

3. Installez Python en exécutant la commande install .

   Pour Amazon Linux :

   sudo yum -y install python3

   Pour Ubuntu Server :

   sudo apt-get install python3

Étape 2 : Ajouter du code

Dans l'IDE AWS Cloud9, créez un fichier avec le contenu suivant et enregistrez le fichier sous le nom hello.py. (Pour créer un fichier, dans la barre de menus, choisissez Fichier, Nouveau fichier. Pour l'enregistrer, choisissez Fichier, Enregistrer.)

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))

Étape 3 : Exécuter le code

1. Dans l'IDE AWS Cloud9, dans la barre de menus, choisissez Exécuter, Configurations d'exécution, Nouvelle configuration d'exécution.

2. Dans l'onglet [Nouveau] - Arrêté, entrez hello.py 5 9 dans Commande. Dans le code, 5 représente sys.argv[1] et 9 représente sys.argv[2].

3. Choisissez Run (Exécuter) et comparez la sortie.

   Hello, World!
   The sum of 2 and 3 is 5.
   The sum of 5 and 9 is 14.

4. Par défaut, AWS Cloud9 sélectionne automatiquement un exécuteur pour votre code. Pour changer l’exécuteur, choisissez Runner (Exécuteur), puis Python 2 ou Python 3.

   Note

   Vous pouvez créer des exécuteurs personnalisés pour des versions spécifiques de Python. Pour plus de détails, consultez Création d'un générateur ou d'un exécuteur.

Étape 4 : Installation et configuration de l'interface AWS SDK for Python (Boto3)

Le AWS SDK for Python (Boto3) vous permet d'utiliser du code Python pour interagir avec des services AWS comme Amazon S3. Par exemple, vous pouvez utiliser le kit SDK pour créer un compartiment Amazon S3, répertorier vos compartiments disponibles, puis supprimer le compartiment que vous venez de créer.

Installer pip

Dans l’IDE AWS Cloud9, vérifiez si pip est déjà installé pour la version active de Python en exécutant la commande python -m pip --version. Si pip est installé, passez à la section suivante.

Pour installer pip, exécutez les commandes suivantes. Étant donné que sudo se trouve dans un environnement différent de celui de votre utilisateur, vous devez spécifier la version de Python à utiliser si elle diffère de la version alias actuelle.

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.

Pour plus d’informations, consultez Installation sur le site Web pip.

Installation de l'AWS SDK for Python (Boto3)

Après l'installation de pip, installez le AWS SDK for Python (Boto3) en exécutant la commande pip install.

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.

Pour plus d'informations, consultez la section « Installation » du Quickstart dans le AWS SDK for Python (Boto3).

Configurer les informations d'identification dans votre environnement

Chaque fois que vous utilisez le kit AWS SDK for Python (Boto3) pour appeler un service AWS, vous devez fournir un ensemble d'informations d'identification avec l'appel. Ces informations d'identification déterminent si le kit SDK dispose des autorisations nécessaires pour effectuer l'appel. Si les informations d'identification ne couvrent pas les autorisations nécessaires, l'appel échoue.

Pour stocker vos informations d'identification au sein de l'environnement, suivez les instructions fournies dans la rubrique Appel des Services AWS à partir d'un environnement dans AWS Cloud9, puis revenez à cette rubrique.

Pour plus d'informations, consultez les informations relatives aux informations d'identification dans le AWS SDK for Python (Boto3).

Étape 5 : Ajouter du code SDK AWS

Ajoutez un code qui utilise Amazon S3 pour créer un compartiment, répertoriez vos compartiments disponibles et supprimez éventuellement le compartiment que vous venez de créer.

Dans l'IDE AWS Cloud9, créez un fichier avec le contenu suivant et enregistrez le fichier sous le nom s3.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()

Étape 6 : Exécuter le code du kit SDK AWS

1. Dans la barre de menus, choisissez Exécuter, Configurations d'exécution, Nouvelle configuration d'exécution.

2. Dans Command (Commande), saisissez s3.py my-test-bucket us-west-2, où my-test-bucket est le nom du compartiment à créer et us-west-2 est l’ID de la région AWS où votre compartiment a été créé. Par défaut, votre compartiment est supprimé avant la fin du script. Pour conserver votre compartiment, ajoutez --keep_bucket à votre commande. Pour obtenir la liste des ID de AWS région, consultez la section Points de terminaison et quotas Amazon Simple Storage Service dans le Références générales AWS.

   Note

   Les noms des compartiments Amazon S3 doivent être uniques dans l'ensemble d'AWS, pas seulement dans votre compte AWS.

3. Choisissez le bouton Run (Exécuter) et comparez la sortie.

   
   Buckets:
   
           a-pre-existing-bucket
   
   Creating new bucket: my-test-bucket
   Buckets:
   
           a-pre-existing-bucket
           my-test-bucket
   
   Deleting bucket: my-test-bucket
   Buckets:
   
           a-pre-existing-bucket
               

Étape 7 : nettoyer

Afin d'éviter des frais permanents sur votre compte AWS une fois que vous avez terminé ce tutoriel, supprimez l'environnement AWS Cloud9. Pour obtenir des instructions, consultez Suppression d'un environnement dans AWS Cloud9.