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Exemples d'Amazon RDS Data Service utilisant le SDK pour Python (Boto3) - AWS Exemples de code SDK

D'autres exemples de AWS SDK sont disponibles dans le référentiel AWS Doc SDK Examples GitHub .

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

D'autres exemples de AWS SDK sont disponibles dans le référentiel AWS Doc SDK Examples GitHub .

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Exemples d'Amazon RDS Data Service utilisant le SDK pour Python (Boto3)

Les exemples de code suivants vous montrent comment effectuer des actions et implémenter des scénarios courants à l' AWS SDK for Python (Boto3) aide d'Amazon RDS Data Service.

Les Scénarios sont des exemples de code qui vous montrent comment accomplir des tâches spécifiques en appelant plusieurs fonctions au sein d’un même service ou combinés à d’autres Services AWS.

Chaque exemple inclut un lien vers le code source complet, où vous trouverez des instructions sur la façon de configurer et d'exécuter le code en contexte.

Rubriques

Scénarios

L'exemple de code suivant montre comment créer une application Web qui suit les éléments de travail dans une base de données Amazon Aurora Serverless et utilise Amazon Simple Email Service (Amazon SES) pour envoyer des rapports.

SDK pour Python (Boto3)

Montre comment utiliser le AWS SDK for Python (Boto3) pour créer un service REST qui suit les éléments de travail dans une base de données Amazon Aurora Serverless et envoie des rapports par e-mail à l'aide d'Amazon Simple Email Service (Amazon SES). Cet exemple utilise la structure web Flask pour gérer le routage HTTP et s'intègre à une page web React pour présenter une application web entièrement fonctionnelle.

  • Créez un service Flask REST qui s'intègre à Services AWS.

  • Lisez, écrivez et mettez à jour les éléments de travail stockés dans une base de données Aurora sans serveur.

  • Créez un AWS Secrets Manager secret contenant les informations d'identification de la base de données et utilisez-le pour authentifier les appels à la base de données.

  • Utilisez Amazon SES pour envoyer des rapports par e-mail sur les éléments de travail.

Pour obtenir le code source complet et les instructions de configuration et d'exécution, consultez l'exemple complet sur GitHub.

Les services utilisés dans cet exemple
  • Aurora

  • Amazon RDS

  • Services de données Amazon RDS

  • Amazon SES

L'exemple de code suivant montre comment créer une application Web qui suit les éléments de travail dans une base de données Amazon Aurora Serverless et utilise Amazon Simple Email Service (Amazon SES) pour envoyer des rapports.

SDK pour Python (Boto3)

Montre comment utiliser le AWS SDK for Python (Boto3) pour créer un service REST qui suit les éléments de travail dans une base de données Amazon Aurora Serverless et envoie des rapports par e-mail à l'aide d'Amazon Simple Email Service (Amazon SES). Cet exemple utilise la structure web Flask pour gérer le routage HTTP et s'intègre à une page web React pour présenter une application web entièrement fonctionnelle.

  • Créez un service Flask REST qui s'intègre à Services AWS.

  • Lisez, écrivez et mettez à jour les éléments de travail stockés dans une base de données Aurora sans serveur.

  • Créez un AWS Secrets Manager secret contenant les informations d'identification de la base de données et utilisez-le pour authentifier les appels à la base de données.

  • Utilisez Amazon SES pour envoyer des rapports par e-mail sur les éléments de travail.

Pour obtenir le code source complet et les instructions de configuration et d'exécution, consultez l'exemple complet sur GitHub.

Les services utilisés dans cet exemple
  • Aurora

  • Amazon RDS

  • Services de données Amazon RDS

  • Amazon SES

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