AWS Cloud9용 Python 자습서 - AWS Cloud9
필수 조건1단계: Python 설치2단계: 코드 추가3단계: 코드 실행4단계: AWS SDK for Python (Boto3) 설치 및 구성5단계: AWS SDK 코드 추가6단계: AWS SDK 코드 실행7단계: 정리

AWS Cloud9 신규 고객은 더 이상 사용할 수 없습니다. AWS Cloud9 의 기존 고객은 정상적으로 서비스를 계속 이용할 수 있습니다. 자세히 알아보기

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

AWS Cloud9용 Python 자습서

이 자습서에서는 AWS Cloud9 개발 환경에서 Python 코드를 실행하는 방법을 보여줍니다.

이 자습서를 이용하면 AWS 계정에 요금이 발생할 수 있습니다. 여기에는 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 및 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)와 같은 서비스에 대해 발생할 수 있는 요금이 포함됩니다. 자세한 내용은 Amazon EC2 요금 및 Amazon S3 요금을 참조하세요.

필수 조건

이 자습서를 사용하기 전에 다음 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오.

  • 기존 AWS Cloud9 EC2 개발 환경이어야 함

    이 샘플에서는 Amazon Linux 또는 Ubuntu 서버를 실행 중인 Amazon EC2 인스턴스에 연결된 EC2 환경이 이미 있다고 가정합니다. 세부 정보는 EC2 환경 생성을 참조하십시오.

    다른 유형의 환경 또는 운영 체제가 있다면 이 자습서의 지침을 적용해야 합니다.

  • 이 환경에 AWS Cloud9 IDE 개방

    환경을 열 때 AWS Cloud9은 웹 브라우저에서 환경을 위한 IDE를 엽니다. 세부 정보는 AWS Cloud9에서 환경 열기을 참조하십시오.

1단계: Python 설치

  1. AWS Cloud9 IDE의 터미널 세션에서 python --version 명령을 실행하여 Python이 이미 설치되었는지 여부를 확인합니다. (새 터미널 세션을 시작하려면 메뉴 모음에서 창, New Terminal(새 터미널)을 선택합니다.) Python이 설치된 경우 2단계: 코드 추가 섹션으로 건너뜁니다.

  2. yum update(Amazon Linux) 또는 apt update(Ubuntu Server) 명령을 실행하여 최신 보안 업데이트와 버그 수정이 설치되어 있는지 확인합니다.

    Amazon Linux의 경우:

    sudo yum -y update

    Ubuntu Server:

    sudo apt update

  3. install 명령을 실행하여 Python을 설치합니다.

    Amazon Linux의 경우:

    sudo yum -y install python3

    Ubuntu Server:

    sudo apt-get install python3

2단계: 코드 추가

AWS Cloud9 IDE에서 다음 콘텐츠를 포함하는 파일을 생성하고 이 파일을 hello.py라는 이름으로 저장합니다. (파일을 생성하려면 메뉴 모음에서 [파일(File), [새 파일(New File)]을 선택합니다. 파일을 저장하려면 [파일(File)], [저장(Save)]을 선택합니다.)

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))

3단계: 코드 실행

  1. AWS Cloud9 IDE의 메뉴 모음에서 [실행(Run)], [실행 구성(Run Configurations)], [새 실행 구성(New Run Configuration)]을 선택합니다.

  2. [[새로 만들기] - 중지됨([New] - Stopped)] 탭에서 [명령(Command]에 hello.py 5 9를 입력합니다. 이 코드에서 5는 sys.argv[1]을 나타내고 9는 sys.argv[2]를 나타냅니다.

  3. 실행을 선택하여 출력을 비교합니다.

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

  4. 기본적으로 AWS Cloud9에서는 코드의 실행기를 자동으로 선택합니다. 실행기를 변경하려면 Runner(실행기)를 선택한 다음 Python 2 또는 Python 3을 선택합니다.

    참고

    특정 버전의 Python에 대한 사용자 지정 실행기를 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 빌더 또는 러너 생성 섹션을 참조하세요.

4단계: AWS SDK for Python (Boto3) 설치 및 구성

AWS SDK for Python (Boto3)에서는 Python 코드를 사용하여 Amazon S3 같은 AWS 서비스와 상호 작용할 수 있습니다. 예를 들어 SDK를 사용하여 Amazon S3 버킷을 생성하고 사용 가능한 버킷을 나열한 다음 방금 생성한 버킷을 삭제할 수 있습니다.

PIP 설치

AWS Cloud9 IDE에서 python -m pip --version 명령을 실행하여 pip가 Python의 활성 버전에 대한 이미 설치되어 있는지 확인합니다. pip가 설치된 경우 다음 섹션으로 건너뜁니다.

pip를 설치하려면 다음 명령을 실행합니다. sudo는 사용자와 다른 환경에 있기 때문에 현재 별칭 버전과 다른 경우 사용할 Python 버전을 지정해야 합니다.

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.

자세한 내용은 pip 웹 사이트에서 설치를 참조하세요.

AWS SDK for Python (Boto3) 설치

pip 설치 후 pip install 명령을 실행하여 AWS SDK for Python (Boto3)을 설치합니다.

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.

자세한 내용은 AWS SDK for Python (Boto3)의 Quickstart(빠른 시작)에서 "설치" 섹션을 참조하세요.

환경에서 자격 증명 설정

AWS SDK for Python (Boto3)을 사용하여 AWS 서비스를 호출할 때마다 호출과 함께 자격 증명 세트를 제공해야 합니다. 이러한 자격 증명은 SDK에 호출을 수행하는 데 필요한 권한이 있는지 여부를 결정합니다. 자격 증명이 필요한 권한을 포함하지 않으면 호출이 실패합니다.

환경에 자격 증명을 저장하려면 AWS Cloud9의 환경에서 AWS 서비스 호출의 지침을 따른 다음 이 주제로 돌아옵니다.

자세한 내용은 AWS SDK for Python (Boto3)에서 자격 증명을 참조하세요.

5단계: AWS SDK 코드 추가

Amazon S3를 사용하는 코드를 추가하여 버킷을 생성하고, 사용 가능한 버킷을 나열하고, 방금 생성한 버킷을 선택적으로 삭제합니다.

AWS Cloud9 IDE에서 다음 콘텐츠를 포함하는 파일을 생성하고 이 파일을 s3.py라는 이름으로 저장합니다.

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()

6단계: AWS SDK 코드 실행

  1. 메뉴 모음에서 Run(실행), Run Configurations(실행 구성), New Run Configuration(새로운 실행 구성)을 선택합니다.

  2. 명령에 s3.py my-test-bucket us-west-2를 입력합니다. 여기서 my-test-bucket은 생성할 버킷의 이름이고 us-west-2는 버킷이 생성되는 AWS 리전의 ID입니다. 기본적으로 버킷은 스크립트가 종료되기 전에 삭제됩니다. 버킷을 유지하려면 명령에 --keep_bucket을 추가합니다. AWS 리전 ID의 목록은 AWS 일반 참조의 Amazon Simple Storage Service 엔드포인트 및 할당량을 참조하세요.

    참고

    Amazon S3 버킷 이름은 해당 AWS 계정뿐만 아니라 모든 AWS에서 고유해야 합니다.

  3. Run(실행)을 선택하여 출력을 비교합니다.

    
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

7단계: 정리

이 자습서를 마친 후 AWS 계정에 계속하여 요금이 부과되지 않도록 AWS Cloud9 환경을 삭제해야 합니다. 지침은 AWS Cloud9에서 환경 삭제 단원을 참조하세요.