适用于 AWS Cloud9 的 Python 教程

本教程为您介绍如何在 AWS Cloud9 开发环境中运行 Python 代码。

按照本教程操作可能会对您的 AWS 账户收费。其中包括可能对 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 和 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 等服务收取的费用。有关更多信息，请参阅 Amazon EC2 定价和 Amazon S3 定价。

先决条件

使用本教程之前，确保满足以下要求。

• 您有 AWS Cloud9 EC2 开发环境

  本教程假设您已有 EC2 环境，并且该环境已连接到运行 Amazon Linux 或 Ubuntu Server 的 Amazon EC2 实例。有关详细信息，请参阅创建 EC2 环境。

  如果您有不同类型的环境或操作系统，您可能需要调整本教程的说明。

• 您已为该环境打开 AWS Cloud9 IDE

  当您打开环境时，AWS Cloud9 会在 Web 浏览器中为该环境打开 IDE。有关详细信息，请参阅在 AWS Cloud9 中打开环境。

步骤 1：安装 Python

1. 在 AWS Cloud9 IDE 的终端会话中，运行 python --version 命令以确认是否已安装 Python。（要开始新的终端会话，请在菜单栏上依次选择 Window (窗口)、New Terminal (新建终端)。） 如果已安装 Python，请向前跳至步骤 2：添加代码。

2. 运行 yum update（适用于 Amazon Linux）或 apt update（适用于 Ubuntu Server）命令，以帮助确保已安装最新的安全更新和错误修复。

   对于 Amazon Linux：

   sudo yum -y update

   对于 Ubuntu Server：

   sudo apt update

3. 通过运行 install 命令来安装 Python。

   对于 Amazon Linux：

   sudo yum -y install python3

   对于 Ubuntu Server：

   sudo apt-get install python3

步骤 2：添加代码

在 AWS Cloud9 IDE 中，创建一个包含以下内容的文件，并使用文件名 hello.py 保存该文件。（要创建文件，请在菜单栏上依次选择 File（文件）、New File（新建文件）。要保存文件，请依次选择 File（文件）、Save（保存）。）

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))

步骤 3：运行代码

1. 在 AWS Cloud9 IDE 中的菜单栏上依次选择 Run（运行）、Run Configurations（运行配置）、New Run Configuration（新建运行配置）。

2. 在 [New] - Stopped（[新建] - 已停止）选项卡中，在 Command 中输入 hello.py 5 9。在代码中，5 表示 sys.argv[1]，9 表示 sys.argv[2]。

3. 选择 Run (运行)，然后比较输出。

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

4. 默认情况下，AWS Cloud9 自动为您的代码选择运行程序。要更改运行程序，请选择 Runner (运行程序)，然后选择 Python 2 或 Python 3。

   注意

   您可以为特定版本的 Python 创建自定义运行程序。有关详细信息，请参阅 创建生成器或运行程序。

步骤 4：安装和配置 AWS SDK for Python (Boto3)

AWS SDK for Python (Boto3) 使您可以使用 Python 代码与 Amazon S3 等 AWS 服务进行交互。例如，您可以使用开发工具包创建 Amazon S3 存储桶，列出您的可用存储桶，然后删除刚刚创建的存储桶。

安装 pip

在 AWS Cloud9 IDE 中，通过运行 python -m pip --version 命令确认 pip 是否已经安装 Python 的活动版本。如果已安装 pip，请跳到下一节。

要安装 pip，请运行以下命令。由于 sudo 与用户处于不同的环境中，因此，如果 Python 的版本与当前别名版本不同，则必须指定要使用的 Python 版本。

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.

有关更多信息，请参阅 pip 网站上的安装。

安装 AWS SDK for Python (Boto3)

安装 pip 后，通过运行 pip install 命令安装 AWS SDK for Python (Boto3)。

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.

有关更多信息，请参阅 中的快速入门AWS SDK for Python (Boto3)的“安装”部分。

在环境中设置凭证

每次您使用 AWS SDK for Python (Boto3) 调用 AWS 服务时，都必须提供一组凭证才能进行调用。这些凭证确定开发工具包是否具有必需的权限以进行调用。如果凭证没有包括必需的权限，调用将失败。

要在环境中存储凭证，请按照 从 AWS Cloud9 中的环境调用 AWS 服务 中的说明进行操作，然后返回到该主题。

有关其他信息，请参阅 中的凭证AWS SDK for Python (Boto3)。

步骤 5：添加 AWS 开发工具包代码

添加代码，该代码使用 Amazon S3 创建存储桶、列出可用存储桶并（可选）删除刚刚创建的存储桶。

在 AWS Cloud9 IDE 中，创建一个包含以下内容的文件，并使用文件名 s3.py 保存该文件。

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()

步骤 6：运行 AWS 开发工具包代码

1. 在菜单栏上依次选择 Run（运行）> Run Configurations（运行配置）> New Run Configuration（新建运行配置）。

2. 对于 Command (命令)，输入 s3.py my-test-bucket us-west-2，其中 my-test-bucket 是要创建的存储桶的名称，us-west-2 是在其中创建存储桶的 AWS 区域的 ID。默认情况下，您的存储桶会在脚本退出之前被删除。要保留您的存储桶，请将 --keep_bucket 添加到您的命令中。有关 AWS 区域 ID 的列表，请参阅《AWS 一般参考》中的 Amazon Simple Storage Service Endpoints and Quotas。

   注意

   Amazon S3 存储桶名称在整个 AWS 中都必须是唯一的，而不仅仅在您的 AWS 账户中唯一。

3. 选择 Run (运行)，然后比较输出。

   
   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
               

步骤 7：清除

为防止在使用完此教程后一直对您的 AWS 账户收费，请删除 AWS Cloud9 环境。有关说明，请参阅在 AWS Cloud9 中删除环境。