AWS Cloud9 的 Python 教學課程

本教學課程示範如何在 AWS Cloud9 開發環境中執行 Python 程式碼。

遵循此教學可能會向您的 AWS 帳戶收取費用。包括 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 和 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 等服務的可能費用。如需詳細資訊，請參閱 Amazon EC2 定價和 Amazon S3 定價。

先決條件

在您使用此教學前，請務必符合下列要求。

• 您已有 AWS Cloud9 EC2 開發環境

  此教學假設您已具備 EC2 環境，且該環境已連線到執行 Amazon Linux 或 Ubuntu Server 的 Amazon EC2 執行個體。如需詳細資訊，請參閱 建立 EC2 環境。

  如果您有不同類型的環境或作業系統，您可能需要調整此教學的操作指示。

• 您已開啟該環境的 AWS Cloud9 IDE

  當您開啟環境時，AWS Cloud9 會在 Web 瀏覽器中開啟該環境的 IDE。如需詳細資訊，請參閱 在 AWS Cloud9 中開啟環境。

步驟 1：安裝 Python

1. 於 AWS Cloud9 IDE 的終端機工作階段中執行 python --version 命令，確認是否已安裝 Python。(若要啟動新終端機工作階段，請在選單列上，選擇 Window (視窗)、New Terminal (新增終端機)。) 若 Python 已安裝，請跳至步驟 2：新增程式碼。

2. 執行 yum update (適用於 Amazon Linux) 或 apt update (適用於 Ubuntu Server) 命令，協助確保已安裝最新安全性更新和錯誤修正。

   針對 Amazon Linux：

   sudo yum -y update

   針對 Ubuntu Server：

   sudo apt update

3. 執行 install 命令以安裝 Python。

   針對 Amazon Linux：

   sudo yum -y install python3

   針對 Ubuntu Server：

   sudo apt-get install python3

步驟 2：新增程式碼

在 AWS Cloud9 IDE 中，建立含有以下內容的檔案，然後儲存檔案並命名為 hello.py。(若要建立檔案，請在選單列上選擇 File (檔案)、New File (新增檔案)。若要儲存檔案，請選擇 File (檔案)、Save (儲存)。)

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))

步驟 3：執行程式碼

1. 在 AWS Cloud9 IDE 的選單列上，選擇 Run (執行)、Run Configurations (執行組態)、New Run Configuration (新增執行組態)。

2. 在 [New] - Stopped ([新增] - 已停止) 索引標籤中，為 Command (命令) 輸入 hello.py 5 9。此程式碼的 5 代表 sys.argv[1]，而 9 代表 sys.argv[2]。

3. 選擇 Run (執行)，然後比較您的輸出。

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

4. 預設情況下，AWS Cloud9 會自動為您的程式碼選取執行器。若要變更執行器，請選擇 Runner (執行器)，然後選擇 Python 2 或 Python 3。

   注意

   您可以為特定版本的 Python 建立自訂的執行器。如需詳細資訊，請參閱 建立建置器或執行器。

步驟 4：安裝並設定 AWS SDK for Python (Boto3)

AWS SDK for Python (Boto3) 可讓您使用 Python 程式碼與 AWS 服務 (例如 Amazon S3) 進行互動。例如，您可以使用 SDK 來建立 Amazon S3 儲存貯體、列出可用的儲存貯體，然後刪除您剛建立的儲存貯體。

安裝 pip

在 AWS Cloud9 IDE 中執行 python -m pip --version 命令，確認已經為作用中的 Python 版本安裝 pip。如果已安裝 pip，請跳到下一節。

若要安裝 pip，請執行以下命令。由於 sudo 與使用者的環境不同，如果它與目前別名版本不同，則必須指定要使用的 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.

如需詳細資訊，請參閱 pip 網站文章安裝。

安裝 AWS SDK for Python (Boto3)

在您安裝 pip 後，請執行 pip install 命令來安裝 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.

如需詳細資訊，請參閱《》快速入門AWS SDK for Python (Boto3)的「安裝」一節。

在環境中設定憑證

每次使用 AWS SDK for Python (Boto3) 呼叫 AWS 服務時，您都必須隨著呼叫提供一組登入資料。這些登入資料會判斷 SDK 是否具備適當許可，能夠發出該次呼叫。如果登入資料未涵蓋必要的許可，呼叫會失敗。

若要將憑證存放在環境中，請遵循 從 AWS Cloud9 的環境呼叫 AWS 服務 中的指示，然後返回本主題。

如需詳細資訊，請參閱《》章節登入資料AWS SDK for Python (Boto3)。

步驟 5：新增 AWS SDK 程式碼

新增使用 Amazon S3 來建立儲存貯體的程式碼、列出可用的儲存貯體，並選擇性刪除您剛建立的儲存貯體。

在 AWS Cloud9 IDE 中，建立含有以下內容的檔案，然後儲存檔案並命名為 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()

步驟 6：執行 AWS SDK 程式碼

1. 在選單列上，選擇 Run (執行)、Run Configurations (執行組態)、New Run Configuration (新增執行組態)。

2. 對於 Command (命令)，輸入 s3.py my-test-bucket us-west-2，其中 my-test-bucket 是要建立的儲存貯體名稱，而 us-west-2 是建立儲存貯體的 AWS 區域 ID。預設情況下，指令碼結束之前，會先刪除您的儲存貯體。若要要保留您的儲存貯體，請將 --keep_bucket 新增到您的命令中。如需AWS區域 ID 的清單，請參閱 AWS 一般參考.

   注意

   不只是在您的 AWS 帳戶中，Amazon S3 儲存貯體名稱在整個 AWS 中皆不可重複。

3. 選擇 Run (執行)，然後比較您的輸出。

   
   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
               

步驟 7：清除

為避免在您結束使用此教學課程後您的 AWS 帳戶仍持續產生費用，請刪除 AWS Cloud9。如需說明，請參閱 刪除 AWS Cloud9 中的環境。