TechCodeview

Boto3, geliştiricilerin Amazon Web Services (AWS) kaynaklarıyla programlı olarak etkileşim kurmasına olanak tanıyan bir Python modülüdür. AWS hizmetlerine kullanımı kolay bir arayüz sağlayarak geliştiricilerin AWS hizmetleriyle etkileşim kuran uygulamalar oluşturmasını kolaylaştırır.

Boto3 ile geliştiriciler, AWS kaynakları üzerinde EC2 bulut sunucuları, S3 klasörleri, DynamoDB tabloları, Lambda işlevleri ve diğer birçok AWS hizmeti oluşturma ve yönetme gibi çeşitli işlemleri gerçekleştirebilir. Boto3, Python için AWS SDK'nın (boto) üzerine kurulmuştur ve AWS SDK'dan daha yüksek düzeyde bir API sunarak AWS kaynaklarıyla çalışmayı kolaylaştırır.

Boto3'ün temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

kabin algoritması

Kullanımı kolay arayüz:Boto3, geliştiricilerin Python kullanarak AWS kaynaklarıyla etkileşim kurmasına olanak tanıyan basit ve sezgisel bir arayüz sağlar.Geniş hizmet yelpazesi:Boto3, çok çeşitli AWS hizmetlerini destekler ve bu da onu AWS'de uygulamalar geliştiren geliştiriciler için güçlü bir araç haline getirir.Ölçeklenebilirlik:Boto3 ölçeklenebilir olacak şekilde tasarlanmıştır ve geliştiricilerin AWS kaynaklarıyla etkileşim gerektiren büyük ölçekli uygulamaları yönetmesine olanak tanır.Özelleştirme:Boto3, çeşitli seçenekleri ve parametreleri destekleyen esnek bir API sağlayarak geliştiricilerin AWS hizmetleriyle etkileşimlerini özelleştirmelerine olanak tanır.

Tarih:

Boto3, Amazon Web Services (AWS) tarafından Python geliştiricilerinin AWS hizmetleriyle entegre uygulamalar oluşturması için sağlanan açık kaynaklı bir yazılım geliştirme kitidir (SDK). Boto3 ilk olarak Eylül 2012'de piyasaya sürüldü ve şu anda AWS tarafından korunuyor.

AWS, Boto3'ten önce Python geliştiricilerine iki SDK daha sağlıyordu: Boto ve Boto2. Boto, 2006 yılında AWS tarafından Python geliştiricileri için piyasaya sürülen ilk SDK'ydı ve AWS hizmetleri için Python bağlamaları sağlıyordu. Boto2, geliştirilmiş performans, ek AWS hizmetleri desteği ve daha iyi belgelerle Boto'nun tamamen yeniden yazılmış hali olarak 2011 yılında piyasaya sürüldü.

Boto3 2015 yılında piyasaya sürüldü ve öncekilere göre daha kullanıcı dostu ve sezgisel bir SDK olacak şekilde tasarlandı. Ayrıca Boto2'nin piyasaya sürülmesinden bu yana piyasaya sürülen yeni AWS hizmetlerini desteklemek için oluşturuldu. Boto3, geliştiricilerin AWS hizmetleriyle Python kodlarındaki nesnelermiş gibi çalışmasına olanak tanıyan kaynak odaklı bir modeli temel alır. Bu, AWS hizmetleriyle etkileşime giren kodun yazılmasını ve bakımını kolaylaştırır.

Boto3, piyasaya sürülmesinden bu yana AWS hizmetleriyle çalışan Python geliştiricileri için önerilen SDK haline geldi. AWS tarafından aktif olarak korunur ve işlevselliğinin iyileştirilmesine ve genişletilmesine yardımcı olan geniş ve aktif bir katkıda bulunanlar topluluğu vardır. Boto3, düzenli olarak eklenen yeni özellikler ve hizmetler ile gelişmeye devam ediyor ve bu da onu AWS ile entegre uygulamalar oluşturmak için güçlü bir araç haline getiriyor.

Uygulama:

Boto3'ün Python'da örnek bir uygulaması:

Öncelikle boto3 modülünü pip kullanarak kurmanız gerekir:

 pip install boto3 

Boto3 modülü kurulduktan sonra onu Python kodunuzda kullanabilirsiniz. AWS hesabınızdaki tüm klasörleri listelemek için boto3'ü kullanmanın bir örneğini burada bulabilirsiniz:

 import boto3 # Create a boto3 session session = boto3.Session( aws_access_key_id='your_access_key_id', aws_secret_access_key='your_secret_access_key', region_name='your_aws_region' ) # Create an S3 client s3 = session.client('s3') # List all the buckets in your account response = s3.list_buckets() # Print the bucket names for bucket in response['Buckets']: print(bucket['Name']) 

Bu örnekte öncelikle AWS erişim anahtarı kimliğimizi, gizli erişim anahtarımızı ve AWS bölgemizi sağlayarak bir boto3 oturumu oluşturuyoruz. Daha sonra oturumu kullanarak bir S3 istemcisi oluşturuyoruz ve hesabımızdaki tüm paketlerin bir listesini almak için list_buckets yöntemini kullanıyoruz. Son olarak, kovaların listesini tekrarlıyoruz ve adlarını yazdırıyoruz.

Your_access_key_id, your_secret_access_key ve your_aws_region alanlarını gerçek AWS erişim anahtarı kimliğiniz, gizli erişim anahtarınız ve AWS bölgenizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın. Ayrıca erişim anahtarıyla ilişkilendirilen IAM kullanıcısının S3'e erişim için gerekli izinlere sahip olduğundan emin olun.

Boto3 modülünün avantajları:

Boto3, geliştiricilerin Amazon Web Services (AWS) kaynaklarıyla etkileşime girmesine olanak tanıyan güçlü bir Python kitaplığıdır. Boto3 kullanmanın bazı avantajları şunlardır:

Kullanımı kolay:Boto3, AWS hizmetleriyle etkileşim kurmak için basit ve kullanımı kolay bir arayüz sağlar. Yalnızca birkaç satırlık Python koduyla AWS kaynaklarını oluşturabilir, yapılandırabilir ve yönetebilirsiniz.Kapsamlı kapsam:Boto3, AWS hizmetlerinin kapsamlı kapsamını sağlar. Amazon S3, EC2, DynamoDB ve Lambda dahil 100'den fazla AWS hizmetini destekler.Esneklik:Boto3, herhangi bir AWS kaynak yönetimi görevini otomatikleştirmek için kullanılabilecek esnek bir arayüz sağlar. Kaynak sağlama, yapılandırma, izleme ve daha fazlasını otomatikleştirmek için Boto3'ü kullanabilirsiniz.Pythonik API:Boto3, kullanımı ve anlaşılmasını kolaylaştıran bir Pythonic API sağlar. Python geliştiricileri okunabilir, bakımı yapılabilir ve genişletilebilir kod yazmak için Boto3'ü kullanabilir.Aktif topluluk:Boto3, projeye katkıda bulunan ve destek sağlayan aktif bir geliştirici topluluğuna sahiptir. Bu, Boto3 projelerinizle ilgili yardım alabileceğiniz ve karşılaştığınız sorunlara çözüm bulabileceğiniz anlamına gelir.Diğer Python kütüphaneleriyle entegrasyon:Boto3, güçlü veri analizi ve görselleştirme yetenekleri sağlamak için Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi diğer Python kitaplıklarıyla kolayca entegre edilebilir.

Özetle Boto3, AWS kaynaklarıyla çalışma sürecini kolaylaştıran güçlü bir Python modülüdür. Kullanıcı dostu ve kullanımı kolay bir arayüz sunarak geliştiricilerin AWS hizmetleri üzerinde programlı olarak çeşitli işlemler gerçekleştirmesine olanak tanır. Genel olarak Boto3, Python'un AWS hizmetleriyle etkileşimi kolaylaştıran çok yönlü ve güçlü bir kitaplıktır. İster deneyimli bir geliştirici olun, ister AWS'ye yeni başlıyor olun, Boto3, AWS kaynaklarınızı yönetmek için mükemmel bir seçimdir.

Boto3 modülünün uygulamaları:

Boto3'ün en yaygın uygulamalarından bazıları şunlardır:

AWS kaynaklarını yönetme:Boto3, EC2 bulut sunucuları, S3 klasörleri, DynamoDB tabloları ve daha fazlası gibi çeşitli AWS kaynaklarını yönetmek için basit ve sezgisel bir API sağlar.AWS iş akışlarını otomatikleştirme:Boto3 ile birden fazla AWS hizmetini içeren karmaşık iş akışlarını ve süreçleri otomatikleştirebilirsiniz. Örneğin, bir EC2 örneğini otomatik olarak başlatan, RDS üzerinde bir veritabanı kuran ve Elastic Beanstalk üzerinde bir web uygulaması dağıtan bir komut dosyası oluşturabilirsiniz.Veri analizi ve işlenmesi:Boto3, S3 ve DynamoDB gibi AWS hizmetlerinde depolanan büyük hacimli verileri analiz etmek ve işlemek için kullanılabilir. Bu hizmetlerde depolanan verileri okuyan, yazan ve işleyen komut dosyaları yazmak için Boto3'ü kullanabilirsiniz.İzleme ve günlüğe kaydetme:Boto3, EC2 bulut sunucuları, Lambda işlevleri ve CloudWatch ölçümleri gibi çeşitli AWS kaynaklarını izlemek ve günlüğe kaydetmek için kullanılabilir. Bu kaynakları otomatik olarak izleyen ve herhangi bir sorun ortaya çıktığında sizi uyaran komut dosyaları oluşturabilirsiniz.Güvenlik ve erişim kontrolü:Boto3, AWS'de güvenliği ve erişim kontrolünü yönetmeye yönelik araçlar sağlar. Örneğin, Boto3'ü IAM kullanıcılarını, gruplarını ve ilkelerini oluşturmak ve yönetmek, ayrıca güvenlik gruplarını ve ağ ACL'lerini yapılandırmak için kullanabilirsiniz.

Genel olarak Boto3, çeşitli AWS kaynaklarını ve hizmetlerini otomatikleştirmek, yönetmek ve izlemek için kullanılabilecek güçlü ve çok yönlü bir araçtır.

e-bankacılığın sınırlamaları

Boto3 modülünün özellikleri

Boto3, Amazon Web Services (AWS) ile etkileşime girmenizi sağlayan bir Python kitaplığıdır. Boto3 modülünün temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

Basit API:Boto3, AWS hizmetleriyle çalışmanın alt düzey ayrıntılarının çoğunu ortadan kaldıran basit, sezgisel bir API'ye sahiptir.Kapsamlı AWS kapsamı:Boto3, S3, EC2, Lambda, DynamoDB ve çok daha fazlasını içeren çok çeşitli AWS hizmetleri için destek sağlar.Otomatik sayfalama ve yeniden denemeler:Boto3, AWS hizmetleriyle çalışırken sayfalamayı ve yeniden denemeleri otomatik olarak yöneterek büyük veri kümeleriyle çalışmayı ve geçici hataları yönetmeyi kolaylaştırır.Kaynak ve istemci arayüzleri:Boto3, AWS hizmetleriyle çalışmak için hem kaynak hem de istemci arayüzleri sağlar. Kaynak arayüzü, AWS kaynaklarıyla çalışmak için daha yüksek düzeyde bir soyutlama sağlarken, istemci arayüzü daha düşük düzeyde, daha esnek bir API sağlar.Platformlar arası uyumluluk:Boto3, Windows, macOS ve Linux dahil çok çeşitli platformlarla uyumludur.Özelleştirilebilir konfigürasyonlar:Boto3, bölge, kimlik doğrulama ve yeniden denemeler gibi varsayılan yapılandırma ayarlarını özelleştirmenize olanak tanır.Kapsamlı belgeler ve topluluk desteği:Boto3, kapsamlı belgelere ve kütüphaneye katkıda bulunan ve destek sağlayan geniş bir geliştirici topluluğuna sahiptir.

Boto3 modülü örneği:

Elbette, AWS S3 ile etkileşim kurmak için Python'daki boto3 modülünün nasıl kullanılacağına dair bir örnek:

 import boto3 # Create an S3 client s3 = boto3.client('s3') # List all buckets in your account response = s3.list_buckets() # Print the bucket names for bucket in response['Buckets']: print(bucket['Name']) # Create a new bucket bucket_name = 'my-new-bucket' s3.create_bucket(Bucket=bucket_name) # Upload a file to the bucket file_name = 'my-file.txt' with open(file_name, 'rb') as file: s3.upload_fileobj(file, bucket_name, file_name) # Download a file from the bucket download_file_name = 'downloaded-file.txt' with open(download_file_name, 'wb') as file: s3.download_fileobj(bucket_name, file_name, file) 

Bu örnekte öncelikle boto3.client() yöntemini kullanarak bir S3 istemcisi oluşturuyoruz. Daha sonra hesaptaki tüm paketleri listelemek, yeni bir paket oluşturmak, pakete bir dosya yüklemek ve paketten bir dosya indirmek için istemciyi kullanırız.

linux'u çalıştırma komutu

Boto3'ü kullanmadan önce AWS kimlik bilgilerinizi yapılandırmanız gerekeceğini unutmayın. Bunu, ortam değişkenlerini ayarlayarak veya bir yapılandırma dosyası (genellikle şu adreste bulunur) oluşturarak yapabilirsiniz: ~/.aws/config ).

Boto3 python modülündeki proje

Boto3, Amazon Web Services (AWS) ile etkileşim kurmak için bir arayüz sağlayan bir Python modülüdür. Boto3 ile EC2, S3, Lambda ve diğerleri gibi AWS hizmetlerini otomatikleştirebilirsiniz. Bu projede, bir S3 grubuyla etkileşim kurmak için Boto3'ü kullanan bir Python betiği oluşturacağız.

Boto3 kullanarak basit bir proje oluşturmanın adımları şunlardır:

1. Öncelikle terminalinizde aşağıdaki komutu çalıştırarak Boto3'ü kurun:

 pip install boto3 

2. Daha sonra Boto3 modülünü Python betiğinize aktarın:

 import boto3 

3. Aşağıdaki kodu kullanarak bir S3 istemcisi oluşturun:

orta css düğmesi

 s3 = boto3.client('s3') 

4. Aşağıdaki kodu kullanarak mevcut tüm S3 klasörlerini listeleyin:

 response = s3.list_buckets() for bucket in response['Buckets']: print(f'Bucket Name: {bucket['Name']}') 

5. Aşağıdaki kodu kullanarak yeni bir S3 grubu oluşturun:

 s3.create_bucket(Bucket='my-bucket') 

6. Aşağıdaki kodu kullanarak S3 klasörüne bir dosya yükleyin:

 s3.upload_file('/path/to/my/file', 'my-bucket', 'file-name') 

7. Aşağıdaki kodu kullanarak S3 klasöründen bir dosya indirin:

 s3.download_file('my-bucket', 'file-name', '/path/to/my/downloaded/file') 

8. Aşağıdaki kodu kullanarak S3 klasöründen bir dosyayı silin:

 s3.delete_object(Bucket='my-bucket', Key='file-name') 

9. Aşağıdaki kodu kullanarak S3 grubunu silin:

 s3.delete_bucket(Bucket='my-bucket') 

Açıklama:

Başlamak için Boto3'ü pip kullanarak kurarak başlıyoruz. Kurulduktan sonra modülü Python betiğimize aktarıyoruz.

Daha sonra boto3.client() işlevini kullanarak bir S3 istemcisi oluşturuyoruz. Bu istemci S3 hizmetiyle etkileşim kurmamızı sağlar.

java dizileri

Daha sonra, s3.list_buckets() işlevini kullanarak mevcut tüm paketleri listeliyoruz. Bu, AWS hesabımızdaki mevcut tüm klasörler hakkında meta veriler içeren bir sözlük döndürür. Daha sonra kovaların üzerinde yineliyoruz ve adlarını yazdırıyoruz.

Daha sonra s3.create_bucket() işlevini kullanarak yeni bir S3 klasörü oluşturuyoruz. Argüman olarak oluşturmak istediğimiz paketin adını belirtiyoruz.

Paketi oluşturduktan sonra s3.upload_file() fonksiyonunu kullanarak pakete bir dosya yüklüyoruz. Yüklemek istediğimiz dosyanın yolunu, dosyayı yüklemek istediğimiz paketin adını ve yüklenen dosyaya vermek istediğimiz adı belirtiyoruz.

Daha sonra s3.download_file() fonksiyonunu kullanarak yüklenen dosyayı paketten indiriyoruz. Paketin adını, indirmek istediğimiz dosyanın adını ve indirilen dosyayı kaydetmek istediğimiz yolu belirtiyoruz.

Daha sonra, s3.delete_object() fonksiyonunu kullanarak yüklenen dosyayı paketten sileriz. Kovanın adını ve silmek istediğimiz dosyanın adını belirtiyoruz.

Son olarak s3.delete_bucket() fonksiyonunu kullanarak S3 klasörünü sileriz. Silmek istediğimiz kovanın adını belirtiyoruz.

Bu kadar! Artık AWS'deki bir S3 klasörüyle etkileşim kurmak için Boto3'ü nasıl kullanacağınıza dair temel bir anlayışa sahipsiniz. Daha fazla işlevsellik ekleyerek veya diğer AWS hizmetleriyle entegre ederek bu projeyi genişletebilirsiniz.