创建本地 AWS 凭证文件 登录 AWS 管理控制台 并通过以下网址打开 IAM 控制台 https://console.amazonaws.cn/iam/. 创建一个新用户,其权限仅限于您希望您的代码有权访问的服务和操作.有关创建新 IAM 用户的更多信息,请参阅创建 IAM 用户 (控制台),并按照步骤 8 中的说明进行操作. 选择 Download .csv 以保存 AWS 凭证的本地副本. 在您的计算机上,导航至主目录,并创建 .aws 目录.在基于 Unix 的系统 (例如 Linux

Yet another easy-to-understand, easy-to-use aws s3 python sdk code examples. github地址:https://github.com/garyelephant/aws-s3-python-sdk-examples. """ Yet another s3 python sdk example. based on boto 2.27.0 """ import time imp

最近在AWS上开发部署应用. 看了这篇关于AWS中国区填坑的文章,结合自己使用AWS的经历,补充两个我自己填的坑. http://www.jianshu.com/p/0d0fd39a40c9?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 1. V4 签名认证 官方文档中给出的例子: import boto3 s3 = boto3.resource('s3') s3.meta.client.upload_file('/tmp/hello.txt', 'mybucke

Storj新发了白皮书v3,地址是:https://storj.io/storjv3.pdf. 这次白皮书一共有90页,看完还真要费不少时间.如果你没有时间看,可以看一下我这篇快速技术解读. 上次Storj发布白皮书v2的时候,是 2016年12月15日:这次v3版白皮书的发布时间,是2018年11月,距离上次发布白皮书时隔2年时间. 这次白皮书V3相对于白皮书v2来说,务实了很多,给我的整体感觉是:解密了不少实现的细节.全篇白皮书在说Storj去中心化存储的架构细节,区块链部分依然提到的很少.

背景: 最近跟进的项目会封装aws S3资源管理细节,对外提供获取文件上传凭证的API,业务方使用获取到的凭证信息直接请求aws进行文件上传.因此,测试过程需要验证S3文件上传的有效性.aws官网有提供各个语言的sdk,这里直接使用python sdk进行测试. aws的文档很清晰(quick start),整个过程还算顺畅,唯一的阻碍是accesskey.secretkey.sessiontoken(Credentials),故这里分享下代码: import boto3 # Let's use

1.到AWS的IAM创建用户,并且获取到访问密钥 ID 和私有访问密钥.下载密钥并保存. 2.到http://docs.amazonaws.cn/cli/latest/userguide/installing.html#install-msi-on-windows下载对应系统的AWS CLI MSI  软件.3.到https://www.python.org/downloads/下载python-2.7.10.msi,并安装.4.配置python的运行路径 包括三个路径 C:\Python27;

第一次使用aws,首先查询了各种资料,我第一步需要做的是安装aws-cli,而安装aws-cli之前需要安装python3,当然你安装python3之前你还需要安装homebrew,当然我正在安装的过程中还遇到了其他的问题,接下来用一个个步骤来描述安装过程 一.安装homebrew 镜像更换为国内的,这样安装应该是顺畅的 1.将brew的install文件下载本地 终端输入 curl -fsSL [https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/instal

认识Lakehouse 数据仓库被认为是对结构化数据执行分析的标准,但它不能处理非结构化数据. 包括诸如文本.图像.音频.视频和其他格式的信息. 此外机器学习和人工智能在业务的各个方面变得越来越普遍,它们需要访问数据仓库之外的大量信息. 开放的Lakehouse 云计算发展引发了计算与存储分离,这利用了成本优势并能够灵活地存储来自多个来源的数据. 所有这一切都催生了开放Lakehouse的新数据平台架构.现在通过使用 Presto 和 Apache Hudi 等开源和开放格式技术解决了传统云数据

在工作中经常要用到python操作excel,比如笔者公司中一个人事MM在发工资单的时候,需要从几百行的excel表中逐条的粘出信息,然后逐个的发送到员工的邮箱中.人事MM对此事不胜其烦,终于在某天请我吃了一碗烩面,于是我给她编写了一个小工具,用python程序读出excel的信息,然后自动发送到员工邮箱中.本着开源分享的原则,我把代码贴出来供有需要的人使用,因为发邮件的部分读取的是公司邮箱的通讯录,所以对程序进行了阉割,只贴出读取excle的部分.如果你用的是类似126或腾讯企业邮箱之类的公共

使用AWS CLI在S3上创建了一个bucket,上传文件的时候报以下错误: A client error (AccessDenied) occurred when calling the CreateMultipartUpload operation: Anonymous users cannot initiate multipart uploads. Please authenticate. 执行命令:aws s3 ls s3://mybucket-1 同样提示权限错误. 之前使用AWS C

关于python读取xml文章很多,但大多文章都是贴一个xml文件,然后再贴个处理文件的代码.这样并不利于初学者的学习,希望这篇文章可以更通俗易懂的教如何使用python 来读取xml 文件. 什么是xml? xml即可扩展标记语言,它可以用来标记数据.定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言. abc.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <catalog> <max

使用场景一:储存网站的图片,并能被任何人访问 1. 创建一个bucket,名字与需要绑定的域名一致. 例如,根域名是mysite.com,希望把所有图片放在pic.mysite.com下面,访问的时候用pic.mysite.com/a.jpg就能直接访问,那么这个bucket的名字就应该设置成pic.mysite.com 这时候就能在控制台上传文件了,当然做实际应用的话需要用他的SDK写程序来实现上传功能. 我们上传一个a.jpg,右边Properties里面给出了一个link "https:/

python读取mnist 其实就是python怎么读取binnary file mnist的结构如下,选取train-images TRAINING SET IMAGE FILE (train-images-idx3-ubyte): [offset] [type]          [value]          [description] 0000     32 bit integer  0x00000803(2051) magic number 0004     32 bit integ

http://www.python-excel.org/这个网站罗列了很多关于在Python下操作Excel文件的信息,这里选择了其介绍的第一个模块xlrd . xlrd 0.9.2版本跨平台同时支持.xls和.xlsx后缀的Excel,非常适合用来处理Excel数据. 系统环境:Microsoft Windows XP SP3 Python版本:Python 3.3.2 http://www.python.org/getit/ xlrd模块:xlrd 0.9.2 https://pypi.py

Python读取txt文件,有两种方式: (1)逐行读取 data=open("data.txt") line=data.readline() while line: print line line=data.readline() (2)一次全部读入内存 data=open("data.txt") for line in data.readlines(): print line

近期看到好多使用Yaml文件做为配置文件或者数据文件的工程,随即也研究了下,发现Yaml有几个优点:可读性好.和脚本语言的交互性好(确实非常好).使用实现语言的数据类型.有一个一致的数据模型.易于实现. 既然有这么多好处,为什么不用呢,随后开始研究在Python中怎么读取Yaml文件,下面我们来看下: 1.首先需要下载Python的yaml库PyYAML,下载地址:http://pyyaml.org/,安装过程就省略...... 2.建立一个.py文件 3.import yaml 4.f = o

python 读取中文文件后,作为参数使用,经常会遇到乱码或者报错asii错误等. 我们需要对中文进行decode('gbk') 如我有一个data.txt文件有如下内容: 百度 谷歌 现在想读取文件中内容构建查询语句代码如下: f=open('data.txt','r') for i in f.readlines(): data_line=i.strip() data=data_line.decode("gbk") print "this is %s"%data

一直想将自己接触到的东西梳理一遍,可就是迈不出第一步,希望从这篇总结开始不要再做行动的矮人了. 最近测试过程中需要用到python读取excel用例数据,于是去了解和学习了下xlrd库,这里只记录使用过程中读取excel数据相关操作. 一.安装xlrd库 可以下载xlrd库包到本地安装,也可以通过pip命令安装,这里我选择pip命令: pip install xlrd 二.使用xlrd读取excel数据 具体详细的操作可以参考xlrd库操作说明文档,以下是两种读取excel数据的方法: 1.根据

python读取EXCEL,利用 Google 搜索 Python Excel,点击第一条结果http://www.python-excel.org/ ,能够跨平台处理 Excel. 按照文档一步步去做,要安装 三个包: xlrd(用于读Excel): xlwt(用于写Excel): xlutils(处理Excel的工具箱) from xlrd import open_workbook import re #创建一个用于读取sheet的生成器,依次生成每行数据,row_count 用于指定读取多

#需要安装PIL模块 #encoding=gbk#-------------------------------------------------------------------------------# Name: picRead# Purpose:## Author: wangchao## Created: 27/06/2014# Copyright: (c) wangchao 2014# Licence: <your licence>#-----------------------

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri