项目介绍
大家好！这是我的第一篇博客文章，我将记录我的学习过程，希望能帮助到大家。我拥有全栈开发经验，并在微软实习期间接触了一些DevOps工具。为了更深入地学习云计算，我参加了31天的DevOps编码挑战。第一天挑战是使用AWS S3和OpenWeather API创建一个天气数据收集系统。本文将介绍我构建这个应用程序的步骤。
项目概述
这是一个Python应用程序，它利用OpenWeather API获取多个城市的实时天气数据，在终端显示数据，并自动将数据存储到AWS S3存储桶中。将数据存储在可扩展的云存储中，方便访问和持久化。
主要功能：
- 获取指定位置的实时天气数据（温度、湿度、天气状况）。
- 自动将天气数据存储到AWS S3。
- 使用环境变量安全管理API密钥。
- 为所有数据添加时间戳，方便追踪历史数据。
OpenWeather API
为了动态获取数据，我使用了OpenWeather API，它可以检索指定位置的实时天气数据、预测和其他气候相关信息。
以下是API请求示例：
base_url = "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"
params = {
"q": city,
"appid": "your-api-key",
"units": "imperial"
}
try:
response = requests.get(base_url, params=params)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Error fetching weather data: {e}')
return None
代码使用了try-except块进行错误处理，以便在请求失败时获得详细的错误信息。
AWS S3数据存储
虽然我在Microsoft Azure和Azure DevOps方面有一些经验，但AWS对我来说是全新的。我需要设置AWS免费账户，安装AWS CLI并配置SSO，学习Amazon S3的使用方法，以及如何使用Boto3（Python AWS SDK）创建和保存文件到S3存储桶。简单来说，S3是Amazon的云存储服务，我们可以用来存储数据（文件、图片等）。
以下是使用Boto3创建并保存文件到S3存储桶的代码：
import boto3
import json
s3_client = boto3.Session(
profile_name='pro-name', region_name='your-region').client('s3')
s3_client.create_bucket(bucket='bucket_name', create_bucket_configuration={
'LocationConstraint': 'your-region'})
s3_client.put_object(
bucket='bucket_name',
key=file_name,
body=json.dumps(weather_data),
ContentType='application/json'
)
项目结构
weather-dashboard/
src/
__init__.py # 初始化Python
weather_dashboard.py # 定义函数/逻辑
.env # 存储环境变量
requirements.txt # 依赖项
设置说明
您可以从头开始构建这个项目，但为了方便起见，建议克隆我的GitHub仓库：
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克隆仓库：
git clone https://github.com/lillovebytes/weather-dashboard.git cd weather-dashboard
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安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
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配置环境变量（在
.env文件中）：openweather_api_key=your_api_key aws_bucket_name=your_bucket_name
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配置AWS凭据：确保已安装AWS CLI并运行：
aws configure
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运行应用程序
结论
我学习了如何使用AWS免费层设置账户，了解了Amazon S3，如何使用Boto3创建并保存到S3存储桶，如何调用OpenWeather API，以及如何设置AWS CLI使用SSO。
未来的改进：我计划通过创建一个Web界面来增强此应用程序，以实现用户交互和数据可视化，并使用AWS Lambda安排自动数据收集。
联系方式
您可以访问我的GitHub查看此项目，也可以在LinkedIn上联系我。
