whiteostrich500
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** Tricks Amazon Python **
Amazon Web Services (AWS) là một nền tảng điện toán đám mây phổ biến cung cấp một loạt các dịch vụ, bao gồm điện toán, lưu trữ, kết nối mạng và cơ sở dữ liệu.Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến rất phù hợp để phát triển các ứng dụng trên AWS.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cho bạn thấy một số thủ thuật mà bạn có thể sử dụng để cải thiện trải nghiệm phát triển Python của bạn trên AWS.
** 1.Sử dụng AWS Python SDK **
AWS Python SDK là một tập hợp các thư viện mà bạn có thể sử dụng để tương tác với các dịch vụ AWS từ mã Python của bạn.SDK giúp dễ dàng thực hiện các tác vụ như tạo và quản lý tài nguyên AWS, gửi và nhận tin nhắn và lưu trữ dữ liệu trong các dịch vụ AWS.
Để bắt đầu với SDK AWS Python, bạn có thể cài đặt nó bằng PIP:
`` `
PIP Cài đặt AWSCLI
`` `
Khi SDK được cài đặt, bạn có thể sử dụng nó để tương tác với các dịch vụ AWS.Ví dụ: mã sau đây tạo ra một thùng Amazon S3:
`` `
Nhập boto3
S3 = boto3.Resource ('S3')
xô = s3.create_bucket (xô = 'my-bucket'))
`` `
Để biết thêm thông tin về AWS Python SDK, vui lòng xem [Tài liệu AWS] (https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-python/).
** 2.Sử dụng AWS Lambda **
AWS Lambda là một nền tảng máy tính không có máy chủ cho phép bạn chạy mã mà không phải cung cấp hoặc quản lý máy chủ.Bạn có thể sử dụng Lambda để chạy mã để phản hồi các sự kiện, chẳng hạn như khi một tệp được tải lên Amazon S3 hoặc khi nhận được tin nhắn mới trong Amazon Kinesis.
Để sử dụng Lambda với Python, bạn có thể tạo chức năng Lambda bằng bảng điều khiển AWS Lambda hoặc AWS CLI.Khi bạn đã tạo chức năng Lambda, bạn có thể kích hoạt nó bằng cách gửi cho nó một sự kiện.Ví dụ: mã sau tạo chức năng Lambda in nội dung của tệp được tải lên Amazon S3:
`` `
Nhập JSON
Nhập boto3
Def Handler (Sự kiện, Bối cảnh):
# Nhận tên tệp từ sự kiện.
Xô = Sự kiện ['Xô']]
key = event ['key']
# Nhận nội dung tệp từ Amazon S3.
S3 = boto3.Resource ('S3')
obj = s3.Object (xô, khóa)
data = obj.get () ['body']. read ()
# In các nội dung tệp vào bảng điều khiển.
in (dữ liệu)
`` `
Để biết thêm thông tin về AWS Lambda, vui lòng xem [Tài liệu AWS] (https://docs.aws.amazon.com/lambda/).
** 3.Sử dụng Amazon Sagemaker **
Amazon Sagemaker là một nền tảng học máy cho phép bạn xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy.Bạn có thể sử dụng Sagemaker với Python để xây dựng các mô hình cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phát hiện gian lận.
Để sử dụng Sagemaker với Python, bạn có thể sử dụng SMEMaker Python SDK.SDK cung cấp một số công cụ mà bạn có thể sử dụng để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy.Ví dụ: mã sau đây tạo ra một ví dụ về máy tính xách tay Sagemaker và đào tạo một mô hình để phân loại hình ảnh của mèo và chó:
`` `
Nhập boto3
sagemaker = boto3.client ('sagemaker')
# Tạo một thể hiện máy tính xách tay.
Notebook_Instance = Sagemaker.Create_NoteBook_Instance (
Name = 'My-notebook-instance',
InstanCetype = 'ML.T2.medium',
Rolearn = 'arn: aws: iam :: <Action-account-id>: vai trò/<ROLE-NAME>')
# Huấn luyện một mô hình để phân loại hình ảnh của mèo và chó.
phiên = sagemaker.session ()
Train_data = session.upload_data ('data/cats_and_dogs'))
model = sagemaker.estimator.estimator (
'xgboost',
vai trò = sagemaker.get_execut_role (),
Train_instance_type = 'ML.M4.xlarge',
Train_instance_count = 1,
output_path = 's
[ENGLISH]:
**Amazon Python Tricks**
Amazon Web Services (AWS) is a popular cloud computing platform that offers a wide range of services, including computing, storage, networking, and databases. Python is a popular programming language that is well-suited for developing applications on AWS. In this article, we will show you some tricks that you can use to improve your Python development experience on AWS.
**1. Use the AWS Python SDK**
The AWS Python SDK is a collection of libraries that you can use to interact with AWS services from your Python code. The SDK makes it easy to perform tasks such as creating and managing AWS resources, sending and receiving messages, and storing data in AWS services.
To get started with the AWS Python SDK, you can install it using pip:
```
pip install awscli
```
Once the SDK is installed, you can use it to interact with AWS services. For example, the following code creates an Amazon S3 bucket:
```
import boto3
s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.create_bucket(Bucket='my-bucket')
```
For more information on the AWS Python SDK, please see the [AWS documentation](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-python/).
**2. Use AWS Lambda**
AWS Lambda is a serverless computing platform that allows you to run code without having to provision or manage servers. You can use Lambda to run code in response to events, such as when a file is uploaded to Amazon S3 or when a new message is received in Amazon Kinesis.
To use Lambda with Python, you can create a Lambda function using the AWS Lambda console or the AWS CLI. Once you have created a Lambda function, you can trigger it by sending it an event. For example, the following code creates a Lambda function that prints the contents of a file that is uploaded to Amazon S3:
```
import json
import boto3
def handler(event, context):
# Get the file name from the event.
bucket = event['bucket']
key = event['key']
# Get the file contents from Amazon S3.
s3 = boto3.resource('s3')
obj = s3.Object(bucket, key)
data = obj.get()['Body'].read()
# Print the file contents to the console.
print(data)
```
For more information on AWS Lambda, please see the [AWS documentation](https://docs.aws.amazon.com/lambda/).
**3. Use Amazon SageMaker**
Amazon SageMaker is a machine learning platform that allows you to build, train, and deploy machine learning models. You can use SageMaker with Python to build models for a variety of tasks, such as image classification, natural language processing, and fraud detection.
To use SageMaker with Python, you can use the SageMaker Python SDK. The SDK provides a number of tools that you can use to build, train, and deploy machine learning models. For example, the following code creates a SageMaker notebook instance and trains a model to classify images of cats and dogs:
```
import boto3
sagemaker = boto3.client('sagemaker')
# Create a notebook instance.
notebook_instance = sagemaker.create_notebook_instance(
Name='my-notebook-instance',
InstanceType='ml.t2.medium',
RoleArn='arn:aws:iam::<your-account-id>:role/<your-role-name>')
# Train a model to classify images of cats and dogs.
session = sagemaker.Session()
train_data = session.upload_data('data/cats_and_dogs')
model = sagemaker.estimator.Estimator(
'xgboost',
role=sagemaker.get_execution_role(),
train_instance_type='ml.m4.xlarge',
train_instance_count=1,
output_path='s
** Tricks Amazon Python **
Amazon Web Services (AWS) là một nền tảng điện toán đám mây phổ biến cung cấp một loạt các dịch vụ, bao gồm điện toán, lưu trữ, kết nối mạng và cơ sở dữ liệu.Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến rất phù hợp để phát triển các ứng dụng trên AWS.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cho bạn thấy một số thủ thuật mà bạn có thể sử dụng để cải thiện trải nghiệm phát triển Python của bạn trên AWS.
** 1.Sử dụng AWS Python SDK **
AWS Python SDK là một tập hợp các thư viện mà bạn có thể sử dụng để tương tác với các dịch vụ AWS từ mã Python của bạn.SDK giúp dễ dàng thực hiện các tác vụ như tạo và quản lý tài nguyên AWS, gửi và nhận tin nhắn và lưu trữ dữ liệu trong các dịch vụ AWS.
Để bắt đầu với SDK AWS Python, bạn có thể cài đặt nó bằng PIP:
`` `
PIP Cài đặt AWSCLI
`` `
Khi SDK được cài đặt, bạn có thể sử dụng nó để tương tác với các dịch vụ AWS.Ví dụ: mã sau đây tạo ra một thùng Amazon S3:
`` `
Nhập boto3
S3 = boto3.Resource ('S3')
xô = s3.create_bucket (xô = 'my-bucket'))
`` `
Để biết thêm thông tin về AWS Python SDK, vui lòng xem [Tài liệu AWS] (https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-python/).
** 2.Sử dụng AWS Lambda **
AWS Lambda là một nền tảng máy tính không có máy chủ cho phép bạn chạy mã mà không phải cung cấp hoặc quản lý máy chủ.Bạn có thể sử dụng Lambda để chạy mã để phản hồi các sự kiện, chẳng hạn như khi một tệp được tải lên Amazon S3 hoặc khi nhận được tin nhắn mới trong Amazon Kinesis.
Để sử dụng Lambda với Python, bạn có thể tạo chức năng Lambda bằng bảng điều khiển AWS Lambda hoặc AWS CLI.Khi bạn đã tạo chức năng Lambda, bạn có thể kích hoạt nó bằng cách gửi cho nó một sự kiện.Ví dụ: mã sau tạo chức năng Lambda in nội dung của tệp được tải lên Amazon S3:
`` `
Nhập JSON
Nhập boto3
Def Handler (Sự kiện, Bối cảnh):
# Nhận tên tệp từ sự kiện.
Xô = Sự kiện ['Xô']]
key = event ['key']
# Nhận nội dung tệp từ Amazon S3.
S3 = boto3.Resource ('S3')
obj = s3.Object (xô, khóa)
data = obj.get () ['body']. read ()
# In các nội dung tệp vào bảng điều khiển.
in (dữ liệu)
`` `
Để biết thêm thông tin về AWS Lambda, vui lòng xem [Tài liệu AWS] (https://docs.aws.amazon.com/lambda/).
** 3.Sử dụng Amazon Sagemaker **
Amazon Sagemaker là một nền tảng học máy cho phép bạn xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy.Bạn có thể sử dụng Sagemaker với Python để xây dựng các mô hình cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phát hiện gian lận.
Để sử dụng Sagemaker với Python, bạn có thể sử dụng SMEMaker Python SDK.SDK cung cấp một số công cụ mà bạn có thể sử dụng để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy.Ví dụ: mã sau đây tạo ra một ví dụ về máy tính xách tay Sagemaker và đào tạo một mô hình để phân loại hình ảnh của mèo và chó:
`` `
Nhập boto3
sagemaker = boto3.client ('sagemaker')
# Tạo một thể hiện máy tính xách tay.
Notebook_Instance = Sagemaker.Create_NoteBook_Instance (
Name = 'My-notebook-instance',
InstanCetype = 'ML.T2.medium',
Rolearn = 'arn: aws: iam :: <Action-account-id>: vai trò/<ROLE-NAME>')
# Huấn luyện một mô hình để phân loại hình ảnh của mèo và chó.
phiên = sagemaker.session ()
Train_data = session.upload_data ('data/cats_and_dogs'))
model = sagemaker.estimator.estimator (
'xgboost',
vai trò = sagemaker.get_execut_role (),
Train_instance_type = 'ML.M4.xlarge',
Train_instance_count = 1,
output_path = 's
[ENGLISH]:
**Amazon Python Tricks**
Amazon Web Services (AWS) is a popular cloud computing platform that offers a wide range of services, including computing, storage, networking, and databases. Python is a popular programming language that is well-suited for developing applications on AWS. In this article, we will show you some tricks that you can use to improve your Python development experience on AWS.
**1. Use the AWS Python SDK**
The AWS Python SDK is a collection of libraries that you can use to interact with AWS services from your Python code. The SDK makes it easy to perform tasks such as creating and managing AWS resources, sending and receiving messages, and storing data in AWS services.
To get started with the AWS Python SDK, you can install it using pip:
```
pip install awscli
```
Once the SDK is installed, you can use it to interact with AWS services. For example, the following code creates an Amazon S3 bucket:
```
import boto3
s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.create_bucket(Bucket='my-bucket')
```
For more information on the AWS Python SDK, please see the [AWS documentation](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-python/).
**2. Use AWS Lambda**
AWS Lambda is a serverless computing platform that allows you to run code without having to provision or manage servers. You can use Lambda to run code in response to events, such as when a file is uploaded to Amazon S3 or when a new message is received in Amazon Kinesis.
To use Lambda with Python, you can create a Lambda function using the AWS Lambda console or the AWS CLI. Once you have created a Lambda function, you can trigger it by sending it an event. For example, the following code creates a Lambda function that prints the contents of a file that is uploaded to Amazon S3:
```
import json
import boto3
def handler(event, context):
# Get the file name from the event.
bucket = event['bucket']
key = event['key']
# Get the file contents from Amazon S3.
s3 = boto3.resource('s3')
obj = s3.Object(bucket, key)
data = obj.get()['Body'].read()
# Print the file contents to the console.
print(data)
```
For more information on AWS Lambda, please see the [AWS documentation](https://docs.aws.amazon.com/lambda/).
**3. Use Amazon SageMaker**
Amazon SageMaker is a machine learning platform that allows you to build, train, and deploy machine learning models. You can use SageMaker with Python to build models for a variety of tasks, such as image classification, natural language processing, and fraud detection.
To use SageMaker with Python, you can use the SageMaker Python SDK. The SDK provides a number of tools that you can use to build, train, and deploy machine learning models. For example, the following code creates a SageMaker notebook instance and trains a model to classify images of cats and dogs:
```
import boto3
sagemaker = boto3.client('sagemaker')
# Create a notebook instance.
notebook_instance = sagemaker.create_notebook_instance(
Name='my-notebook-instance',
InstanceType='ml.t2.medium',
RoleArn='arn:aws:iam::<your-account-id>:role/<your-role-name>')
# Train a model to classify images of cats and dogs.
session = sagemaker.Session()
train_data = session.upload_data('data/cats_and_dogs')
model = sagemaker.estimator.Estimator(
'xgboost',
role=sagemaker.get_execution_role(),
train_instance_type='ml.m4.xlarge',
train_instance_count=1,
output_path='s
