это приложение Python, 30-дневная погодная панель , эффективно получает данные о погоде для нескольких местоположений через API Openweather и надежно хранит их в ведре AWS S3. Этот проект демонстрирует лучшие практики в взаимодействии API, управлении облачными ресурсами и безопасной обработкой учетных данных.

функции ключей:

]
• ] Поиск данных в режиме реального времени для указанных городов.
]
• отображает важные метрики погоды: температура, влажность и условия.
]
• безопасно сохраняет информацию о погоде в ведре AWS S3.
]
• надежная обработка ошибок для взаимодействия API и облачных сервисов.
]

стек технологий:

• language: python ]
• api: openweather api
• cloud: aws s3 ]
• Libraries: ] boto3 (aws interaction), запросов (http requests), dotenv (управление переменным среды) ]
]

структура проекта:

weather-dashboard/
  src/
    __init__.py
    weather_dashboard.py
  tests/
  data/
  .env
  .gitignore
  requirements.txt

• src/weather_dashboard.py : сценарий Core для извлечения данных и AWS S3 Взаимодействие. ]
• . Env : надежно хранит клавиши API и данные AWS.
• tedds.txt : перечисляет зависимости проекта.
]

Руководство по настройке:

] предпосылки:

Python 3.8
aws cli
git
• ]
]

Steps: ]

клон репозитория:
1. git clone https://github.com/onlyfave/30days-weather-dashboard.git && cd 30days-weather-dashboard ]
Установить зависимости:
2. pip install -r tedding.txt ]
configure
3. . Env с вашим ключом API и информацией о ведре AWS (пример ниже): ]
]

OPENWEATHER_API_KEY=YOUR_OPENWEATHER_API_KEY
AWS_BUCKET_NAME=your-weather-bucket
AWS_DEFAULT_REGION=your-aws-region

настроить учетные данные AWS с использованием
4. aws configure . ]
запустить приложение:
5. python3 src/weather_dashboard.py ]
]

visuals: ]

1. output: ]
]

2. aws S3 Конфигурация ведра: ]
]

3. Пример обработки ошибок: ]
]

4. aws s3 output: ]
]

извлеченные уроки: ]

]
• безопасная обработка учетных данных с использованием переменных среды.
]
• эффективные методы интеграции API.
]
• надежная обработка ошибок в распределенных системах.
]
• GIT версий лучших практик.
]
• ]

] добавить возможности прогнозирования погоды.

разработать удобный графический пользовательский интерфейс (GUI).
• ]
интегрировать расширенную визуализацию данных (matplotlib, plotly).
• ]
Поддержка для большего количества городов и интернационализации.
• ]
автоматическое тестирование (pytest).
• ]
CI/CD реализация трубопровода.
• ]
]
acknowledgments:

] спасибо DevOps и Python Communities, Openweather и AWS.

Контакт:

LinkedIn: Onyeneke FAST Github: только fave ]