Amazon web service 是個相當有名的雲端服務，
這次試著使用 Python 來存取 Amazon s3 資料。
1. 請先安裝 boto (Python interface to Amazon Web Services)
$ sudo pip install boto
2. 取得 Amazon s3 access key & secrect key
進入 Amazon 帳戶設定，Create New User 後會取得一組 access & secrect key，
但還無法存取，點選 User 內的 Attatch Policy，勾選 AmazonS3FullAccess
3. 至 Amazon s3 建立一個 bucket
4. import s3 connection
from boto.s3.connection import S3Connection
from boto.s3.key import Key
conn = S3Connection(${yourAccessKey}, ${yourSecrectKey})
bucket = conn.get_bucket(${bucketname})
fileKey = Key(bucket)
fileKey.key = ${fileName}
# if you want to get file in folder -> fileKey.key = '${folderName}/${fileName}'
fileKey.set_contents_from_string(${changeString})
fileKey.make_public()
若你有一支程式需要定時跑的話，
Heroku 提供 Schdeuler 簡單地達到你的需求，
Heroku Scheduler | Heroku Dev Center
1. 要求 heroku 在你的帳號啟用 scheduler 服務。
若你的帳號資訊未填寫信用卡資訊，Heroku 會先要求完成信用卡資訊填寫，schedluer 跟 app 服務一樣，一個月有固定的免費配額可使用。
$ heroku addons:create scheduler:standard
2. 進入 app dashboard 會發現多了 Heroku Schdeuler 選項。
3. 隨意將一個 python 程式上傳至 remote master，並測試確認程式正常。
$ heroku run python test.py
4. 在 Heroku Schdeuler 內 add new job。
完成。
將環境建置完成後，再來要試著來處理 GET/POST 連線，
其實沒有真正要做什麼東西，只是想要玩玩看是否真的能成功來 post 資料並且顯示在 web 上，
目標如下：
POST
- 收到 POST 連線後，抓到 post data
- 將 data 內容 output 成一個文字檔
- 回傳收到的 data, time, from ip
GET
- 讀取文字檔內容
- 在 web 上顯示最新的 data 資訊
實作
import flask
import functools
import os
import datetime
import time
app = flask.Flask(__name__)
@app.route('/wtf', methods=['POST', 'GET'])
def wtf():
fileName = 'lastReceive.txt'
if flask.request.method == 'GET':
getFile = open(fileName, 'r')
text = getFile.read()
getFile.close()
spilt = text.split('$')
return '<br>' + 'Last Received POST Data is : "' + spilt[0] + '"' + '<br>' + 'From : ' + spilt[1]+ '<br>' + 'Date : ' + spilt[2]
elif flask.request.method == 'POST':
receivePost = flask.request.stream.read()
ip = flask.request.remote_addr
now = datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
write = receivePost + '$' + ip + '$' + now
if not os.path.isfile(fileName):
tempFile = open(fileName, 'a')
else:
tempFile = open(fileName, 'w')
tempFile.write(write)
tempFile.close()
return '<br>' + 'Receive POST Data is : "' + receivePost + '"' + '<br>' + 'From : ' + ip + '<br>' + 'Date : ' + now
def main():
port = int(os.environ.get('PORT', 5000))
app.run(host='0.0.0.0', port=port)
if __name__ == '__main__': main()
Heroku，一個偶然看到的網站，是一套 Paas 的服務，建立在 Amazon EC2 的雲端架構上，
Dynos 是其基本的服務單位，以每小時單位計價，隨著服務規格不同，如記憶體或 CPU 等，提供不同價格的方案，
基本上就是你不需要擔心實際的資源配置以及系統架構，
並提供各式各樣的底層服務來讓你選擇組合，方便快速的整合讓你專心開發應用程式。
前言
會有興趣是因為這些雲端運算或 Amazon 以前只會在書上或考題上看到，
剛好又在練習 python 以及好奇 server API 運作的情況下，
心想不如來實際操作看看寫一支小小的 python 程式放在 heroku 上來處理 GET/POST 連線。
可以按照 Getting Started with Python on Heroku 的步驟來建置，
不過我只是個用 editor 寫小小 python 程式的人，過程中其實遇到一點點的阻礙加上一點點的不知道自己在做什麼，
因此在這邊列出成功的操作步驟加上一點點的說明，來清楚的紀錄整個流程。
< 申請 heroku 帳號 >
< 部署環境 >
1. 安裝 Heroku toolbelt
Heroku toolbelt
基本上因為必須操作 heroku 的指令，你必須先裝上 heroku 的 command line tool。
2. heroku login
當你完成安裝後，便可以使用 heroku 指令來使用剛剛申請的帳號進行登入。
$ heroku login
3. 建立專案根目錄
再來請建立一個資料夾作為你的應用程式的根目錄，並且移動到此根目錄底下。
$ mkdir helloflask
$ cd helloflask
4. 安裝 Virtualenv
Virtualenv 是一個可以創造出 python 虛擬環境的工具，用來為你的專案架設獨立的環境，
在這邊 heroku 認為你已經安裝好 Virtualenv，若沒有裝過的話，要先進行安裝。
$ easy_install virtualenv
5. 建立並啟動 Virtualenv 環境
$ virtualenv venv
$ source venv/bin/activate
6. 安裝 Flask
Flask 是一個以 python 語言為主的 MicroFramework，以此來實作我們的 python 程式。
$ pip install Flask gunicorn
7. 建立一個簡單的 application
在這邊我們先寫一個非常簡單的程式，來測試環境是否架設成功。
import os
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
return 'Hello World!'
if __name__ == '__main__':
port = int(os.environ.get('PORT', 5000))
app.run(host='0.0.0.0', port=port)
8. 建立 Procfile 以及 requirements.txt
在這邊 heroku 會先請你定義使用 web 方式來執行應用程式，並寫入名為 “Procfile" 的檔案以及建立環境設定檔。
$ pip freeze > requirements.txt
$ echo web: python app.py > Procfile
9. 執行 web service
$ foreman start
接下來就可以開啟瀏覽器輸入 https://localhost:5000，就能看到 'Hello World!' 出現了。
10. push 至遠端伺服器
heroku 會為你建立好遠端分支，這時候必須進行一些 git 的操作，push 到遠端分支上來 deploy 程式碼，
成功 push 之後，在 Heroku | Apps 上就能看到你的應用程式，
