为什么要创建终端节点，把VPC和S3管理起来呢？如果不将VPC和S3通过终端节点管理起来，那么VPC中EC2实例访问S3存储桶是通过公共网络的；一旦关联起来，那么VPC中EC2实例访问S3存储桶走的就是内部网络。好处有两个：1. 走内部网络就不会产生流量费用；2. 走内部网络速度快，不会因为网络原因导致我们的Python脚本产生异常。
将MySQL数据库中的冷数据备份并上传至云平台对象存储的过程。冷数据是指数据库中的历史或不经常访问的数据。我们首先通过执行SQL查询语句从MySQL数据库中提取所需数据，然后将其保存为CSV文件格式，接着通过SDK将备份文件上传到对象存储。
代码编写 Code writing 编写lambda函数 Write lambda functions 主要功能是查询数据库,在本地生成test.csv,而后上传至s3://test-bucket-dev桶,bthlt目录下. test.csv is generated locally and uploaded to s3://test-bucket-dev bucket,bthlt path. import pymysql import logging import boto3 from botocore
在本教程中，您将学习如何使用不同的Python模块从Web上下载文件。 还可以下载常规文件、网页、Amazon S3和其他来源。
我们从最常用的 Python 包入手，去解答上述这个问题。最初，我列出过去一年在 PyPI 上下载次数最多的 Python 包。接下来，深入研究其用途、它们之间的关系和它们备受欢迎的原因。
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是目前最流行和最有需求的自然语言处理任务之一。随着NER的扩展，它也变得更加特定于领域。
IRIS 异常处理程序可以处理 Python 异常并将它们无缝传递给 ObjectScript。在前面的 Python 库示例的基础上，如果尝试使用不存在的文件调用 canvas.drawImage()，并在 ObjectScript 中捕获异常，会看到以下内容：
本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战，如：
在本教程中，你将学习如何使用不同的Python模块从web下载文件。此外，你将下载常规文件、web页面、Amazon S3和其他资源。
今天我们一起学习如何使用不同的Python模块从web下载文件。此外，你将下载常规文件、web页面、Amazon S3和其他资源。
您是否厌倦了在日常工作中做那些重复性的任务？简单但多功能的Python脚本可以解决您的问题。
$ pip list Package Version ---------------------- ------------- aniso8601 2.0.0 asn1crypto 0.23.0 astroid 1.6.2 attrs 17.2.0 Automat 0.6.0 awscli 1.14.14 bcrypt 3.1.4 beautifulsoup4 4.6.0 bleach 1.5.0 boto 2.48.0 boto3 1.5.8 botocore 1.8.22 bs4 0.0.1 bz2file 0.98 certifi 2017.7.27.1 cffi 1.11.0 chardet 3.0.4 click 6.7 colorama 0.3.9 constantly 15.1.0 coreapi 2.3.3 coreschema 0.0.4 cryptography 2.0.3 cssselect 1.0.1 cycler 0.10.0 cymem 1.31.2 cypari 2.2.0 Cython 0.28.2 cytoolz 0.8.2 de-core-news-sm 2.0.0 decorator 4.1.2 dill 0.2.7.1 Django 1.11.5 django-redis 4.8.0 django-rest-swagger 2.1.2 djangorestframework 3.7.3 docutils 0.14 dpath 1.4.2 en-blade-model-sm 2.0.0 en-core-web-lg 2.0.0 en-core-web-md 2.0.0 en-core-web-sm 2.0.0 entrypoints 0.2.3 es-core-news-sm 2.0.0 fabric 2.0.1 Fabric3 1.14.post1 fasttext 0.8.3 flasgger 0.8.3 Flask 1.0.2 Flask-RESTful 0.3.6 flask-swagger 0.2.13 fr-core-news-md 2.0.0 fr-core-news-sm 2.0.0 ftfy 4.4.3 future 0.16.0 FXrays 1.3.3 gensim 3.0.0 h5py 2.7.1 html5lib 0.9999999 hyperlink 17.3.1 idna 2.6 incremental 17.5.0 invoke 1.0.0 ipykernel 4.6.1 ipython 6.2.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.0.1
AWS Translate 服务是一种AWS 机器学习应用服务，它利用高级机器学习技术来进行文本翻译。它的使用非常简单，只需要提供输入文本，该服务就给出输出文本。
Parameter Store用来存储配置的信息还是蛮方便的，记录一下这方面的经验。
Python 历时这么久以来至今还未有一个事实上标准的项目管理及构建工具，以至于造成 Python 项目的结构与构建方式五花八门。这或许是体现了 Python 的自由意志
最近 AWS Re:Invent 大会的一场演讲表明，Rust 和 Severless 简直是绝配——在成本方面，Rust 的优势可能比 Python 高出好几倍。
入侵 AWS 主机的动机有很多，最常见的就是挖矿与垃圾邮件。过去的一年内，Lacework 发现关键事件中有近三分之一都与垃圾邮件和恶意邮件有关。其中，大部分都与一个名为 AndroxGh0st 的 Python 恶意软件有关，背后至少有一个名为 Xcatze 的攻击者。
链接：https://yanbin.blog/python-dependency-management-build-tools
Python 历时这么久以来至今还未有一个事实上标准的项目管理及构建工具，以至于造成 Python 项目的结构与构建方式五花八门。这或许是体现了 Python 的自由意志。
2: 获取public ip 并登陆机器执行 ps 命令记录patch前进程状态已经端口状态
文章来源：网络 推荐阅读：终于来了，【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营！! Python 历时这么久以来至今还未有一个事实上标准的项目管理及构建工具，以至于造成 Python 项目的结构与构建方式五花八门。这或许是体现了 Python 的自由意志。 不像 Java 在经历了最初的手工构建，到半自动化的 Ant, 再到 Maven 基本就是事实上的标准了。其间 Maven 还接受了其他的 Gradle(Android 项目主推), SBT(主要是 Scala 项目), Ant+Ivy, Buildr
在这篇文章里我想介绍下怎样利用AWS(hjlouyoujuqi360com)部署一个无服务架构的个人网站。这个个人网站将具备以下特点：
使用boto进行https的连接失败, validate_certs设置成True或False没有任何作用
IoT-AWS-Slack-and-a-Raspberry-Pi-1-1068x656-1.jpg
Red-Shadow是一款功能强大的AWS IAM漏洞扫描工具，该工具可以帮助你扫描AWS IAM中的错误配置与安全漏洞。
这个问题就是我写这篇文章的初衷。我找出了22个最常用的 Python 包，希望能给你一些启发。
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法，并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。
Nebula是一个云和DevOps渗透测试框架，它为每个提供者和每个功能构建了模块，截至 2021年4月，它仅涵盖AWS，但目前是一个正在进行的项目，有望继续发展以测试GCP、Azure、Kubernetes、Docker或Ansible、Terraform、Chef等自动化引擎
今天给大家分享最近一年内PyPI上下载量最高的Python包。现在我们来看看这些包的作用，他们之间的关系，以及为什么如此流行。 1. Urllib3：8.93亿次下载 Urllib3 是 Python 的 HTTP 客户端，它提供了许多 Python 标准库没有的功能。
参考了官方文档，决定采用 Customer-Provided Keys(Amazon SSE-C)方式进行加密
人脸识别是目前机器视觉最成功的一个领域了，有许多的人脸检测与识别算法以及人脸识别的函数库。对于入门深度学习来说，从头开始一步一步训练出一个自己的人脸识别项目对你学习深度学习是非常有帮助的，但是在学习之前何不用人脸识别的函数库来体验一下快速搭建人脸识别系统的成就感，也为后续学习提供动力。
在用 Flask 写一个项目，后台管理用的插件暂时是 flask-admin。想实现的效果：在后台管理页面中，把提交到后端的图片不保存在 static 文件夹下面，而是通过后端代码把这个文件对象上传到 AWS 的 S3中存储。
Nebula 是一个云和（希望如此）DevOps 渗透测试框架。它为每个提供者和每个功能构建了模块。截至 2021 年 4 月，它仅涵盖 AWS，但目前是一个正在进行的项目，并有望继续发展以测试 GCP、Azure、Kubernetes、Docker 或 Ansible、Terraform、Chef 等自动化引擎。
人工智能时代，最需要学习的编程语言是：python 。笔者是个 python 小白，昨天花了两个小时，第一次成功运行起来 python 项目 。
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
这是「进击的Coder」的第 632 篇技术分享 来源：CSDN “ 阅读本文大概需要 5 分钟。 ” 作为一门异常受欢迎的编程语言，Python 的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python 一直被诟病的就是它运行速度太慢。 在去年的 PyCon US 2021 大会上，Python 之父 Guido van Rossum 曾表示：要在 2022 年的 Python 3.11 中，将 Python 速度提高 2 倍，4 年内，速度提升 5 倍，以解决
作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3（Python 版 AWS SDK）来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作，但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据，事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台（Azure、GCP、Oracle Cloud），更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
我是猫头虎博主，我总是在寻找那些能让我们的代码轻盈跳跃、高效运行的工具。最近，我发现了一个名为DevChat的开源平台，它像是给程序员的节日礼物🎁。它不仅能帮我们生成代码，还能协助文档编制，使用AI的力量让开发工作变得更加轻松。在这篇博客中，我将深入探究DevChat的每一个角落，分享我的使用体验，让你看看它是否值得成为你代码工具箱中的新宠儿。搜索“DevChat 开源 AI 编程”，跟我一起走进这个 AI 的奇妙世界吧！
nohup ./minio server /home/minio > /home/minio/minio.log 2>&1 &
项目简介 本文是关于安装和配置直接从数据库中直接呈现的超酷和令人钦佩的D3图表，而无需任何特殊的API。这些工具名为 SuperSet，它来自Airbnb的团队。
记录下如何使用python中的boto3，连接并操作S3对象服务 # python版本 boto3 api官方文档 # -*- coding: utf-8 -*- """ @Time : 2021/9/23 17:19 @Author : summer @File : s3_client.py @Software: PyCharm """ import json import os from collections import defaultdict import urllib3 imp
Amazon Comprehend 服务利用自然语言处理（NLP）来分析文本。其使用非常简单。
本文基于DeepSpeedExamples仓库中给出的Megatron相关例子探索一下训练GPT2模型的流程。主要包含3个部分，第一个部分是基于原始的Megatron如何训练GPT2模型，第二个部分是如何结合DeepSpeed的特性进行训练Megatron GPT2，由于篇幅原因这篇文章只写了第一部分，主要是非常细致的记录了跑起来Megatron GPT2训练流程碰到的一些问题和如何解决的。本文主要以 https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples/tree/bdf8e59aede8c8e0577e8d4d557298ca8515268f 这里的codebase展开写作。
这个是最终的结果，如果我自己拿到这个数据作图完全没有问题，但是这个推文写的内容可能是有些乱的，对于没有python基础的同学应该比较麻烦，争取花时间在研究研究，把这个脚本完善一下，写的更加具有普适性。
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