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Erweiterte Amazon SNS SNS-Clientbibliothek für Python

Voraussetzungen

Im Folgenden sind die Voraussetzungen für die Verwendung der Amazon SNS Extended Client Library für Python aufgeführt:

Konfigurieren der Nachrichtenspeicherung

Die folgenden Attribute sind auf Boto3 Amazon SNS Client, Topic und PlatformEndpointObjekten zur Konfiguration der Amazon S3 S3-Nachrichtenspeicheroptionen verfügbar.

Beispiel: Veröffentlichen von Nachrichten in Amazon SNS mit einer in Amazon S3 gespeicherten Nutzlast

Wie das aussehen kann, sehen Sie am nachfolgenden Beispielcode:

Um eine große Nachricht zu veröffentlichen, verwenden Sie die Amazon SNS Extended Client Library für Python. Die Nachricht, die Sie senden, verweist auf ein Amazon-S3-Objekt, das den tatsächlichen Nachrichteninhalt enthält.

import boto3
import sns_extended_client
from json import loads

s3_extended_payload_bucket = "extended-client-bucket-store"  
TOPIC_NAME = "TOPIC-NAME"
QUEUE_NAME = "QUEUE-NAME"

# Create an helper to fetch message from S3 
def get_msg_from_s3(body):
    json_msg = loads(body)
    s3_client = boto3.client("s3")
    s3_object = s3_client.get_object(
        Bucket=json_msg[1].get("s3BucketName"), Key=json_msg[1].get("s3Key")
    )
    msg = s3_object.get("Body").read().decode()
    return msg

# Create an helper to fetch and print message SQS queue and S3        
def fetch_and_print_from_sqs(sqs, queue_url):
    """Handy Helper to fetch and print message from SQS queue and S3"""
    message = sqs.receive_message(
        QueueUrl=queue_url, MessageAttributeNames=["All"], MaxNumberOfMessages=1
    ).get("Messages")[0]
    message_body = message.get("Body")
    print("Published Message: {}".format(message_body))
    print("Message Stored in S3 Bucket is: {}\n".format(get_msg_from_s3(message_body)))

# Initialize the SNS client and create SNS Topic
sns_extended_client = boto3.client("sns", region_name="us-east-1")
create_topic_response = sns_extended_client.create_topic(Name=TOPIC_NAME)
demo_topic_arn = create_topic_response.get("TopicArn")

# Create and subscribe an SQS queue to the SNS client
sqs = boto3.client("sqs")
demo_queue_url = sqs.create_queue(QueueName=QUEUE_NAME).get("QueueUrl")
demo_queue_arn = sqs.get_queue_attributes(QueueUrl=demo_queue_url, 
AttributeNames=["QueueArn"])["Attributes"].get("QueueArn")
# Set the RawMessageDelivery subscription attribute to TRUE
sns_extended_client.subscribe(TopicArn=demo_topic_arn, Protocol="sqs", 
Endpoint=demo_queue_arn, Attributes={"RawMessageDelivery":"true"})

sns_extended_client.large_payload_support = s3_extended_payload_bucket

# To store all messages content in S3, set always_through_s3 to True
# In the example, we set message size threshold as 32 bytes, adjust this threshold as per your usecase
# Message will only be uploaded to S3 when its payload size exceeded threshold
sns_extended_client.message_size_threshold = 32
sns_extended_client.publish(
    TopicArn=demo_topic_arn,
    Message="This message should be published to S3 as it exceeds the message_size_threshold limit",
)
# Print message stored in s3
fetch_and_print_from_sqs(sqs, demo_queue_url)          
            

Ausgabe

Published Message:
[
    "software.amazon.payloadoffloading.PayloadS3Pointer",
    {
        "s3BucketName": "extended-client-bucket-store",
        "s3Key": "xxxx-xxxxx-xxxxx-xxxxxx"
    }
]
Message Stored in S3 Bucket is: This message should be published to S3 as it exceeds the message_size_threshold limit