Seleziona le tue preferenze relative ai cookie

Utilizziamo cookie essenziali e strumenti simili necessari per fornire il nostro sito e i nostri servizi. Utilizziamo i cookie prestazionali per raccogliere statistiche anonime in modo da poter capire come i clienti utilizzano il nostro sito e apportare miglioramenti. I cookie essenziali non possono essere disattivati, ma puoi fare clic su \"Personalizza\" o \"Rifiuta\" per rifiutare i cookie prestazionali.

Se sei d'accordo, AWS e le terze parti approvate utilizzeranno i cookie anche per fornire utili funzionalità del sito, ricordare le tue preferenze e visualizzare contenuti pertinenti, inclusa la pubblicità pertinente. Per continuare senza accettare questi cookie, fai clic su \"Continua\" o \"Rifiuta\". Per effettuare scelte più dettagliate o saperne di più, fai clic su \"Personalizza\".

Esempi di Amazon RDS Data Service che utilizzano SDK per Python (Boto3) - Esempi di codice dell'AWS SDK

Ci sono altri AWS SDK esempi disponibili nel repository AWS Doc SDK Examples GitHub .

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Ci sono altri AWS SDK esempi disponibili nel repository AWS Doc SDK Examples GitHub .

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Esempi di Amazon RDS Data Service che utilizzano SDK per Python (Boto3)

I seguenti esempi di codice mostrano come eseguire azioni e implementare scenari comuni utilizzando AWS SDK for Python (Boto3) con Amazon RDS Data Service.

Gli scenari sono esempi di codice che mostrano come eseguire attività specifiche richiamando più funzioni all'interno di un servizio o combinandole con altre Servizi AWS.

Ogni esempio include un collegamento al codice sorgente completo, in cui è possibile trovare istruzioni su come configurare ed eseguire il codice nel contesto.

Argomenti

Scenari

Il seguente esempio di codice mostra come creare un'applicazione Web che tiene traccia degli elementi di lavoro in un database Amazon Aurora Serverless e utilizza Amazon Simple Email Service (AmazonSES) per inviare report.

SDKper Python (Boto3)

Mostra come utilizzare per AWS SDK for Python (Boto3) creare un REST servizio che tenga traccia degli elementi di lavoro in un database Amazon Aurora Serverless e invii report tramite e-mail utilizzando Amazon Simple Email Service (Amazon). SES Questo esempio utilizza il framework web Flask per gestire il HTTP routing e si integra con una pagina web React per presentare un'applicazione web completamente funzionale.

  • Crea un servizio Flask REST che si integri con. Servizi AWS

  • Lettura, scrittura e aggiornamento degli elementi di lavoro archiviati in un database Aurora Serverless.

  • Crea un AWS Secrets Manager segreto che contenga le credenziali del database e usalo per autenticare le chiamate al database.

  • Usa Amazon SES per inviare report via e-mail sugli elementi di lavoro.

Per il codice sorgente completo e le istruzioni su come configurarlo ed eseguirlo, guarda l'esempio completo su GitHub.

Servizi utilizzati in questo esempio
  • Aurora

  • Amazon RDS

  • Servizio RDS dati Amazon

  • Amazon SES

Il seguente esempio di codice mostra come creare un'applicazione Web che tiene traccia degli elementi di lavoro in un database Amazon Aurora Serverless e utilizza Amazon Simple Email Service (AmazonSES) per inviare report.

SDKper Python (Boto3)

Mostra come utilizzare per AWS SDK for Python (Boto3) creare un REST servizio che tenga traccia degli elementi di lavoro in un database Amazon Aurora Serverless e invii report tramite e-mail utilizzando Amazon Simple Email Service (Amazon). SES Questo esempio utilizza il framework web Flask per gestire il HTTP routing e si integra con una pagina web React per presentare un'applicazione web completamente funzionale.

  • Crea un servizio Flask REST che si integri con. Servizi AWS

  • Lettura, scrittura e aggiornamento degli elementi di lavoro archiviati in un database Aurora Serverless.

  • Crea un AWS Secrets Manager segreto che contenga le credenziali del database e usalo per autenticare le chiamate al database.

  • Usa Amazon SES per inviare report via e-mail sugli elementi di lavoro.

Per il codice sorgente completo e le istruzioni su come configurarlo ed eseguirlo, guarda l'esempio completo su GitHub.

Servizi utilizzati in questo esempio
  • Aurora

  • Amazon RDS

  • Servizio RDS dati Amazon

  • Amazon SES

Argomento successivo:

Amazon Redshift

Argomento precedente:

Amazon RDS
PrivacyCondizioni del sitoPreferenze cookie
© 2024, Amazon Web Services, Inc. o società affiliate. Tutti i diritti riservati.