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for Python(Boto3)SDK을 사용하는 Step Functions 예제
다음 코드 예제에서는 Step Functions와 AWS SDK for Python (Boto3) 함께를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.
기본 사항은 서비스 내에서 필수 작업을 수행하는 방법을 보여주는 코드 예제입니다.
작업은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.
시나리오는 동일한 서비스 내에서 또는 다른 AWS 서비스와 결합된 상태에서 여러 함수를 호출하여 특정 태스크를 수행하는 방법을 보여주는 코드 예제입니다.
각 예제에는 컨텍스트에서 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있습니다.
시작
다음 코드 예제에서는 Step Functions를 사용하여 시작하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
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참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. import boto3 def hello_stepfunctions(stepfunctions_client): """ Use the AWS SDK for Python (Boto3) to create an AWS Step Functions client and list the state machines in your account. This list might be empty if you haven't created any state machines. This example uses the default settings specified in your shared credentials and config files. :param stepfunctions_client: A Boto3 Step Functions Client object. """ print("Hello, Step Functions! Let's list up to 10 of your state machines:") state_machines = stepfunctions_client.list_state_machines(maxResults=10) for sm in state_machines["stateMachines"]: print(f"\t{sm['name']}: {sm['stateMachineArn']}") if __name__ == "__main__": hello_stepfunctions(boto3.client("stepfunctions"))
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API 자세한 내용은 ListStateMachines의 AWS SDK Python(Boto3) API 참조를 참조하세요.
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기본 사항
다음 코드 예시는 다음과 같은 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.
활동을 생성합니다.
이전에 생성한 활동을 한 단계로 포함하는 Amazon States Language 정의에서 상태 시스템을 생성합니다.
상태 시스템을 실행하고 사용자 입력으로 활동에 응답합니다.
실행 완료 후 최종 상태 및 출력을 가져온 다음 리소스를 정리합니다.
- SDK Python용(Boto3)
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참고
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에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. 명령 프롬프트에서 대화형 시나리오를 실행합니다.
class StateMachineScenario: """Runs an interactive scenario that shows how to get started using Step Functions.""" def __init__(self, activity, state_machine, iam_client): """ :param activity: An object that wraps activity actions. :param state_machine: An object that wraps state machine actions. :param iam_client: A Boto3 AWS Identity and Access Management (IAM) client. """ self.activity = activity self.state_machine = state_machine self.iam_client = iam_client self.state_machine_role = None def prerequisites(self, state_machine_role_name): """ Finds or creates an IAM role that can be assumed by Step Functions. A role of this kind is required to create a state machine. The state machine used in this example does not call any additional services, so it needs no additional permissions. :param state_machine_role_name: The name of the role. :return: Data about the role. """ trust_policy = { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "", "Effect": "Allow", "Principal": {"Service": "states.amazonaws.com"}, "Action": "sts:AssumeRole", } ], } try: role = self.iam_client.get_role(RoleName=state_machine_role_name) print(f"Prerequisite IAM role {state_machine_role_name} already exists.") except ClientError as err: if err.response["Error"]["Code"] == "NoSuchEntity": role = None else: logger.error( "Couldn't get prerequisite IAM role %s. Here's why: %s: %s", state_machine_role_name, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise if role is None: try: role = self.iam_client.create_role( RoleName=state_machine_role_name, AssumeRolePolicyDocument=json.dumps(trust_policy), ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't create prerequisite IAM role %s. Here's why: %s: %s", state_machine_role_name, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise self.state_machine_role = role["Role"] def find_or_create_activity(self, activity_name): """ Finds or creates a Step Functions activity. :param activity_name: The name of the activity. :return: The Amazon Resource Name (ARN) of the activity. """ print("First, let's set up an activity and state machine.") activity_arn = self.activity.find(activity_name) if activity_arn is None: activity_arn = self.activity.create(activity_name) print( f"Activity {activity_name} created. Its Amazon Resource Name (ARN) is " f"{activity_arn}." ) else: print(f"Activity {activity_name} already exists.") return activity_arn def find_or_create_state_machine( self, state_machine_name, activity_arn, state_machine_file ): """ Finds or creates a Step Functions state machine. :param state_machine_name: The name of the state machine. :param activity_arn: The ARN of an activity that is used as a step in the state machine. This ARN is injected into the state machine definition that's used to create the state machine. :param state_machine_file: The path to a file containing the state machine definition. :return: The ARN of the state machine. """ state_machine_arn = self.state_machine.find(state_machine_name) if state_machine_arn is None: with open(state_machine_file) as state_machine_file: state_machine_def = state_machine_file.read().replace( "{{DOC_EXAMPLE_ACTIVITY_ARN}}", activity_arn ) state_machine_arn = self.state_machine.create( state_machine_name, state_machine_def, self.state_machine_role["Arn"], ) print(f"State machine {state_machine_name} created.") else: print(f"State machine {state_machine_name} already exists.") print("-" * 88) print(f"Here's some information about state machine {state_machine_name}:") state_machine_info = self.state_machine.describe(state_machine_arn) for field in ["name", "status", "stateMachineArn", "roleArn"]: print(f"\t{field}: {state_machine_info[field]}") return state_machine_arn def run_state_machine(self, state_machine_arn, activity_arn): """ Run the state machine. The state machine used in this example is a simple chat simulation. It contains an activity step in a loop that is used for user interaction. When the state machine gets to the activity step, it waits for an external application to get task data and submit a response. This function acts as the activity application by getting task input and responding with user input. :param state_machine_arn: The ARN of the state machine. :param activity_arn: The ARN of the activity used as a step in the state machine. :return: The ARN of the run. """ print( f"Let's run the state machine. It's a simplistic, non-AI chat simulator " f"we'll call ChatSFN." ) user_name = q.ask("What should ChatSFN call you? ", q.non_empty) run_input = {"name": user_name} print("Starting state machine...") run_arn = self.state_machine.start(state_machine_arn, json.dumps(run_input)) action = None while action != "done": activity_task = self.activity.get_task(activity_arn) task_input = json.loads(activity_task["input"]) print(f"ChatSFN: {task_input['message']}") action = task_input["actions"][ q.choose("What now? ", task_input["actions"]) ] task_response = {"action": action} self.activity.send_task_success( activity_task["taskToken"], json.dumps(task_response) ) return run_arn def finish_state_machine_run(self, run_arn): """ Wait for the state machine run to finish, then print final status and output. :param run_arn: The ARN of the run to retrieve. """ print(f"Let's get the final output from the state machine:") status = "RUNNING" while status == "RUNNING": run_output = self.state_machine.describe_run(run_arn) status = run_output["status"] if status == "RUNNING": print( "The state machine is still running, let's wait for it to finish." ) wait(1) elif status == "SUCCEEDED": print(f"ChatSFN: {json.loads(run_output['output'])['message']}") else: print(f"Run status: {status}.") def cleanup( self, state_machine_name, state_machine_arn, activity_name, activity_arn, state_machine_role_name, ): """ Clean up resources created by this example. :param state_machine_name: The name of the state machine. :param state_machine_arn: The ARN of the state machine. :param activity_name: The name of the activity. :param activity_arn: The ARN of the activity. :param state_machine_role_name: The name of the role used by the state machine. """ if q.ask( "Do you want to delete the state machine, activity, and role created for this " "example? (y/n) ", q.is_yesno, ): self.state_machine.delete(state_machine_arn) print(f"Deleted state machine {state_machine_name}.") self.activity.delete(activity_arn) print(f"Deleted activity {activity_name}.") self.iam_client.delete_role(RoleName=state_machine_role_name) print(f"Deleted role {state_machine_role_name}.") def run_scenario(self, activity_name, state_machine_name): print("-" * 88) print("Welcome to the AWS Step Functions state machines demo.") print("-" * 88) activity_arn = self.find_or_create_activity(activity_name) state_machine_arn = self.find_or_create_state_machine( state_machine_name, activity_arn, "../../../resources/sample_files/chat_sfn_state_machine.json", ) print("-" * 88) run_arn = self.run_state_machine(state_machine_arn, activity_arn) print("-" * 88) self.finish_state_machine_run(run_arn) print("-" * 88) self.cleanup( state_machine_name, state_machine_arn, activity_name, activity_arn, self.state_machine_role["RoleName"], ) print("-" * 88) print("\nThanks for watching!") print("-" * 88) if __name__ == "__main__": logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s") try: stepfunctions_client = boto3.client("stepfunctions") iam_client = boto3.client("iam") scenario = StateMachineScenario( Activity(stepfunctions_client), StateMachine(stepfunctions_client), iam_client, ) scenario.prerequisites("doc-example-state-machine-chat") scenario.run_scenario("doc-example-activity", "doc-example-state-machine") except Exception: logging.exception("Something went wrong with the demo.")
상태 머신 작업을 래핑하는 클래스를 정의합니다.
class StateMachine: """Encapsulates Step Functions state machine actions.""" def __init__(self, stepfunctions_client): """ :param stepfunctions_client: A Boto3 Step Functions client. """ self.stepfunctions_client = stepfunctions_client def create(self, name, definition, role_arn): """ Creates a state machine with the specific definition. The state machine assumes the provided role before it starts a run. :param name: The name to give the state machine. :param definition: The Amazon States Language definition of the steps in the the state machine. :param role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of the role that is assumed by Step Functions when the state machine is run. :return: The ARN of the newly created state machine. """ try: response = self.stepfunctions_client.create_state_machine( name=name, definition=definition, roleArn=role_arn ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't create state machine %s. Here's why: %s: %s", name, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response["stateMachineArn"] def find(self, name): """ Find a state machine by name. This requires listing the state machines until one is found with a matching name. :param name: The name of the state machine to search for. :return: The ARN of the state machine if found; otherwise, None. """ try: paginator = self.stepfunctions_client.get_paginator("list_state_machines") for page in paginator.paginate(): for state_machine in page.get("stateMachines", []): if state_machine["name"] == name: return state_machine["stateMachineArn"] except ClientError as err: logger.error( "Couldn't list state machines. Here's why: %s: %s", err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise def describe(self, state_machine_arn): """ Get data about a state machine. :param state_machine_arn: The ARN of the state machine to look up. :return: The retrieved state machine data. """ try: response = self.stepfunctions_client.describe_state_machine( stateMachineArn=state_machine_arn ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't describe state machine %s. Here's why: %s: %s", state_machine_arn, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response def start(self, state_machine_arn, run_input): """ Start a run of a state machine with a specified input. A run is also known as an "execution" in Step Functions. :param state_machine_arn: The ARN of the state machine to run. :param run_input: The input to the state machine, in JSON format. :return: The ARN of the run. This can be used to get information about the run, including its current status and final output. """ try: response = self.stepfunctions_client.start_execution( stateMachineArn=state_machine_arn, input=run_input ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't start state machine %s. Here's why: %s: %s", state_machine_arn, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response["executionArn"] def describe_run(self, run_arn): """ Get data about a state machine run, such as its current status or final output. :param run_arn: The ARN of the run to look up. :return: The retrieved run data. """ try: response = self.stepfunctions_client.describe_execution( executionArn=run_arn ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't describe run %s. Here's why: %s: %s", run_arn, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response def delete(self, state_machine_arn): """ Delete a state machine and all of its run data. :param state_machine_arn: The ARN of the state machine to delete. """ try: response = self.stepfunctions_client.delete_state_machine( stateMachineArn=state_machine_arn ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't delete state machine %s. Here's why: %s: %s", state_machine_arn, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response
활동 작업을 래핑하는 클래스를 정의합니다.
class Activity: """Encapsulates Step Function activity actions.""" def __init__(self, stepfunctions_client): """ :param stepfunctions_client: A Boto3 Step Functions client. """ self.stepfunctions_client = stepfunctions_client def create(self, name): """ Create an activity. :param name: The name of the activity to create. :return: The Amazon Resource Name (ARN) of the newly created activity. """ try: response = self.stepfunctions_client.create_activity(name=name) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't create activity %s. Here's why: %s: %s", name, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response["activityArn"] def find(self, name): """ Find an activity by name. This requires listing activities until one is found with a matching name. :param name: The name of the activity to search for. :return: If found, the ARN of the activity; otherwise, None. """ try: paginator = self.stepfunctions_client.get_paginator("list_activities") for page in paginator.paginate(): for activity in page.get("activities", []): if activity["name"] == name: return activity["activityArn"] except ClientError as err: logger.error( "Couldn't list activities. Here's why: %s: %s", err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise def get_task(self, activity_arn): """ Gets task data for an activity. When a state machine is waiting for the specified activity, a response is returned with data from the state machine. When a state machine is not waiting, this call blocks for 60 seconds. :param activity_arn: The ARN of the activity to get task data for. :return: The task data for the activity. """ try: response = self.stepfunctions_client.get_activity_task( activityArn=activity_arn ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't get a task for activity %s. Here's why: %s: %s", activity_arn, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response def send_task_success(self, task_token, task_response): """ Sends a success response to a waiting activity step. A state machine with an activity step waits for the activity to get task data and then respond with either success or failure before it resumes processing. :param task_token: The token associated with the task. This is included in the response to the get_activity_task action and must be sent without modification. :param task_response: The response data from the activity. This data is received and processed by the state machine. """ try: self.stepfunctions_client.send_task_success( taskToken=task_token, output=task_response ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't send task success. Here's why: %s: %s", err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise def delete(self, activity_arn): """ Delete an activity. :param activity_arn: The ARN of the activity to delete. """ try: response = self.stepfunctions_client.delete_activity( activityArn=activity_arn ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't delete activity %s. Here's why: %s: %s", activity_arn, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response
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API 자세한 내용은 AWS SDK Python(Boto3) API 참조의에서 다음 주제를 참조하세요.
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작업
다음 코드 예시에서는 CreateActivity
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
-
참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class Activity: """Encapsulates Step Function activity actions.""" def __init__(self, stepfunctions_client): """ :param stepfunctions_client: A Boto3 Step Functions client. """ self.stepfunctions_client = stepfunctions_client def create(self, name): """ Create an activity. :param name: The name of the activity to create. :return: The Amazon Resource Name (ARN) of the newly created activity. """ try: response = self.stepfunctions_client.create_activity(name=name) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't create activity %s. Here's why: %s: %s", name, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response["activityArn"]
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API 자세한 내용은 CreateActivity의 AWS SDK Python(Boto3) API 참조를 참조하세요.
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다음 코드 예시에서는 CreateStateMachine
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
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참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class StateMachine: """Encapsulates Step Functions state machine actions.""" def __init__(self, stepfunctions_client): """ :param stepfunctions_client: A Boto3 Step Functions client. """ self.stepfunctions_client = stepfunctions_client def create(self, name, definition, role_arn): """ Creates a state machine with the specific definition. The state machine assumes the provided role before it starts a run. :param name: The name to give the state machine. :param definition: The Amazon States Language definition of the steps in the the state machine. :param role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of the role that is assumed by Step Functions when the state machine is run. :return: The ARN of the newly created state machine. """ try: response = self.stepfunctions_client.create_state_machine( name=name, definition=definition, roleArn=role_arn ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't create state machine %s. Here's why: %s: %s", name, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response["stateMachineArn"]
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API 자세한 내용은 CreateStateMachine의 AWS SDK Python(Boto3) API 참조를 참조하세요.
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다음 코드 예시에서는 DeleteActivity
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
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참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class Activity: """Encapsulates Step Function activity actions.""" def __init__(self, stepfunctions_client): """ :param stepfunctions_client: A Boto3 Step Functions client. """ self.stepfunctions_client = stepfunctions_client def delete(self, activity_arn): """ Delete an activity. :param activity_arn: The ARN of the activity to delete. """ try: response = self.stepfunctions_client.delete_activity( activityArn=activity_arn ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't delete activity %s. Here's why: %s: %s", activity_arn, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response
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API 자세한 내용은 DeleteActivity의 AWS SDK Python(Boto3) API 참조를 참조하세요.
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다음 코드 예시에서는 DeleteStateMachine
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
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참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class StateMachine: """Encapsulates Step Functions state machine actions.""" def __init__(self, stepfunctions_client): """ :param stepfunctions_client: A Boto3 Step Functions client. """ self.stepfunctions_client = stepfunctions_client def delete(self, state_machine_arn): """ Delete a state machine and all of its run data. :param state_machine_arn: The ARN of the state machine to delete. """ try: response = self.stepfunctions_client.delete_state_machine( stateMachineArn=state_machine_arn ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't delete state machine %s. Here's why: %s: %s", state_machine_arn, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response
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API 자세한 내용은 DeleteStateMachine의 AWS SDK Python(Boto3) API 참조를 참조하세요.
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다음 코드 예시에서는 DescribeExecution
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
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참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. def describe_run(self, run_arn): """ Get data about a state machine run, such as its current status or final output. :param run_arn: The ARN of the run to look up. :return: The retrieved run data. """ try: response = self.stepfunctions_client.describe_execution( executionArn=run_arn ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't describe run %s. Here's why: %s: %s", run_arn, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response
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API 자세한 내용은 DescribeExecution의 AWS SDK Python(Boto3) API 참조를 참조하세요.
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다음 코드 예시에서는 DescribeStateMachine
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
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참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class StateMachine: """Encapsulates Step Functions state machine actions.""" def __init__(self, stepfunctions_client): """ :param stepfunctions_client: A Boto3 Step Functions client. """ self.stepfunctions_client = stepfunctions_client def describe(self, state_machine_arn): """ Get data about a state machine. :param state_machine_arn: The ARN of the state machine to look up. :return: The retrieved state machine data. """ try: response = self.stepfunctions_client.describe_state_machine( stateMachineArn=state_machine_arn ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't describe state machine %s. Here's why: %s: %s", state_machine_arn, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response
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자세한 API 내용은 DescribeStateMachine의 AWS SDK Python(Boto3) API 참조를 참조하세요.
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다음 코드 예시에서는 GetActivityTask
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
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참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class Activity: """Encapsulates Step Function activity actions.""" def __init__(self, stepfunctions_client): """ :param stepfunctions_client: A Boto3 Step Functions client. """ self.stepfunctions_client = stepfunctions_client def get_task(self, activity_arn): """ Gets task data for an activity. When a state machine is waiting for the specified activity, a response is returned with data from the state machine. When a state machine is not waiting, this call blocks for 60 seconds. :param activity_arn: The ARN of the activity to get task data for. :return: The task data for the activity. """ try: response = self.stepfunctions_client.get_activity_task( activityArn=activity_arn ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't get a task for activity %s. Here's why: %s: %s", activity_arn, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response
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API 자세한 내용은 GetActivityTask의 AWS SDK Python(Boto3) API 참조를 참조하세요.
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다음 코드 예시에서는 ListActivities
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
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참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class Activity: """Encapsulates Step Function activity actions.""" def __init__(self, stepfunctions_client): """ :param stepfunctions_client: A Boto3 Step Functions client. """ self.stepfunctions_client = stepfunctions_client def find(self, name): """ Find an activity by name. This requires listing activities until one is found with a matching name. :param name: The name of the activity to search for. :return: If found, the ARN of the activity; otherwise, None. """ try: paginator = self.stepfunctions_client.get_paginator("list_activities") for page in paginator.paginate(): for activity in page.get("activities", []): if activity["name"] == name: return activity["activityArn"] except ClientError as err: logger.error( "Couldn't list activities. Here's why: %s: %s", err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise
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자세한 API 내용은 ListActivities의 AWS SDK Python(Boto3) API 참조를 참조하세요.
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다음 코드 예시에서는 ListStateMachines
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
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참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. 계정의 상태 머신 목록에서 검색하여 이름으로 상태 머신을 찾을 수 있습니다.
class StateMachine: """Encapsulates Step Functions state machine actions.""" def __init__(self, stepfunctions_client): """ :param stepfunctions_client: A Boto3 Step Functions client. """ self.stepfunctions_client = stepfunctions_client def find(self, name): """ Find a state machine by name. This requires listing the state machines until one is found with a matching name. :param name: The name of the state machine to search for. :return: The ARN of the state machine if found; otherwise, None. """ try: paginator = self.stepfunctions_client.get_paginator("list_state_machines") for page in paginator.paginate(): for state_machine in page.get("stateMachines", []): if state_machine["name"] == name: return state_machine["stateMachineArn"] except ClientError as err: logger.error( "Couldn't list state machines. Here's why: %s: %s", err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise
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API 자세한 내용은 ListStateMachines의 AWS SDK Python(Boto3) API 참조를 참조하세요.
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다음 코드 예시에서는 SendTaskSuccess
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
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참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class Activity: """Encapsulates Step Function activity actions.""" def __init__(self, stepfunctions_client): """ :param stepfunctions_client: A Boto3 Step Functions client. """ self.stepfunctions_client = stepfunctions_client def send_task_success(self, task_token, task_response): """ Sends a success response to a waiting activity step. A state machine with an activity step waits for the activity to get task data and then respond with either success or failure before it resumes processing. :param task_token: The token associated with the task. This is included in the response to the get_activity_task action and must be sent without modification. :param task_response: The response data from the activity. This data is received and processed by the state machine. """ try: self.stepfunctions_client.send_task_success( taskToken=task_token, output=task_response ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't send task success. Here's why: %s: %s", err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise
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API 자세한 내용은 SendTaskSuccess의 AWS SDK Python(Boto3) API 참조를 참조하세요.
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다음 코드 예시에서는 StartExecution
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
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참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class StateMachine: """Encapsulates Step Functions state machine actions.""" def __init__(self, stepfunctions_client): """ :param stepfunctions_client: A Boto3 Step Functions client. """ self.stepfunctions_client = stepfunctions_client def start(self, state_machine_arn, run_input): """ Start a run of a state machine with a specified input. A run is also known as an "execution" in Step Functions. :param state_machine_arn: The ARN of the state machine to run. :param run_input: The input to the state machine, in JSON format. :return: The ARN of the run. This can be used to get information about the run, including its current status and final output. """ try: response = self.stepfunctions_client.start_execution( stateMachineArn=state_machine_arn, input=run_input ) except ClientError as err: logger.error( "Couldn't start state machine %s. Here's why: %s: %s", state_machine_arn, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise else: return response["executionArn"]
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자세한 API 내용은 StartExecution의 AWS SDK Python(Boto3) API 참조를 참조하세요.
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시나리오
다음 코드 예제는 데이터베이스 테이블에서 메시지 레코드를 검색하는 AWS Step Functions 메신저 애플리케이션을 생성하는 방법을 보여줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
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AWS SDK for Python (Boto3) 와 함께를 사용하여 Amazon DynamoDB 테이블에서 메시지 레코드를 검색하고 Amazon Simple Queue Service(Amazon)와 함께 보내는 메신저 애플리케이션을 AWS Step Functions 생성하는 방법을 보여줍니다SQS. 상태 시스템은 AWS Lambda 함수와 통합되어 데이터베이스에 전송되지 않은 메시지가 있는지 스캔합니다.
Amazon DynamoDB 테이블에서 메시지 레코드를 검색하고 업데이트하는 상태 머신을 생성합니다.
상태 시스템 정의를 업데이트하여 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)로 메시지도 전송합니다.
상태 머신의 실행을 시작하고 중지합니다.
서비스 통합을 사용하여 SQS 상태 시스템에서 Lambda, DynamoDB 및 Amazon에 연결합니다.
전체 소스 코드와 설정 및 실행 방법에 대한 지침은의 전체 예제를 참조하세요GitHub
. 이 예제에서 사용되는 서비스
DynamoDB
Lambda
Amazon SQS
Step Functions
다음 코드 예제는 Amazon Bedrock 및 Step Functions를 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 오케스트레이션하는 방법을 보여줍니다.
- SDK Python용(Boto3)
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Amazon Bedrock 서버리스 프롬프트 체이닝 시나리오는 AWS Step Functions, Amazon Bedrock 및 https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html의 방법을 사용하여 복잡하고 확장성이 뛰어난 서버리스 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 오케스트레이션하는 방법을 보여줍니다. 여기에는 다음과 같은 작업 예제가 포함됩니다.
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문학 블로그에 특정 소설에 대한 분석을 작성합니다. 이 예제에서는 간단하고 순차적인 프롬프트 체인을 보여줍니다.
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주어진 주제에 대한 짧은 스토리를 생성합니다. 이 예제에서는 AI가 이전에 생성한 항목 목록을 어떻게 반복적으로 처리하는지 보여줍니다.
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주어진 목적지로 향하는 주말 휴가 일정을 생성합니다. 이 예제에서는 여러 개의 고유한 프롬프트를 병렬화하는 방법을 보여줍니다.
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영화 프로듀서인 사용자에게 영화 아이디어를 피칭합니다. 이 예제에서는 동일한 프롬프트를 서로 다른 추론 파라미터와 병렬화하는 방법, 체인의 이전 단계로 역추적하는 방법, 워크플로의 일부로 사람의 입력을 포함하는 방법을 보여줍니다.
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사용자가 가진 재료를 바탕으로 식사를 계획합니다. 이 예제에서는 프롬프트 체인이 두 개의 개별 AI 대화를 어떻게 통합하는지 보여줍니다. 두 AI 페르소나가 최종 결과를 개선하기 위해 서로 토론합니다.
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오늘날 가장 인기 있는 GitHub 리포지토리를 찾아 요약합니다. 이 예제에서는 외부와 상호 작용하는 여러 AI 에이전트를 연결하는 방법을 보여줍니다APIs.
전체 소스 코드와 설정 및 실행 지침은의 전체 프로젝트를 참조하세요GitHub
. 이 예시에서 사용되는 서비스
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock 런타임
Amazon Bedrock Agents
Amazon Bedrock Agents Runtime
Step Functions
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