Si está trabajando en consultas de datos complejas en Python mediante el uso de los datos subyacentes en Azure o AWS Datalake, siga leyendo. Paso 1 Instalar Python para Windows Descargue Python desde el sitio web oficial de Python. Ejecute el instalador y marque “Agregar Python a PATH”. Verifique la instalación ejecutando python –version en el símbolo del sistema Para MAC Abra la terminal Instale Python con Homebrew brew install python Paso 2 Conecte Python con Cloud Services (Azure Data Lake, SQL, AWS S3) Instale los paquetes de Python necesarios Conexión a Azure Data Lake Use el paquete azure-storage-blob para acceder a los datos Conexión a la base de datos SQL Use SQLAlchemy para conectarse a bases de datos SQL Use Boto3 para acceder a AWS S3 import boto3 s3 = boto3.client(‘s3′, aws_access_key_id=’your-access-key’, aws_secret_access_key=’your-secret-key’) bucket_name=»your-bucket» obj = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=’your-file.csv’) data = pd.read_csv(obj[‘Body’]) Paso 3 Escriba un script matemático en Python usando Numpy/Pandas Use NumPy o Pandas para procesar los datos import pandas as pd import numpy as np # Cargar datos df = pd.read_csv(‘your_data_file.csv’) # Realizar algunas operaciones df[‘new_column’] = np.sqrt(gl[‘some_column’]) Paso 4 Pruebe la salida Escriba casos de prueba para su script de Python usando unittest o declaraciones de impresión simples. Paso 5 Cree una página web para mostrar la salida Use Flask para crear una página web simple. pip install flask Aplicación Flask para mostrar la salida de flask import Flask, render_templateimport pandas as pd app = Flask(name) @app.route(‘/’)def index():df = pd.read_csv(‘your_data_file.csv’)data = df.to_html()return render_template(‘index.html’, tables=[data]) if name == ‘main’:app.run(debug=True) Archivo HTML (index.html) para representar la tabla: Paso 6 Implementar la aplicación en Amazon EC2 Configurar una instancia EC2 Iniciar sesión en la consola de AWS. Iniciar una instancia de Amazon EC2 con una AMI de Linux. Configurar grupos de seguridad para permitir el acceso HTTP (puerto 80) y SSH (puerto 22). Conéctese a la instancia mediante SSH: ssh -i «your-key.pem» ec2-user@your-ec2-public-ip Instale el software necesario Actualice la instancia EC2 e instale Python y Flask sudo yum update -y sudo yum install python3 -y pip3 install flask pandas numpy boto3 azure-storage-blob Transfiera su proyecto Use SCP para transferir los archivos de su proyecto a la instancia EC2 scp -i «your-key.pem» -r /path/to/your/project ec2-user@your-ec2-public-ip:/home/ec2-user/ Ejecute la aplicación Flask en EC2 Navegue a la carpeta de su proyecto en la instancia EC2 y ejecute la aplicación Flask Configure EC2 para acceso público Instale y configure Nginx o use Gunicorn para servir la aplicación en el puerto 80 Acceda a la aplicación a través de la URL pública Su aplicación Flask ahora estará activa en la dirección IP pública de la instancia EC2, por ejemplo, Resumen de los pasos Instale Python tanto en Windows como en Mac. Conéctese a las fuentes de datos en la nube (Azure, SQL, AWS S3) utilizando las bibliotecas adecuadas. Procese los datos utilizando Pandas/NumPy. Pruebe la salida del script de Python. Cree una página web utilizando Flask para mostrar la salida. Implemente la aplicación Flask en Amazon EC2 y acceda a ella a través de la URL activa ¿Tiene problemas con su proyecto de Python? Comuníquese con nuestros expertos en Python y Laravel en [email protected]