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cloudgeass-0.1.1
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Componentes de integração para construção de arquiteturas de soluções utilizando ambientes cloud
| ویژگی | مقدار |
|---|---|
| سیستم عامل | OS Independent |
| نام فایل | cloudgeass-0.1.1 |
| نام | cloudgeass |
| نسخه کتابخانه | 0.1.1 |
| نگهدارنده | [] |
| ایمیل نگهدارنده | [] |
| نویسنده | Thiago Panini |
| ایمیل نویسنده | thipanini94@gmail.com |
| آدرس صفحه اصلی | https://github.com/ThiagoPanini/cloudgeass |
| آدرس اینترنتی | https://pypi.org/project/cloudgeass/ |
| مجوز | MIT |
<h1 align="center">
<img src="https://i.imgur.com/lycaE7u.png", alt="cloudgeass logo">
</h1>
<div align="center">
[](https://pypi.org/project/cloudgeass/)
</div>
## Table of content
- [Sobre cloudgeass](#sobre-cloudgeass)
- [Instalação do Pacote](#instalação-do-pacote)
- [Funcionalidades Disponíveis](#funcionalidades-disponíveis)
- [Módulo s3](#módulo-s3)
- [Módulo serverless](#módulo-serverless)
- [Utilização Prática](#utilização-prática)
- [Contatos](#contatos)
___
## Sobre cloudgeass
Em um cenário tecnológico onde soluções baseadas em cloud são cada vez mais comuns, imaginem o quão vantajoso seria se tivéssemos alguns componentes prontos para facilitar o desenvolvimento de sistemas, arquiteturas ou até mesmo auxiliar em operações simples do dia a dia. Imerso na ideia de tornar algumas etapas de construção simples, surge o _cloudgeass_: um pacote Python contendo elementos previamente desenvolvidos visando facilitar o intermédio entre scripts e ferramentas cloud.
Mesmo que exemplos práticos sejam fornecidos ao longo desta documentação, é preciso entender o pacote _cloudgeass_ como um simples centralizador e fornecedor de classes, módulos ou funções prontas para que os usuários possam se servir em meio a operações envolvendo serviços da cloud. Com as funcionalidades aqui desenvolvidas é possível, por exemplo, criar um [bucket s3](https://aws.amazon.com/pt/s3/) de forma automática, ou mesmo realizar o upload, em um dado bucket, de todos os objetos contidos em um diretório local. Em uma outra gama de serviços cloud, também é possível criar [layers lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-layers.html) a partir de uma única execução de função no módulo serverless.py. Ao longo do tempo, uma gama maior de operações poderão ser encapsuladas e fornecidas aos usuários do pacote, sempre com a premissa de simplificar e automatizar as operações.
___
## Instalação do Pacote
Com o [ambiente virtual python](https://realpython.com/python-virtual-environments-a-primer/) ativo, para a instalação do pacote _cloudgeass_ via pip, basta executar o comando abaixo:
```bash
pip install cloudgeass
```
Com isso, todo o ferramental disponível na última versão do pacote poderá ser usufruído. Vale citar que o pacote _cloudeass_ possui, como principal dependência, o SDK Python [`boto3`](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html) com um vasto ferramental de operações na AWS utilizando python. Assim, as dependências do pacote são:
* `boto3`: SDK python para operações na AWS
* `pandas`: poderosa ferramenta para a manipulação de dados em python
___
## Funcionalidades Disponíveis
Como mencionado anteriormente, o pacote conta com alguns módulos essenciais para a realização de operações em serviços cloud a partir da linguagem Python. Focado, em um primeiro momento, em soluções AWS, _cloudgeass_ entrega dois principais módulos de componentes úteis: `s3.py` e `serverless.py`.
### Módulo s3
De forma intuitiva, o módulo s3 contempla funcionalidades focadas no serviço _Simple Storage Service_ da AWS. Como principal componente, encontra-se a classe [JimmyBuckets]() com uma série de métodos capazes de realizar as operações mais comuns em buckets do s3, desde a instância de um recurso e um client a partir do boto3 até operações de criação de buckets, upload e download de objetos ou mesmo diretórios completos. Como grande vantagem de utilização, as funcionalidades contidas na classe JimmyBuckets contam com uma vasta documentação e um acompanhamento de logs ao longo das operações, permitindo assim com que o usuário realize uma série de ações na AWS executando apenas uma única linhas de código.
Detalhando um pouco mais as _features_ disponíveis dentro da classe JimmyBuckets, a tabela abaixo pode servir de referência para consultas e validação de operações. Para visualizar um exemplo prático de utilização, basta acessar a seção de [utilização](#utilização-prática) ou então os [scripts de testes](https://github.com/ThiagoPanini/cloudgeass/blob/main/tests/s3_jbuckets.py) desenvolvidos para validar e testar, de forma bem detalhada, algumas das operações presentes na classe.
| Método | Descrição |
| :-------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------------: |
| `jbuckets.list_buckets()` | Lista todos os buckets presentes na conta de utilização da AWS |
| `jbuckets.list_bucket_objects()` | Lista todos os objetos (chaves) presentes em um determinado bucket |
| `jbuckets.delete_bucket()` | Deleta um bucket já existente com a opção de esvaziá-lo antes |
| `jbuckets.create_bucket()` | Cria um novo bucket com possibilidade de configurar opções de privacidade e ACL |
| `jbuckets.upload_object()` | Realiza o upload de um objeto salvo localmente ou lido em memória |
| `jbuckets.upload_directory()` | Realiza o upload de todos os arquivos presentes em um diretório alvo, mantendo a mesma estrutura de pastas locais através de prefixos no s3 |
| `jbuckets.download_all_objects()` | Realiza o download de todos os objetos presentes em um bucket, mantendo a mesma estrutura de prefixos no s3 através de pastas locais |
| `jbuckets.read_object()` | Realiza a leitura de um objeto presente no s3, retornando um conteúdo binário que pode ser trabalhado posteriormente pelo código |
| `jbuckets.object_to_df()` | Mirando dados em formato tabular (arquivos csv ou txt), realiza a leitura de um objeto no s3 direto em um formato de DataFrame do pandas |
### Módulo serverless
Neste módulo criado recentemente, são alocados recursos e encapsulados códigos capazes de atuar com o serviço [lambda](https://aws.amazon.com/pt/lambda/) presente na AWS. Baseado em funções e não em classes, aqui será possível encontrar elementos capazes de criar layers a serem utilizados em funções lambda de forma automática e sustentável, permitindo assim com que o usuário realize toda a preparação local das dependências a partir de um arquivo `requirements.txt` gerado manualmente ou automaticamente a partir de um ambiente virtual de trabalho. Para ilustrar algumas possibilidades, a tabela abaixo pode servir de referência inicial de consulta. Para maiores detalhes, é possível consumir o contéudo da seção de [utilização](#utilização-prática) ou então o [scripts de testes](https://github.com/ThiagoPanini/cloudgeass/blob/main/tests/serverless_layers.py) específico do módulo serverless.
| Método | Descrição |
| :-------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------------: |
| `create_layer_path()` | Cria um diretório reconhecível pelo runtime do lambda para leitura das dependências python |
| `get_packages()` | Coleta as dependências via `requirements.txt` fornecido ou via `venv` e realiza a instalação direcionada das mesmas no diretório do layer |
| `upload_layer_to_bucket()` | Transforma o diretório do layer em um arquivo .zip e realiza o upload do conteúdo em um bucket s3 para posterior associação a funções lambda|
| `build_lambda_layer()` | Encapsula todas as operações acima citadas em um bloco único, partindo do início e resultando em um layer zipado presente no s3 |
___
## Utilização Prática
O snippet abaixo ilustra algumas operações detalhadas nas tabelas de cada módulo, permitindo assim uma visão prática sobre como utilizar os recursos do pacote _cloudgeass_. Para uma maior riqueza de detalhes, recomenda-se visualizar scripts mais detalhados presentes no diretório de [testes](https://github.com/ThiagoPanini/cloudgeass/tree/main/tests) deste repositório.
```python
# Importando bibliotecas
from cloudgeass.aws.s3 import JimmyBuckets
import os
# Instanciando classe e criando bucket, caso inexistente
jbuckets = JimmyBuckets(region=REGION)
# Coletando buckets existentes e aplicando drop + create
account_buckets = jbuckets.list_buckets()
if BUCKET_NAME not in account_buckets:
jbuckets.create_bucket(bucket_name=BUCKET_NAME)
# Realizando o upload de objeto no bucket
jbuckets.upload_object(
file=os.path.join(os.getcwd(), 'requirements.txt'),
bucket_name='bucket_teste',
key='test_folder/requirements.txt'
)
# Realizando o upload de todos os arquivos em um diretório
jbuckets.upload_directory(
directory=os.getcwd(),
bucket_name='bucket_teste'
)
# Baixando todos os objetos presentes em um bucket
jbuckets.download_all_objects(
bucket_name='bucket_teste',
prefix='',
local_dir=os.path.join(os.getcwd(), 'tmp'),
verbose=True
)
```
Em um exemplo básico de criação de layers lambda, o snippet abaixo traz a execução de uma única função capaz de encapsular todo o procedimento:
```python
# Importando bibliotecas
from clougeass.aws.serverless import build_lambda_layer
# Criando layer
build_lambda_layer(
layer_path=os.path.join(os.getcwd(), 'lambda_layer/python'),
bucket_name='layes_lambda',
prefix='layer_teste/'
)
```
> Ao longo do tempo, novas funcionalidades poderão ser implementadas conforme novos conhecimentos forem sendo agregados.
## Contatos
* LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/thiago-panini/
* Outros pacotes desenvolvidos: https://github.com/ThiagoPanini
نیازمندی
| مقدار | نام |
|---|---|
| - | boto3 |
| - | pandas |
| - | psycopg2 |
| - | psycopg2-binary |
زبان مورد نیاز
| مقدار | نام |
|---|---|
| >=3.0.0 | Python |
نحوه نصب
نصب پکیج whl cloudgeass-0.1.1:
pip install cloudgeass-0.1.1.whl
نصب پکیج tar.gz cloudgeass-0.1.1:
pip install cloudgeass-0.1.1.tar.gz