orangerabbit513
New member
#Python #boto3 #DODNAMODB #Aws #Tutorial
## Cách lấy dữ liệu từ Amazon DynamoDB bằng Python BOTO3
Amazon DynamoDB là một dịch vụ cơ sở dữ liệu NoQuery được quản lý đầy đủ cung cấp hiệu suất nhanh và có thể dự đoán được với khả năng mở rộng liền mạch.Nó được thiết kế để hỗ trợ các ứng dụng khối lượng lớn yêu cầu hiệu suất nhất quán, ngay cả trong quá trình tải cực đại.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng thư viện Boto3 Python để lấy dữ liệu từ bảng Amazon DynamoDB.Chúng tôi sẽ sử dụng một ví dụ đơn giản để chứng minh cách lấy dữ liệu từ bảng, lọc kết quả và sắp xếp kết quả.
### Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản AWS hoạt động
* Thư viện Python Boto3
* Bảng DynamoDB
### Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần tạo một bảng DynamoDB.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng bảng điều khiển quản lý AWS hoặc AWS CLI.Đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ tạo một bảng đơn giản với hai thuộc tính: `name` và` Age`.
Khi bạn đã tạo bảng của mình, bạn có thể cài đặt thư viện Boto3 Python.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt BOTO3
`` `
### Lấy dữ liệu từ bảng DynamoDB
Để lấy dữ liệu từ bảng DynamoDB, bạn có thể sử dụng phương thức `Bảng.Scan ()`.Phương thức này lấy một đối tượng `ScanOptions` làm đối số.Đối tượng `ScanOptions` cho phép bạn chỉ định những điều sau:
* `ProjectionExpression` chỉ định thuộc tính nào để trả về từ mỗi mục trong bảng.
* `FilterExpression` chỉ định một điều kiện mà các mục phải đáp ứng để được trả về.
* `Giới hạn` chỉ định số lượng mục tối đa để trả về.
Ví dụ: mã sau đây sẽ lấy tất cả các mục từ bảng `` người dùng 'và trả về các thuộc tính `name` và` Age` cho mỗi mục:
`` `Python
Nhập boto3
DynamoDB = boto3.Resource ('DynamoDB')
Bảng = DynamoDb.Table ('Người dùng')
phản hồi = bảng.scan (
PrejectionExpression = 'tên, tuổi'
)
Đối với mục phản hồi ['Mục']:
In (Mục ['Tên'], Mục ['Tuổi']))
`` `
### Dữ liệu lọc
Bạn có thể sử dụng tham số `filterExpression` để lọc kết quả của hoạt động` bảng.scan () `.`FilterExpression` là một chuỗi chỉ định một điều kiện mà các mục phải đáp ứng để được trả về.
Ví dụ: mã sau đây sẽ trả về tất cả các mục từ bảng `người dùng 'trong đó thuộc tính` Age` lớn hơn 20:
`` `Python
Nhập boto3
DynamoDB = boto3.Resource ('DynamoDB')
Bảng = DynamoDb.Table ('Người dùng')
phản hồi = bảng.scan (
FilterExpression = 'Tuổi> 20'
)
Đối với mục phản hồi ['Mục']:
In (Mục ['Tên'], Mục ['Tuổi']))
`` `
### Sắp xếp dữ liệu
Bạn có thể sử dụng tham số `orderKey` để sắp xếp kết quả của hoạt động` bảng.scan () `.`` OrderKey` là một chuỗi chỉ định thuộc tính để sắp xếp kết quả theo.Bạn cũng có thể chỉ định hướng của loại (tăng dần hoặc giảm dần).
Ví dụ: mã sau sẽ trả về tất cả các mục từ bảng `` người dùng được sắp xếp theo thuộc tính `Age` theo thứ tự tăng dần:
`` `Python
Nhập boto3
DynamoDB = boto3.Resource ('DynamoDB')
Bảng = DynamoDb.Table ('Người dùng')
phản hồi = bảng.scan (
OrderKey = 'tuổi',
Đặt hàng = 'ASC'
)
Đối với mục phản hồi ['Mục']:
In (Mục ['Tên'], Mục ['Tuổi']))
`` `
### Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng thư viện Boto3 Python để lấy dữ liệu từ bảng Amazon DynamoDB.Chúng tôi đề cập đến các chủ đề sau:
* Tạo bảng DynamoDB
* Nhận dữ liệu từ bảng DynamoDB
* Lọc dữ liệu
* Sắp xếp dữ liệu
Chúng tôi hy vọng hướng dẫn này là hữu ích.Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo các tài nguyên sau:
* [Tài liệu BOTO3] (https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html)
* [Tài liệu Amazon DynamoDB] (https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/)
### hashtags
* #Aws
* #dynamodb
* #Python
* #boto3
* #Tutorial
=======================================
#Python #boto3 #dynamodb #Aws #Tutorial
## How to Take Data from Amazon DynamoDB Using Python Boto3
Amazon DynamoDB is a fully managed NoSQL database service that provides fast and predictable performance with seamless scalability. It is designed to support high-volume applications that require consistent performance, even during peak loads.
In this tutorial, we will show you how to use the Boto3 Python library to take data from an Amazon DynamoDB table. We will use a simple example to demonstrate how to get data from a table, filter the results, and sort the results.
### Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A working AWS account
* The Boto3 Python library
* A DynamoDB table
### Getting Started
To get started, you will need to create a DynamoDB table. You can do this using the AWS Management Console or the AWS CLI. For this tutorial, we will create a simple table with two attributes: `name` and `age`.
Once you have created your table, you can install the Boto3 Python library. You can do this using the following command:
```
pip install boto3
```
### Taking Data from a DynamoDB Table
To take data from a DynamoDB table, you can use the `Table.scan()` method. This method takes a `ScanOptions` object as an argument. The `ScanOptions` object allows you to specify the following:
* The `ProjectionExpression` specifies which attributes to return from each item in the table.
* The `FilterExpression` specifies a condition that the items must meet in order to be returned.
* The `Limit` specifies the maximum number of items to return.
For example, the following code will take all of the items from the `users` table and return the `name` and `age` attributes for each item:
```python
import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('users')
response = table.scan(
ProjectionExpression='name, age'
)
for item in response['Items']:
print(item['name'], item['age'])
```
### Filtering Data
You can use the `FilterExpression` parameter to filter the results of a `Table.scan()` operation. The `FilterExpression` is a string that specifies a condition that the items must meet in order to be returned.
For example, the following code will return all of the items from the `users` table where the `age` attribute is greater than 20:
```python
import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('users')
response = table.scan(
FilterExpression='age > 20'
)
for item in response['Items']:
print(item['name'], item['age'])
```
### Sorting Data
You can use the `OrderKey` parameter to sort the results of a `Table.scan()` operation. The `OrderKey` is a string that specifies the attribute to sort the results by. You can also specify the direction of the sort (ascending or descending).
For example, the following code will return all of the items from the `users` table sorted by the `age` attribute in ascending order:
```python
import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('users')
response = table.scan(
OrderKey='age',
Order='ASC'
)
for item in response['Items']:
print(item['name'], item['age'])
```
### Conclusion
In this tutorial, we showed you how to use the Boto3 Python library to take data from an Amazon DynamoDB table. We covered the following topics:
* Creating a DynamoDB table
* Getting data from a DynamoDB table
* Filtering data
* Sorting data
We hope this tutorial was helpful. For more information, please refer to the following resources:
* [Boto3 Documentation](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html)
* [Amazon DynamoDB Documentation](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/)
### Hashtags
* #Aws
* #dynamodb
* #Python
* #boto3
* #Tutorial
## Cách lấy dữ liệu từ Amazon DynamoDB bằng Python BOTO3
Amazon DynamoDB là một dịch vụ cơ sở dữ liệu NoQuery được quản lý đầy đủ cung cấp hiệu suất nhanh và có thể dự đoán được với khả năng mở rộng liền mạch.Nó được thiết kế để hỗ trợ các ứng dụng khối lượng lớn yêu cầu hiệu suất nhất quán, ngay cả trong quá trình tải cực đại.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng thư viện Boto3 Python để lấy dữ liệu từ bảng Amazon DynamoDB.Chúng tôi sẽ sử dụng một ví dụ đơn giản để chứng minh cách lấy dữ liệu từ bảng, lọc kết quả và sắp xếp kết quả.
### Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản AWS hoạt động
* Thư viện Python Boto3
* Bảng DynamoDB
### Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần tạo một bảng DynamoDB.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng bảng điều khiển quản lý AWS hoặc AWS CLI.Đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ tạo một bảng đơn giản với hai thuộc tính: `name` và` Age`.
Khi bạn đã tạo bảng của mình, bạn có thể cài đặt thư viện Boto3 Python.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt BOTO3
`` `
### Lấy dữ liệu từ bảng DynamoDB
Để lấy dữ liệu từ bảng DynamoDB, bạn có thể sử dụng phương thức `Bảng.Scan ()`.Phương thức này lấy một đối tượng `ScanOptions` làm đối số.Đối tượng `ScanOptions` cho phép bạn chỉ định những điều sau:
* `ProjectionExpression` chỉ định thuộc tính nào để trả về từ mỗi mục trong bảng.
* `FilterExpression` chỉ định một điều kiện mà các mục phải đáp ứng để được trả về.
* `Giới hạn` chỉ định số lượng mục tối đa để trả về.
Ví dụ: mã sau đây sẽ lấy tất cả các mục từ bảng `` người dùng 'và trả về các thuộc tính `name` và` Age` cho mỗi mục:
`` `Python
Nhập boto3
DynamoDB = boto3.Resource ('DynamoDB')
Bảng = DynamoDb.Table ('Người dùng')
phản hồi = bảng.scan (
PrejectionExpression = 'tên, tuổi'
)
Đối với mục phản hồi ['Mục']:
In (Mục ['Tên'], Mục ['Tuổi']))
`` `
### Dữ liệu lọc
Bạn có thể sử dụng tham số `filterExpression` để lọc kết quả của hoạt động` bảng.scan () `.`FilterExpression` là một chuỗi chỉ định một điều kiện mà các mục phải đáp ứng để được trả về.
Ví dụ: mã sau đây sẽ trả về tất cả các mục từ bảng `người dùng 'trong đó thuộc tính` Age` lớn hơn 20:
`` `Python
Nhập boto3
DynamoDB = boto3.Resource ('DynamoDB')
Bảng = DynamoDb.Table ('Người dùng')
phản hồi = bảng.scan (
FilterExpression = 'Tuổi> 20'
)
Đối với mục phản hồi ['Mục']:
In (Mục ['Tên'], Mục ['Tuổi']))
`` `
### Sắp xếp dữ liệu
Bạn có thể sử dụng tham số `orderKey` để sắp xếp kết quả của hoạt động` bảng.scan () `.`` OrderKey` là một chuỗi chỉ định thuộc tính để sắp xếp kết quả theo.Bạn cũng có thể chỉ định hướng của loại (tăng dần hoặc giảm dần).
Ví dụ: mã sau sẽ trả về tất cả các mục từ bảng `` người dùng được sắp xếp theo thuộc tính `Age` theo thứ tự tăng dần:
`` `Python
Nhập boto3
DynamoDB = boto3.Resource ('DynamoDB')
Bảng = DynamoDb.Table ('Người dùng')
phản hồi = bảng.scan (
OrderKey = 'tuổi',
Đặt hàng = 'ASC'
)
Đối với mục phản hồi ['Mục']:
In (Mục ['Tên'], Mục ['Tuổi']))
`` `
### Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng thư viện Boto3 Python để lấy dữ liệu từ bảng Amazon DynamoDB.Chúng tôi đề cập đến các chủ đề sau:
* Tạo bảng DynamoDB
* Nhận dữ liệu từ bảng DynamoDB
* Lọc dữ liệu
* Sắp xếp dữ liệu
Chúng tôi hy vọng hướng dẫn này là hữu ích.Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo các tài nguyên sau:
* [Tài liệu BOTO3] (https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html)
* [Tài liệu Amazon DynamoDB] (https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/)
### hashtags
* #Aws
* #dynamodb
* #Python
* #boto3
* #Tutorial
=======================================
#Python #boto3 #dynamodb #Aws #Tutorial
## How to Take Data from Amazon DynamoDB Using Python Boto3
Amazon DynamoDB is a fully managed NoSQL database service that provides fast and predictable performance with seamless scalability. It is designed to support high-volume applications that require consistent performance, even during peak loads.
In this tutorial, we will show you how to use the Boto3 Python library to take data from an Amazon DynamoDB table. We will use a simple example to demonstrate how to get data from a table, filter the results, and sort the results.
### Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A working AWS account
* The Boto3 Python library
* A DynamoDB table
### Getting Started
To get started, you will need to create a DynamoDB table. You can do this using the AWS Management Console or the AWS CLI. For this tutorial, we will create a simple table with two attributes: `name` and `age`.
Once you have created your table, you can install the Boto3 Python library. You can do this using the following command:
```
pip install boto3
```
### Taking Data from a DynamoDB Table
To take data from a DynamoDB table, you can use the `Table.scan()` method. This method takes a `ScanOptions` object as an argument. The `ScanOptions` object allows you to specify the following:
* The `ProjectionExpression` specifies which attributes to return from each item in the table.
* The `FilterExpression` specifies a condition that the items must meet in order to be returned.
* The `Limit` specifies the maximum number of items to return.
For example, the following code will take all of the items from the `users` table and return the `name` and `age` attributes for each item:
```python
import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('users')
response = table.scan(
ProjectionExpression='name, age'
)
for item in response['Items']:
print(item['name'], item['age'])
```
### Filtering Data
You can use the `FilterExpression` parameter to filter the results of a `Table.scan()` operation. The `FilterExpression` is a string that specifies a condition that the items must meet in order to be returned.
For example, the following code will return all of the items from the `users` table where the `age` attribute is greater than 20:
```python
import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('users')
response = table.scan(
FilterExpression='age > 20'
)
for item in response['Items']:
print(item['name'], item['age'])
```
### Sorting Data
You can use the `OrderKey` parameter to sort the results of a `Table.scan()` operation. The `OrderKey` is a string that specifies the attribute to sort the results by. You can also specify the direction of the sort (ascending or descending).
For example, the following code will return all of the items from the `users` table sorted by the `age` attribute in ascending order:
```python
import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('users')
response = table.scan(
OrderKey='age',
Order='ASC'
)
for item in response['Items']:
print(item['name'], item['age'])
```
### Conclusion
In this tutorial, we showed you how to use the Boto3 Python library to take data from an Amazon DynamoDB table. We covered the following topics:
* Creating a DynamoDB table
* Getting data from a DynamoDB table
* Filtering data
* Sorting data
We hope this tutorial was helpful. For more information, please refer to the following resources:
* [Boto3 Documentation](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html)
* [Amazon DynamoDB Documentation](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/)
### Hashtags
* #Aws
* #dynamodb
* #Python
* #boto3
* #Tutorial
