作りながら学ぶ boto3 の基本 (AWS SDK for Python)

boto3 の利用に必須となることとして「インストール方法」「boto3 ライブラリの呼び出し方」「ドキュメントの見つけ方」の 3 点を説明しています。

実践編では、AWS を利用するサンプルアプリを作りながら boto3 の利用方法を説明していきます。

このレクチャーでは、サンプルアプリの構成と、サンプルアプリで使っている AWS サービス S3 （クラウドにあるストレージ）と Rekognition （画像解析サービス）の概要も説明しています。

サンプルアプリを動かしたときの AWS 課金額をご説明しています。

• S3 （ファイル保存）は、数MB 程度であれば無料

• Rekognition （画像解析）は、動作確認の範囲であれば 8 円程度（1 枚あたり 0.15 円）

S3 を普段お使いでない方に向けて、S3 バケットに画像ファイルを置いておく方法を説明しています。

S3 からファイル一覧をとる S3 の list_object_v2() の使い方を boto3 公式ドキュメントから調べます。

S3 の list_object_v2() を呼び出すコードを実際に書いて、動作を確認します。

Rekognition サービスのひとつで画像から物体検知する rekognition の detect_labels の使い方を、こちらも boto3 公式ドキュメントから調べます。

list_object_v2 の結果から、rekognition の detect_labels を呼び出すコードを書いていきます。

この実装をつうじて、複数のサービスを連携させる方法を見ていきます。

boto3 のドキュメントを読むときに、迷子になりにくくなるようにするコツを 4 つ、お伝えします。

boto3 実践編のまとめです。

今後、必要となるかもしれない機能として、4 つの機能を紹介します。

• Paginator

• Waiter

• Session

• エラー対処

1000 件を超える大量の結果を返す可能性のある API で、全件のデータをとるときに利用する "Paginator" を説明します。

時間がかかる処理の完了を待ちたいときに使う "Waiter" を説明します。

AWS の認証情報など、AWS に接続するときの情報を設定したいときに使う "Session" について説明します。

boto3 のエラーの返し方の 1 つ、レスポンスでエラー情報を返す場合について説明します。

boto3 のもうひとつのエラーの返し方、boto3 が例外を発生させる場合について説明します。

講座全体のまとめです。