Python云计算入门:AWS、Azure和Google Cloud Platform,解锁云端资源

发布时间: 2024-06-19 03:03:23 阅读量: 80 订阅数: 30
![Python云计算入门:AWS、Azure和Google Cloud Platform,解锁云端资源](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/5553053951/p6616.png) # 1. 云计算基础** 云计算是一种按需访问共享计算资源(如服务器、存储、网络和应用程序)的模型,这些资源通过互联网提供。它消除了对物理基础设施的需要,使企业能够以更灵活、更具成本效益的方式扩展和管理其 IT 需求。 云计算服务提供商(CSP)提供各种服务,包括基础设施即服务 (IaaS)、平台即服务 (PaaS) 和软件即服务 (SaaS)。IaaS 提供基础计算资源,例如服务器、存储和网络。PaaS 提供用于开发和部署应用程序的平台。SaaS 提供完全托管的应用程序,用户可以通过互联网访问。 # 2. 云计算服务提供商 ### 2.1 AWS AWS(亚马逊网络服务)是领先的云计算服务提供商,为广泛的应用程序和服务提供广泛的基础设施和平台服务。 #### 2.1.1 EC2 实例 EC2(弹性计算云)是 AWS 提供的虚拟服务器,可用于托管各种工作负载。EC2 实例提供各种实例类型,具有不同的 CPU、内存和存储配置。 ``` import boto3 # 创建 EC2 客户端 ec2_client = boto3.client('ec2') # 创建 EC2 实例 response = ec2_client.run_instances( ImageId='ami-id', InstanceType='instance-type', MinCount=1, MaxCount=1 ) # 获取实例 ID instance_id = response['Instances'][0]['InstanceId'] # 等待实例运行 waiter = ec2_client.get_waiter('instance_running') waiter.wait(InstanceIds=[instance_id]) ``` #### 2.1.2 S3 存储 S3(简单存储服务)是 AWS 提供的对象存储服务,可用于存储和检索任何数量的数据。S3 具有高可用性、持久性和可扩展性,使其成为存储应用程序数据、备份和存档的理想选择。 ``` import boto3 # 创建 S3 客户端 s3_client = boto3.client('s3') # 创建 S3 存储桶 response = s3_client.create_bucket( Bucket='my-bucket-name', CreateBucketConfiguration={ 'LocationConstraint': 'us-east-1' } ) # 上传文件到 S3 存储桶 s3_client.upload_file( Filename='my-file.txt', Bucket='my-bucket-name', Key='my-file.txt' ) ``` ### 2.2 Azure Azure 是微软提供的云计算平台,提供一系列基础设施和平台服务。Azure 虚拟机、存储和数据库服务使开发人员能够构建和部署各种应用程序。 #### 2.2.1 Virtual Machines Azure 虚拟机是可用于托管工作负载的虚拟服务器。虚拟机提供各种实例类型,具有不同的 CPU、内存和存储配置。 ``` import azure.mgmt.compute from azure.common.credentials import ServicePrincipalCredentials # 创建 Azure 凭据 credentials = ServicePrincipalCredentials( client_id='client-id', secret='secret', tenant='tenant-id' ) # 创建 Azure 虚拟机客户端 compute_client = azure.mgmt.compute.ComputeManagementClient(credentials) # 创建虚拟机 response = compute_client.virtual_machines.create_or_update( resource_group_name='my-resource-group', vm_name='my-vm', parameters={ 'location': 'westus', 'os_profile': { 'computer_name': 'my-vm', 'admin_username': 'my-username', 'admin_password': 'my-password' }, 'hardware_profile': { 'vm_size': 'Standard_DS2_v2' }, 'storage_profile': { 'image_reference': { 'publisher': 'MicrosoftWindowsServer', 'offer': 'WindowsServer', 'sku': '2019-Datacenter', 'version': 'latest' } }, 'network_profile': { 'network_interfaces': [{ 'id': '/subscriptions/subscription-id/resourceGroups/my-resource-group/providers/Microsoft.Network/networkInterfaces/my-nic' }] } } ) ``` #### 2.2.2 Blob Storage Azure Blob Storage 是一个对象存储服务,可用于存储和检索任何数量的数据。Blob Storage 具有高可用性、持久性和可扩展性,使其成为存储应用程序数据、备份和存档的理想选择。 ``` import azure.storage.blob # 创建 Azure Blob Storage 客户端 blob_service_client = azure.storage.blob.BlobServiceClient.from_connection_ ```
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
点击查看下一篇
profit 百万级 高质量VIP文章无限畅学
profit 千万级 优质资源任意下载
profit C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

相关推荐

李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
专栏简介
欢迎来到 Python 专栏,这里汇集了丰富的教程和指南,助你轻松踏入 Python 编程世界。从初学者入门到高级技巧,我们涵盖了 Python 的方方面面,包括函数、列表、字典、模块、异常处理、多线程、网络编程、数据分析、机器学习、Web 开发、自动化测试、性能优化、安全编程、并发编程和云计算。无论你是初学者还是经验丰富的开发者,你都能在这里找到有用的资源,提升你的 Python 技能,解锁编程的无限可能。

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

市场营销的未来:随机森林助力客户细分与需求精准预测

![市场营销的未来:随机森林助力客户细分与需求精准预测](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/51d98be2e4b05a25fc200cbc/1611683510457-5MC34HPE8VLAGFNWIR2I/AppendixA_1.png?format=1000w) # 1. 市场营销的演变与未来趋势 市场营销作为推动产品和服务销售的关键驱动力,其演变历程与技术进步紧密相连。从早期的单向传播,到互联网时代的双向互动,再到如今的个性化和智能化营销,市场营销的每一次革新都伴随着工具、平台和算法的进化。 ## 1.1 市场营销的历史沿

决策树在金融风险评估中的高效应用:机器学习的未来趋势

![决策树在金融风险评估中的高效应用:机器学习的未来趋势](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance/media/display-an-actual-execution-plan/actualexecplan.png?view=sql-server-ver16) # 1. 决策树算法概述与金融风险评估 ## 决策树算法概述 决策树是一种被广泛应用于分类和回归任务的预测模型。它通过一系列规则对数据进行分割,以达到最终的预测目标。算法结构上类似流程图,从根节点开始,通过每个内部节点的测试,分支到不

支持向量机在语音识别中的应用:挑战与机遇并存的研究前沿

![支持向量机](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/dc8388dcb38c6e3da71ffbdb0668cfb0.png) # 1. 支持向量机(SVM)基础 支持向量机(SVM)是一种广泛用于分类和回归分析的监督学习算法,尤其在解决非线性问题上表现出色。SVM通过寻找最优超平面将不同类别的数据有效分开,其核心在于最大化不同类别之间的间隔(即“间隔最大化”)。这种策略不仅减少了模型的泛化误差,还提高了模型对未知数据的预测能力。SVM的另一个重要概念是核函数,通过核函数可以将低维空间线性不可分的数据映射到高维空间,使得原本难以处理的问题变得易于

K-近邻算法多标签分类:专家解析难点与解决策略!

![K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)](https://techrakete.com/wp-content/uploads/2023/11/manhattan_distanz-1024x542.png) # 1. K-近邻算法概述 K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基本的分类与回归方法。本章将介绍KNN算法的基本概念、工作原理以及它在机器学习领域中的应用。 ## 1.1 算法原理 KNN算法的核心思想非常简单。在分类问题中,它根据最近的K个邻居的数据类别来进行判断,即“多数投票原则”。在回归问题中,则通过计算K个邻居的平均

从GANs到CGANs:条件生成对抗网络的原理与应用全面解析

![从GANs到CGANs:条件生成对抗网络的原理与应用全面解析](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20231122180335/gans_gfg-(1).jpg) # 1. 生成对抗网络(GANs)基础 生成对抗网络(GANs)是深度学习领域中的一项突破性技术,由Ian Goodfellow在2014年提出。它由两个模型组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),通过相互竞争来提升性能。生成器负责创造出逼真的数据样本,判别器则尝试区分真实数据和生成的数据。 ## 1.1 GANs的工作原理

LSTM在语音识别中的应用突破:创新与技术趋势

![LSTM在语音识别中的应用突破:创新与技术趋势](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/img_convert/f488af97d3ba2386e46a0acdc194c390.png?x-oss-process=image/resize,s_500,m_lfit) # 1. LSTM技术概述 长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN),它能够学习长期依赖信息。不同于标准的RNN结构,LSTM引入了复杂的“门”结构来控制信息的流动,这允许网络有效地“记住”和“遗忘”信息,解决了传统RNN面临的长期依赖问题。 ## 1

细粒度图像分类挑战:CNN的最新研究动态与实践案例

![细粒度图像分类挑战:CNN的最新研究动态与实践案例](https://ai2-s2-public.s3.amazonaws.com/figures/2017-08-08/871f316cb02dcc4327adbbb363e8925d6f05e1d0/3-Figure2-1.png) # 1. 细粒度图像分类的概念与重要性 随着深度学习技术的快速发展,细粒度图像分类在计算机视觉领域扮演着越来越重要的角色。细粒度图像分类,是指对具有细微差异的图像进行准确分类的技术。这类问题在现实世界中无处不在,比如对不同种类的鸟、植物、车辆等进行识别。这种技术的应用不仅提升了图像处理的精度,也为生物多样性

XGBoost时间序列分析:预测模型构建与案例剖析

![XGBoost时间序列分析:预测模型构建与案例剖析](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/25a5e24e387e7b607f6d72c35304d32d.png) # 1. 时间序列分析与预测模型概述 在当今数据驱动的世界中,时间序列分析成为了一个重要领域,它通过分析数据点随时间变化的模式来预测未来的趋势。时间序列预测模型作为其中的核心部分,因其在市场预测、需求计划和风险管理等领域的广泛应用而显得尤为重要。本章将简单介绍时间序列分析与预测模型的基础知识,包括其定义、重要性及基本工作流程,为读者理解后续章节内容打下坚实基础。 # 2. XGB

RNN可视化工具:揭秘内部工作机制的全新视角

![RNN可视化工具:揭秘内部工作机制的全新视角](https://www.altexsoft.com/static/blog-post/2023/11/bccda711-2cb6-4091-9b8b-8d089760b8e6.webp) # 1. RNN可视化工具简介 在本章中,我们将初步探索循环神经网络(RNN)可视化工具的核心概念以及它们在机器学习领域中的重要性。可视化工具通过将复杂的数据和算法流程转化为直观的图表或动画,使得研究者和开发者能够更容易理解模型内部的工作机制,从而对模型进行调整、优化以及故障排除。 ## 1.1 RNN可视化的目的和重要性 可视化作为数据科学中的一种强

神经网络硬件加速秘技:GPU与TPU的最佳实践与优化

![神经网络硬件加速秘技:GPU与TPU的最佳实践与优化](https://static.wixstatic.com/media/4a226c_14d04dfa0e7f40d8b8d4f89725993490~mv2.png/v1/fill/w_940,h_313,al_c,q_85,enc_auto/4a226c_14d04dfa0e7f40d8b8d4f89725993490~mv2.png) # 1. 神经网络硬件加速概述 ## 1.1 硬件加速背景 随着深度学习技术的快速发展,神经网络模型变得越来越复杂,计算需求显著增长。传统的通用CPU已经难以满足大规模神经网络的计算需求,这促使了

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )