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最近开始从头学习Lambda 在AWS里面的自动化运用。我的操作主要是基于Python 3.7的版本,AWS的Python模块叫做Boto。具体的语法和概念都不赘述了,直接来看具体的例子。
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第一步,创建一个新的lambda函数,选择 author from scratch,这里他默认会自动创建一个IAM的role,并赋予访问cloudwatch log的权限
默认的权限显示如下
这里我们需要授予创建EC2的权限 ,因此需要修改对应的JSON。我们可以在IAM的role里面找到这个默认创建的Role,在默认的权限上面添加对 ec2:runinstances 访问就可以了。当然我们也可以一开始就手动创建一个新的role。
下面是更新之后的权限图
接下来是Lambda函数。Lambda函数都是靠事件来触发的,因此传入参数里面有event和context。
函数里面首先是导入模块
接下来传入几个环境变量,这几个环境变量是直接在函数下面的表格里面自定义的
然后在lambda_handler这个入口函数里面,直接创建一个新的EC2实例,传入参数。注意这个函数有2个形式参数event和context,这个是函数自带的,这里我们用不上,但是仍然需要写上
这几个环境变量分别代表 AMI的代码,实例类型,Key pair的名字和 subnet的子网代码
点击test,会提醒配置test的事件,这里我们不需要传入任何参数,因此选择最简单的hello world模板,传入一个空的参数就行了
保存之后再次点击test, 会显示成功执行
查看一下EC2实例 ,的确一个新的实例已经创建了!
这个例子创建成功了,但是我已经发现在控制台里面输入脚本不那么方便了。豆子写Python更习惯在windows下使用Pycharm,那么如何在Pycharm里面使用boto3呢?
首先需要安装boto3
pip install boto3
然后还需要安装一个工具叫做 pyboto3, 这是因为默认情况下Pycharm没法自动为boto3 进行autocomplete,安装pyboto3之后就可以提示函数了,不过目前只支持boto3.client的使用。
pip install pyboto3
最后打开Pycharm的设置,添加Project Interpreter
为了访问我的aws账户,我还需要配置credential。下载安装
AWS CLI。然后在cmd里面输入
aws configure
根据提示填写对应的信息。
配置完成之后,下面简单的测试一下是否工作。
执行一下
import boto3
def getEC2():
ec2=boto3.client('ec2')
""" :type : pyboto3.ec2 """
instance=ec2.describe_instances()
print(instance)
if __name__ == '__main__':
getEC2()
获取到我刚刚创建的EC2 信息。
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