Moto mock lambda发布SNS - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

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超越IaC：解决云计算关注点分离问题

更新应用程序代码由于代码使用 AWS SNS 和 Lambda 库，我们需要更新引用和实现以使用 EventBridge 来代替发送和接收消息。...例如，这段发布消息到 SNS 的代码… publishInput := &sns.PublishInput{ TopicArn: aws.String(topicArn), Message:...接下来，更新测试由于代码依赖于 SNS 和 Lambda 库，因此这些服务被模拟用于单元测试。随着更改，我们的测试需要更新以模拟新的服务和事件类型。...例如，而不是创建一个模拟 SNS 客户端… type MockSnsClient struct { mock.Mock } func (m *MockSnsClient) Publish(ctx context.Context...我们从一个 SNS 模块和传递给发布者的变量开始： module "topic" { source = ".

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AWS 无服务器架构幂等性初探

这里的解释将以 Lambda 为基础，Jit 的架构师已经写过很多这方面的东西，不过它也可以与其他服务如 SQS 或 SNS 相关。...为了了解这些事件发生的频率，我做了一个实验，编写了一个由 EventBridge 事件触发的 Lambda 函数，发送大量的事件来唤醒 Lambda。...使用 Lambda Powertools 解决幂等性问题我们明白，并不是每个函数都是幂等的。我们的 Lambda 偶尔会被相同的事件调用，那么我们该怎么办？...我们利用 moto（AWS 基础设施的 Python 模拟库）来模拟 Lambda 函数被相同事件调用两次的场景。...在 moto 上下文中导入处理程序：第二步是在激活 moto 上下文之后导入处理程序。

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高效测试不用愁，丰富特性来加油 | 开源专题 No.73

可以直接从命令行执行原子测试，无需安装提供了丰富的文档作为 wiki 开源并由社区开发可以通过提交问题报告错误和请求新功能有贡献指南可供参考 getmoto/motohttps://github.com/getmoto/moto...Stars: 7.1k License: Apache-2.0 Moto 是一个允许测试轻松模拟 AWS 服务的库。...可以方便地对 AWS 服务进行 mock mock 保持了 bucket 和 key 的状态支持多种不同的 services and features 提供完整文档 web-platform-tests...通过兼容所有浏览器的方式编写测试，使得浏览器相关项目确信他们正在发布与其他实现兼容的软件，并且向后兼容。

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程序员职业生涯规划：多领域路线图一网打尽 | 开源日报 No.72

getmoto/moto[5] Stars: 7.1k License: Apache-2.0 Moto 是一个允许测试轻松模拟 AWS 服务的库。...可以方便地对 AWS 服务进行 mock mock 保持了 bucket 和 key 的状态支持多种不同的 services and features 提供完整文档 ZachGoldberg/Startup-CTO-Handbook...https://github.com/ripienaar/free-for-dev [4] psf/black: https://github.com/psf/black [5] getmoto/moto...: https://github.com/getmoto/moto [6] ZachGoldberg/Startup-CTO-Handbook: https://github.com/ZachGoldberg

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Serverless 常见的应用设计模式

引言 2014 年我们发布了 Lambda 服务，掀起了 Serverless 革命。现在越来越多的人谈论 Serverless 的未来。...一个消息队列的例子，其中包含，一个发送者可以发布到队列，一个接收者可以从队列中检索消息。实施方面，可以使用 SQS 构建此模式。...但如果需要同时调用两个、三个或更多 Lambda 函数怎么办？并行执行更多的 Lambda 函数，答案是使用 SNS 的扇出模式。...SNS 主题是可以有多个发布者和订阅者（包括 Lambda 函数）的消息传递渠道。当新消息添加到主题时，会强制并行调用所有订阅者，从而导致事件扇出。...同时调用多个 Lambda 函数，此模式很适用。如果 SNS 主题无法传递消息或函数无法执行，将尝试并重试调用 Lambda 函数。此外，扇出模式不仅可以用于调用多个 Lambda 函数。

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分布式系统开发实战：实战，使用AWS平台实现Serverless架构

API Gateway可以帮助我们将现有函数快速发布为RESTful的API接口，并同时利用CloudFront的边缘节点进行部署，以保证访问端能获得更低的延迟。...心跳频率可根据需求进行调整，当然，如果在频率不需要很高的情况下（≥1min），也可以利用CloudWatch来发起报警，并同时发起SNS通知Lambda函数以更新Game Server的状态。...在这里，我们采用CloudWatch->SNS->Lambda(cross region)的方式来实现GameServer的缩减，具体流程说明如下。...:ap-northeast-1:111111111222: ScaleInTopic （3）订阅了SNS服务通知的中心站点的Lambda函数，用于终止服务器，如图10-7所示。...图10-7 Lambda函数订阅SNS服务通知用于终止服务器的Lambda函数如下。

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飞书接收CloudWatch监控告警

基于aws Cloudwatch创建监控和告警后,可以将告警信息结合SNS主题和lambda函数发送通知到告警群,比如钉钉、企业微信、飞书等等。...3.填写测试数据 sns接收cloudwatch告警事件转发给lambda函数的数据结构可参考: https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/lambda/latest/...:aws:sns:us-east-1:123456789012:sns-lambda:21be56ed-a058-49f5-8c98-aedd2564c486", "EventSource"...三、创建SNS主题 1.创建主题 2.创建订阅协议选择aws lambda,然后终端节点选择刚刚创建的lambda函数。...四、创建监控指标和触发条件关联截止到前一步,sns订阅事件会推送给lambda函数执行python脚本,但是并没有事件源。

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通过模块化Moto Z重新发明手机，联想的野心究竟有多大？

9月6日，在iPhone 7 发布前夕，联想正式在国内发布了两款Moto Z系列手机：Moto Z和Moto Z Play，似乎有截胡iPhone 7的意思。...Moto Z早在3个月前已经在美国发布过，但由于这款手机搭载了不少黑科技，而且是一台重新定义模块化的手机，让联想的坚持更显得特别。因此本次Moto Z在国内正式亮相后，再一次引起了人们的关注。 ?...比如此次Moto发布的摩眼- 哈苏摄影模块HASSELBLAD TRUE ZOOM，其与顶级相机品牌哈苏合作，配备10倍光学变焦以及成像画质更好的传感器，使手机成为一款专业的拍摄设备。 ?...Moto的模块化设计可以让手机变成一款不同领域下的专业设备，目前哈苏、JBL、TUMI等顶尖企业已与Moto进行合作，未来，Moto也可以通过和更多厂商的合作，让Moto Z拥有更多扩展的可能。...所以这才是真正的创新，才是黑科技，我相信在我们发布后的一年到一年半时间里，竞争对手也不见得就会做出类似的产品。”

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泊松过程的模拟

求所需时间非齐时泊松过程 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns...from scipy import stats from tqdm import tqdm, trange sns.set() sns.set_context('talk') sns.set_style...() plt.title(f'A path of possion process with rate $\lambda={rate}$', fontdict={'fontsize':15})...非齐时泊松过程考虑强度函数的非齐时泊松过程 rate = lambda x: 2 * x m = lambda x: x ** 2 time = 10 # the total time...(x)=2x$', fontdict={'fontsize':15}) sns.despine();plt.show() ?

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国外物联网平台（1）：亚马逊AWS IoT

设备网关可以使用发布/订阅模式交换消息，从而支持一对一和一对多的通信。凭借此一对多的通信模式，AWS IoT 将支持互连设备向多名给定主题的订阅者广播数据。...外部终端节点可以使用 AWS Lambda、Amazon Kinesis 和 Amazon Simple Notification Service (SNS) 进行连接。...规则引擎验证发布至AWS IoT的消息请求，基于业务规则转换消息请求并发布至其它服务，例如：富集化或过滤从设备收集的数据将设备数据写入一个亚马逊DynamoDBm数据库保存文件至亚马逊S3 发送一个推送通知到所有亚马逊...SNS用户向亚马逊SQS队列发布数据调用Lambda函数抽取数据使用亚马逊Kinesis处理大量的设备消息数据发送数据至亚马逊Elasticsearch服务捕获一条CloudWatch测量数据...推送通知支持苹果APNS推送通知服务、谷歌GCM云消息服务、亚马逊ADM设备消息服务，微软WNS推送服务亚马逊SNS推送通知服务->HTTP协议终端（短信、邮件）通过亚马逊SNS推送通知服务，调用第三方

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Cloudformation与其背后的“基础设施即代码”

透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。...QA或者团队可以根据测试结果和发布计划，通过流水线选取指定版本的基础设施和业务代码一起推向下一阶段。 ?...GoCD持续集成流水线扩展思考： 2018年 ThoughtWorks 技术雷达19期为我们介绍了一款名为LocalStack的云服务的Mock框架，这意味着我们可以在本地调试基础设施代码，或者为基础架构代码做单元或集成测试...它提供了各种 AWS 服务的本地测试替身实现，包括 S3 、 Kinesis 、Dynamodb 和 Lambda 等。...它基于现有的最佳工具如Kinesalite 、 Dynalite 、Moto 等构建，并增加了进程隔离与错误注入的功能。

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java中如何使用接口继承（Extending Interfaces）

而Moto888更为高级，除了照相和通话功能以外，还有mp3的功能。接口继承到底有什么意义呢？马克-to-win：1）通过接口继承很方便实现功能自由选择组合。...同时发布Moto788和Moto888这两款产品 2）当初由于各方面的限制，设计有局限，比如Moto788没有mp3的功能，意识到这个缺陷后，通过接口继承升级到Moto888，很容易实现功能升级，竞争...extends PhotoTake{ void talk(); } interface IMoto888 extends PhotoTake,Mp3{ void talk(); } class Moto788Mark_to_win...); } public void takePhoto() { System.out.println("马克-to-win：我能照相"); } } class Moto888Mark_to_win...m888 = new Moto888Mark_to_win(); m888.talk(); Moto788Mark_to_win m788 = new Moto788Mark_to_win

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MWC 前瞻：大牌云集，MWC帷幕即将拉开

联想：Moto G5/Moto G5 Plus ? Moto G5 联想将在本届MWC上宣布推出新款Moto手机。据了解，其发布的机型将是Moto G5和Moto G5 Plus。...Moto G5将搭载高通430处理器，使用5英寸全高清显示屏；Moto G5 Plus后者将搭载高通骁龙652处理器，并搭载3RAM及32ROM，拥有5.5英寸1080显示屏。 ?...Moto G5 Plus 相较G4，G5提高了摄像功能，其拍出的照片对比度更强、更清晰。...Moto G5和Moto G5 Plus是均属于中档价位的智能手机，2GBRAM及16ROM的Moto G5起售只要199欧元（约1447元人民币）。 LG：G6 ?...小米在去年发布了Mi5之后，就表示其将不出席今年的MWC。尽管今年一加和乐视获得了很多的关注，但它们仍然倾向在自家的发布会发布产品，而不是在MWC上。

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数据可视化(3)-Seaborn系列 | 折线图lineplot()

data[:80] #由于diabetes中的数据均已归一化处理过，sex列中的值也归一化，现将其划分一下，大于0的设置为1，小于等于0的设置为0 df['sex']=df['sex'].apply(lambda...data[:80] #由于diabetes中的数据均已归一化处理过，sex列中的值也归一化，现将其划分一下，大于0的设置为1，小于等于0的设置为0 df['sex']=df['sex'].apply(lambda...data[:80] #由于diabetes中的数据均已归一化处理过，sex列中的值也归一化，现将其划分一下，大于0的设置为1，小于等于0的设置为0 df['sex']=df['sex'].apply(lambda...data[:80] #由于diabetes中的数据均已归一化处理过，sex列中的值也归一化，现将其划分一下，大于0的设置为1，小于等于0的设置为0 df['sex']=df['sex'].apply(lambda...data[:80] #由于diabetes中的数据均已归一化处理过，sex列中的值也归一化，现将其划分一下，大于0的设置为1，小于等于0的设置为0 df['sex']=df['sex'].apply(lambda

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链家网爬虫+数据分析实战案例

# 做一部分预处理 house_df['houseTotalMoney'] = house_df['houseTotalMoney'].apply(lambda x: float(x.replace('...万', ''))) house_df['houseSinglePrice'] = house_df['houseSinglePrice'].apply(lambda x: float(x.replace...('万', ''))) house_df['houseBuildingArea'] = house_df['houseBuildingArea'].apply(lambda x: float(x.replace...('㎡', ''))) house_df['totalFloor'] = house_df['houseFloor'].apply(lambda x:re.search('\d+', x).group(...# houseLocation字段表示区域，我们取前两个字，然后方便分区统计 house_df['Region'] = house_df['houseLocation'].apply(lambda x:

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kaggle泰坦尼克号幸存预测问题（入全球前10%）

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn import model_selection excl = lambda..._subplots.AxesSubplot at 0x1a23a577f0> train['Sex'] = train['Sex'].apply(lambda x: 1 if x == 'male'...': return 4 return 5 X_train['Name_Title'] = X_train['Name'].apply(lambda x: x.split(',')...[1]).apply(lambda x: x.split()[0]) X_test['Name_Title'] = X_test['Name'].apply(lambda x: x.split(',')....apply(lambda x: x.split()[0]) test['Name_Title'] = test['Name'].apply(lambda x: x.split(',')[1]).apply

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过关斩将打进 Kaggle 竞赛 Top 0.3%，我是这样做的

SalePrice：目标值的特性探究 In[5]： sns.set_style("white")sns.set_color_codes(palette='deep')f, ax = plt.subplots...Input[27]： # Find skewed numerical featuresskew_features = all_features[numeric].apply(lambda x: skew...x: np.exp(6) if x lambda x:...np.exp(6.5) if x lambda x...['Fireplaces'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0 特征转换通过对特征取对数或者平方，可以创造更多的特征，这些操作有利于发掘潜在的有用特征。

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开源MicroPython飞控

([0,0,0,0]) # 电机初始化设置最高油门和最低油门 def MotoSet(self,moto): moto.pulse_width_percent(10)...# 用于紧急制动和测试 def MotoStop(self): for moto in self.motors: moto.pulse_width_percent...class ANO(): def __init__(self,uart): self.writechar = uart.writechar self.BYTE0 = lambda...x : (x>>0)&0xff self.BYTE1 = lambda x : (x>>8)&0xff self.BYTE2 = lambda x : (x>>16)&...0xff self.BYTE3 = lambda x : (x>>24)&0xff pass # 发送数据 def ANO_Send_Data(self

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特征工程-数据归一化和标准化

In [22]: df1["height"] = df1["height"].apply(lambda x: (x - mean_h) / std_h) df1.head() 2、对收入salary进行同样的操作...mean_s = df1["salary"].mean() std_s = np.std(df1["salary"]) In [24]: df1["salary"] = df1["salary"].apply(lambda...max_h = max(df2["height"]) min_h = min(df2["height"]) In [28]: df2["height"] = df2["height"].apply(lambda...max(abs(df3["height"])) # 选择绝对值大者 minmax_h Out[33]: 194 In [34]: df3["height"] = df3["height"].apply(lambda...162570 In [35]: minmax_s = max(abs(df3["salary"])) # 选择绝对值大者 df3["salary"] = df3["salary"].apply(lambda

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从入门到冠军中国移动人群画像赛TOP1经验分享

赛题信息随着社会信用体系建设的深入推进, 社会信用标准建设飞速发展，相关的标准相继发布，包括信用服务标准、信用数据釆集和服务标准、信用修复标准、城市信用标准、行业信用标准等在内的多层次标准体系亟待出台...df['信用资格'] = df['用户网龄（月）'].apply(lambda x: 1 if x > 12 else 0) f, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))sns.boxenplot...': 1, 'lambda_l1': 0, 'n_jobs': -1, 'seed': 4590,}模型框架在实际激烈竞赛中线上提交次数总是有限，所以选手必须构建一个合理的线下验证框架...': 1, 'lambda_l1': 0, 'n_jobs': -1, 'seed': 4590,}n_fold = 5y_counts = 0y_scores = np.zeros(...': 1, 'lambda_l1': 0, 'n_jobs': -1,}将以上双损失参数对模型框架进行替换，对得到的结果进行融合。

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超越IaC：解决云计算关注点分离问题

AWS 无服务器架构幂等性初探

高效测试不用愁，丰富特性来加油 | 开源专题 No.73

程序员职业生涯规划：多领域路线图一网打尽 | 开源日报 No.72

Serverless 常见的应用设计模式

分布式系统开发实战：实战，使用AWS平台实现Serverless架构

飞书接收CloudWatch监控告警

通过模块化Moto Z重新发明手机，联想的野心究竟有多大？

泊松过程的模拟

国外物联网平台（1）：亚马逊AWS IoT

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MWC 前瞻：大牌云集，MWC帷幕即将拉开

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过关斩将打进 Kaggle 竞赛 Top 0.3%，我是这样做的

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