使用 Python 在 DynamoDB 上执行操作

如何使用 Python 和 Boto3 库在 AWS DynamoDB 中创建表、加载数据、执行操作和查询/扫描表。

Amazon DynamoDB (DDB) 是一个 NoSQL 无服务器数据库。这意味着它是一个键值数据库，可提供灵活的模式，并可轻松扩展大量数据和高用户负载，并可用于按用量付费的定价规模。

在本文中，我们将了解如何使用 Python 和 Boto3 库在 AWS DynamoDB 中创建表、加载数据、执行操作和查询/扫描表。

为此，我将使用 Cloud9 作为我的 IDE，您可以选择使用您喜欢的任何 IDE，我选择使用 Cloud9。

创建表

我决定创建一个表，命名为：“生日”。该表将具有以下属性：人名、出生年份、月份和月份中的某天。

在分配分区和排序键时，我最初选择使用属性名称和年份。但是，后来在尝试查询我的表时发现，这两个词都在您不允许用作 DynamoDB 中的属性的保留词列表中。我将分区键更改为 Person 并将排序键更改为 Birthyear 并且能够避免任何问题。

注意在建表的时候，我们只添加了分区和排序键属性，剩下的属性我们会在加载数据到表的时候添加。

这是我的代码的要点：

import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb', region_name='us-east-1')

table = dynamodb.create_table(
    TableName='Birthdays',
    KeySchema=[
        {
            'AttributeName': 'Person',
            'KeyType': 'HASH'  #Partition key
        },
        {
            'AttributeName': 'Birthyear',
            'KeyType': 'RANGE'  #Sort key
        }
    ],
    AttributeDefinitions=[
        {
            'AttributeName': 'Person',
            'AttributeType': 'S'
        },
        {
            'AttributeName': 'Birthyear',
            'AttributeType': 'N'
        },
    ],
     ProvisionedThroughput={
        'ReadCapacityUnits': 10,
        'WriteCapacityUnits': 10
    }
)

要运行我提供的任何程序，请使用 Cloud9 中的终端并运行以下命令，Python 后跟文件名。 确保您在当前工作目录中并使用您的文件名。

python Week15_create_table.py

如果您已正确编写所有内容，您应该会看到：

加载表中的数据

创建表后，您最可能想要做的下一件事就是加载数据。 这也是我们将添加您希望包含在表中的任何其他属性的地方。 首先，您需要创建一个单独的 .json 文件来包含您的数据。

您将重复上面的脚本来添加尽可能多的数据。 为方便起见，请将 .json 文件保存在与 Python 脚本相同的工作目录中。

要加载数据，您可以运行以下脚本，请注意第 8 行它调用您创建的 .json 文件：

这是我的代码的要点：

import boto3
import json

dynamodb = boto3.resource('dynamodb', region_name='us-east-1')

table = dynamodb.Table('Birthdays')

with open("Birthday_data.json") as json_file:
    Birthdays = json.load(json_file)
    for Birthday in Birthdays:
        Person = Birthday['Person'] 
        Birthyear = int(Birthday['Birthyear'])
        info = Birthday['info']

        print("Adding person:", Person, Birthyear)

        table.put_item(
           Item={
               'Person': Person,
               'Birthyear': Birthyear,
               'info': info,
            }
        )

运行脚本时，它将打印出分区并对加载的每个项目的键进行排序。

从表中删除项目

要从表中删除项目，您需要知道要删除它的时间的分区和排序键：

这是代码的要点：

import boto3

client = boto3.client('dynamodb', region_name='us-east-1')

response = client.delete_item(
    TableName='Birthdays',
    Key={'Person': {'S': 'Dennis #########'}, 'Birthyear': {'N': '1970'}, 
    }
)

扫描表格

要扫描您的表，您只需要知道您的表的名称：

这是代码的要点：

import boto3

client = boto3.client('dynamodb', region_name='us-east-1')

response = client.scan(TableName='Birthdays')

print(response)

当您扫描表时，它将如下所示：

要查询您的表：

为了查询您的表格，在我的例子中，我正在寻找一个特定人的出生年份，我运行了以下代码：

这是代码的要点：

import boto3
from boto3.dynamodb.conditions import Key

client = boto3.client('dynamodb', region_name='us-east-1')

response = client.query(
    TableName='Birthdays',
    ExpressionAttributeValues={
        ':ident':{
            'S': 'Amy ######',
        },
    },
    KeyConditionExpression='Person = :ident',
    ProjectionExpression='Birthyear'
)

print(response['Items'])

程序的结果：

要删除您的表：

现在要删除您的表，您只需要表的名称：

这是我的代码的要点：

import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb', region_name='us-east-1')

table = dynamodb.Table('Birthdays')

table.delete()

您可以调整上述代码以满足您选择的表格。 重要的是要注意不能用作属性的保留字列表，因为它可能会在您开始尝试查询数据时给您带来问题。