在现代的数据科学和云计算时代，掌握合适的工具变得至关重要。今天我们要聊的是 awscli 和 prettyplotlib 这两个强大的 Python 库。awscli 能够让你通过命令行与 Amazon Web Services 进行交互，非常适合自动化云资源管理。而 prettyplotlib 帮助用户制作美观的图表，让数据看起来更引人入胜。结合这两个库，你可以实现华丽的数据可视化并轻松管理 AWS 资源，让你的项目更具专业性。
先说说 awscli 的功能。它提供了一整套命令行工具，通过 AWS API 直接操作你在 AWS 上的资源。你可以使用它创建、管理和删除 AWS 资源，比如 S3 存储桶、EC2 实例等。特别适合喜欢命令行的朋友，让云资源的管理变得高效和便捷。
接下来讨论 prettyplotlib，这个库在数据可视化上独树一帜。它在默认的 Matplotlib 基础上进行了改进，提供了许多漂亮的默认样式和配色方案。无论是折线图、柱状图还是散点图，都能让你的数据以更吸引眼球的方式展现出来，让分析结果一目了然。
当这两个库结合起来时，能创造出很多有趣的功能。比如说：
第一，使用 awscli 获取 S3 存储桶中的数据，并使用 prettyplotlib 制作数据分布图。代码如下：
import subprocessimport jsonimport prettyplotlib as pplimport matplotlib.pyplot as plt# 从AWS S3获取对象列表def get_s3_objects(bucket_name): result = subprocess.run( ['aws', 's3api', 'list-objects-v2', '--bucket', bucket_name], stdout=subprocess.PIPE, text=True ) return json.loads(result.stdout)['Contents']bucket_name = 'your_bucket_name'objects = get_s3_objects(bucket_name)# 提取每个对象的大小sizes = [obj['Size'] for obj in objects]# 使用prettyplotlib绘制数据分布图ppl.plot(plt.hist(sizes, bins=20), style='fivethirtyeight')plt.xlabel('Object Size (bytes)')plt.ylabel('Frequency')plt.title('Distribution of S3 Object Sizes')plt.show()
这段代码会展示一个 S3 存储桶中对象大小的分布图，直观地让你了解存储资源的使用情况。
第二，可以将 EC2 实例的 CPU 利用率进行可视化。首先，使用 awscli 通过 CloudWatch 获取 CPU 利用率数据，再用 prettyplotlib 画出时间序列图。
import subprocessimport jsonimport prettyplotlib as pplimport matplotlib.pyplot as pltimport datetimedef get_ec2_cpu_usage(instance_id, period): end_time = datetime.datetime.utcnow() start_time = end_time - datetime.timedelta(minutes=period) result = subprocess.run( ['aws', 'cloudwatch', 'get-metric-statistics', '--metric-name', 'CPUUtilization', '--start-time', start_time.isoformat() + 'Z', '--end-time', end_time.isoformat() + 'Z', '--period', '300', '--namespace', 'AWS/EC2', '--statistics', 'Average', '--dimensions', f'Name=InstanceId,Value={instance_id}'], stdout=subprocess.PIPE, text=True ) return json.loads(result.stdout)['Datapoints']instance_id = 'your_instance_id'cpu_data = get_ec2_cpu_usage(instance_id, 60)# 提取时间和利用率times = [datetime.datetime.strptime(data['Timestamp'], "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ") for data in cpu_data]values = [data['Average'] for data in cpu_data]# 绘图ppl.plot(times, values, style='ggplot')plt.xlabel('Time')plt.ylabel('Average CPU Utilization (%)')plt.title(f'CPU Utilization for EC2 Instance {instance_id}')plt.show()
这段代码将会绘制出你指定的 EC2 实例在过去一小时内的 CPU 利用率变化，非常直接地反映出实例负载情况。
最后一个例子是将 S3 存储桶的数据量随时间增长进行可视化。在定期收集 S3 存储桶的对象数量后，可以生成一幅趋势图。
import timedef get_object_count(bucket_name): objects = get_s3_objects(bucket_name) return len(objects)totals = []timestamps = []# 假设这段代码在循环中运行，每隔一小时获取一次数据for _ in range(24): count = get_object_count(bucket_name) totals.append(count) timestamps.append(datetime.datetime.now()) time.sleep(3600) # 每小时获取一次数据# 绘图ppl.plot(timestamps, totals, style='seaborn')plt.xlabel('Time')plt.ylabel('Total Objects Count')plt.title(f'Objects Count Over Time in S3 Bucket {bucket_name}')plt.show()
这个示例显示了 S3 存储桶对象数量如何随时间变化，帮助你跟踪资源的增长情况。
在实现这些功能的过程中，有些问题可能会导致代码不如预期地执行。例如，AWS 的 API 使用需要正确的权限设置，如果权限不足，可能会导致命令执行失败或者无法读取数据。紫格友好的方式是确保 IAM 用户有足够的权限来执行所需的操作。在集成 prettyplotlib 时，有时画图可能会因为环境问题或者库的版本不兼容而出错。建议使用 pip install prettyplotlib 确保安装最新版本，并且跟踪更新日志来避免已知的问题。
总结一下，结合 awscli 和 prettyplotlib，我们可以实现云资源的高效管理和美观的数据可视化。通过一些具体的示例，大家可以看到如何从 AWS 中提取数据并将其可视化，进而更好地进行分析和决策。如果你在使用这两个库的过程中有任何疑问或需要进一步的帮助，随时欢迎留言联系我！希望能与你分享更多的编程经验和知识。
