11章
前置き
この章ではLambda，DynamoDB，S3を使って，関数の実行やデータの読み書きを試してみる．
Lambdaを触ってみる
まずは，Lambdaのディレクトリに移動する．
cd handson/lambda
awsシークレットキーの設定をして，以下を入力．これは後のものも共通で行う．
python3 -m venv .env source .env/bin/activate pip install -r requirements.txt cdk deploy
すると次のようなものが表示される．「＝」以下のものを使用するのでコピペでもしておくと良い．
次にlambdaにあるinvoke_one.pyを用いて関数を実行する．
これはランダムな寿司ネタが返ってくる関数だ．下の実行結果をみるとわかる．
python invoke_one.py ＝以下のもの
先程は1つの関数で1つのタスクを実行しただけだったが，今度は同時に多数のタスクをする関数を実行する．
同じくlambdaにあるinvoke_many.pyを用いて実行する．
python invoke_many.py ＝以下のもの
これは100個のタスクを実行する関数だ．では本当に100個実行できているのかを見る．
awsのlambda→関数→関数名からモニタリングがある．そこで以下のようなものが見られるはずだ．
左上のInvocationsが100となっていることから，100個のタスクを実行したことがわかった．
これでLambdaを触ってみるのは終わる．最後にスタックを削除しておく．
cdk destroy
Dynamoを触ってみる
Dynamoでは，データの読み書き，削除などの操作ができる．
まずはディレクトリを移動する．
cd handson/dynamodb
後はLambdaと同じ．
実行時出てきた「＝」以降はひかえておく．
ここで一度awsからDynamoDB→テーブル→テーブル名→アイテムを見てみる．
すると空になっている．今はまだ何もしていないが，要素を追加してみる．
dynamodbにあるsimple_write.pyを使いデータを追加する．
python simple_write.py ＝以下のもの
これで先程の画面をもう一度見てみると，以下のように，要素が追加されている．
ageやfirstnameが書いてあるのは，simple_write.pyのItemで定義しているもので，そこから反映されていることもわかった．
では，simple_write.py追加したItemを読み出す，simple_read.pyを実行する．中身は下のようになっている．
下から2行目で，テーブルの要素を取り出している．
以下を実行してみる．
python simple_read.py ＝以下のもの
すると次が出力され書き込んだ要素を取り出せている．
これでDynamoDBに触れるのは終える．スタックを削除しておこう．
S3を触ってみる
S3は，AWSにデータをアップロードしたり，ダウンロードや削除するのに用いる．
S3では，バケットというものをまず作成し，その中にデータを入れていく．
デプロイはディレクトリを移動するだけで，あとは同じ．
cd handson/serverless/s3
次にs3にあるsimple_s3.pyを使い，データをアップロードする．
tmp.txtというファイルを生成し，＝以下のところを名前としたバケットにアップロードするという流れである．
echo "Hello world!" >> tmp.txt python simple_s3.py ＝以下のところ upload tmp.txt
逆に，ダウンロードしたいときは，上のuploadをdownloadにすれば良い．
また，アップロード，ダウンロードは，simple_s3.pyでそれぞれ定義されているので，見てみると良い．
何でもかんでも適当にアップロードすれば良いというものでもない．
アップロードする際に，どこにデータを置いておくかに注目する．ファイルで言うパスの部分だ．
これはS3ではKeyといい，--keyを用いてアップロード先を指定する．
試しに先程のtmp.txtを，a/b/tmp.txtにアップロードする場合は，以下のようにする．
python simple_s3.py ＝以下のところ upload tmp.txt --key a/b/tmp.txt
アップロードするコマンドの最後にKeyの情報を足すだけで指定ができる．
きちんと指定先にアップロードされているかを確認したければ，awsのAmazon S3から見ると良い．
最後にスタックを削除するのを忘れないようにする．
