Elsparkcykelsutryckning
Stadsfullmäktige var stora fans av Sams förutsägelser om huruvida en elsparkcykel blockerade ett trottoarutrymme eller inte. Så imponerade var de att de bad henne bygga ett notifieringssystem för att skicka ut personal och beslagta elsparkcyklar från trottoarer.
Med den datamängd hon skapat kan Sam skicka ut personal till ärendets koordinater när en anmälan har negativt sentiment.
I den här övningen hjälper du Sam att implementera ett system som skickar ut personal baserat på sentiment och bildigenkänning. Du hjälper Sam att kombinera mänsklig och maskinell kompetens för effektiv stadsförvaltning!
Den här övningen är en del av kursen
Introduktion till AWS Boto i Python
Övningsinstruktioner
- Hämta SNS-ämnets ARN för
'scooter_notifications'. - För varje rad, om sentimentet är
'NEGATIVE'och det finns en bild på en elsparkcykel, konstruera ett meddelande att skicka. - Publicera notifieringen till SNS-ämnet.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Get topic ARN for scooter notifications
topic_arn = sns.____(Name='____')['____']
for index, row in scooter_requests.iterrows():
# Check if notification should be sent
if (row['____'] == 'NEGATIVE') & (row['img_scooter'] == ____):
# Construct a message to publish to the scooter team.
message = "Please remove scooter at {}, {}. Description: {}".____(
row['long'], row['lat'], row['public_description'])
# Publish the message to the topic!
sns.____(____ = topic_arn,
____ = message,
____ = "Scooter Alert")