การส่งทีมจัดการสกู๊ตเตอร์

สภาเมืองประทับใจการวิเคราะห์ของ Sam เป็นอย่างมาก โดยเฉพาะการตรวจสอบว่าสกู๊ตเตอร์จอดขวางทางเท้าหรือไม่ จนขอให้เธอสร้างระบบแจ้งเตือนเพื่อส่งทีมไปจัดการสกู๊ตเตอร์ที่จอดกีดขวาง

ด้วยชุดข้อมูลที่เธอสร้างขึ้น Sam สามารถส่งทีมไปยังพิกัดของเคสได้ทันทีเมื่อคำร้องมีความรู้สึกเชิงลบ

Scooter Dataframe

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะช่วย Sam สร้างระบบที่ส่งทีมงานโดยอาศัยทั้งการวิเคราะห์ความรู้สึกและการรู้จำภาพ เพื่อผสานการทำงานของมนุษย์และเครื่องจักรในการบริหารจัดการเมืองได้อย่างมีประสิทธิภาพ!

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Python เบื้องต้นสำหรับ AWS Boto

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

ดึง ARN ของ SNS topic สำหรับ 'scooter_notifications'
สำหรับทุกแถว หากความรู้สึกเป็น 'NEGATIVE' และมีภาพสกู๊ตเตอร์ ให้สร้างข้อความที่จะส่งออกไป
เผยแพร่การแจ้งเตือนไปยัง SNS topic

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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")

แก้ไขและรันโค้ด