時間觸發的 Lambda 程式碼

Cody 想要擁有一份可追溯所有超速者的完整報表，永久保存，且涵蓋所有時間——並且她希望這份報表能在每天夜間更新。

她請你建立一個夜間排程作業。

目前的結構如下：

撰寫上一個練習中你建立的函式，其 lambda_handler 方法所需的程式碼。

boto3、pandas 與 awsrangler 都已為你匯入，且所需的金鑰已定義完成。

開始動手吧！

本練習屬於課程

使用 AWS Kinesis 與 Lambda 的串流資料

檢視課程

練習說明

使用 AWS_KEY_ID 與 AWS_SECRET 初始化 boto3 工作階段。
將該工作階段傳入 AWS Wrangler 的 read_csv 方法，以讀取所有超速資料的 DataFrame。
使用 AWS Wrangler 將結果寫成 csv，鍵為 "sd-vehicle-data/speeders-full/full.csv"。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Initialize boto3 session
session = boto3.____(aws_access_key_id = AWS_KEY_ID, 
                        aws_secret_access_key = AWS_SECRET, 
                        region_name="us-east-1")

# Read all records in the speeders folder
speeders_total = wr.s3.____('s3://sd-vehicle-data/speeders', 
                                ____ = session, 
                                delimiter=" ")

# Write aggregated speeders file
____.____.to_csv(df = speeders_total, 
             boto3_session=session, 
             path="____://sd-vehicle-data/speeders-full/full.csv")

編輯並執行程式碼