S3Contents 开源项目教程
s3contentsJupyter Notebooks in S3 – Jupyter Contents Manager implementation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/s3/s3contents
1. 项目的目录结构及介绍
S3Contents 是一个用于将 Jupyter 笔记本存储在 Amazon S3 或 Google Cloud Storage 中的开源项目。以下是项目的目录结构及其介绍:
s3contents/
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── setup.py
├── s3contents/
│ ├── __init__.py
│ ├── genericfs.py
│ ├── s3fs.py
│ ├── gcsfs.py
│ ├── notebook_directory.py
│ ├── tests/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── test_gcsfs.py
│ │ ├── test_s3fs.py
│ │ └── test_notebook_directory.py
│ └── utils.py
└── requirements.txt
LICENSE
: 项目许可证文件。MANIFEST.in
: 用于包含非 Python 文件到项目包中。README.md
: 项目说明文档。setup.py
: 用于安装项目的脚本。s3contents/
: 项目的主要代码目录。
__init__.py
: 初始化文件。genericfs.py
: 通用文件系统接口。s3fs.py
: 用于与 Amazon S3 交互的文件系统接口。gcsfs.py
: 用于与 Google Cloud Storage 交互的文件系统接口。notebook_directory.py
: 笔记本目录管理。tests/
: 测试代码目录。
__init__.py
: 初始化文件。test_gcsfs.py
: Google Cloud Storage 测试文件。test_s3fs.py
: Amazon S3 测试文件。test_notebook_directory.py
: 笔记本目录测试文件。 utils.py
: 工具函数。 requirements.txt
: 项目依赖文件。
2. 项目的启动文件介绍
S3Contents 项目的启动文件是 s3contents/__init__.py
。这个文件包含了项目的初始化代码和主要功能模块的导入。
3. 项目的配置文件介绍
S3Contents 项目的配置文件主要是通过 Jupyter 的配置文件进行设置。以下是一个示例配置文件:
c = get_config()
# 使用 S3Contents 作为存储后端
c.NotebookApp.contents_manager_class = "s3contents.S3ContentsManager"
# S3 配置
c.S3ContentsManager.access_key_id = "your_access_key_id"
c.S3ContentsManager.secret_access_key = "your_secret_access_key"
c.S3ContentsManager.bucket = "your_bucket_name"
c.S3ContentsManager.prefix = "your_prefix"
c.S3ContentsManager.region_name = "your_region"
c.NotebookApp.contents_manager_class
: 指定使用 S3Contents 作为内容管理器。c.S3ContentsManager.access_key_id
: 访问密钥 ID。c.S3ContentsManager.secret_access_key
: 秘密访问密钥。c.S3ContentsManager.bucket
: 存储桶名称。c.S3ContentsManager.prefix
: 存储桶中的前缀。c.S3ContentsManager.region_name
: 区域名称。
通过这些配置,可以实现将 Jupyter 笔记本存储在 Amazon S3 或 Google Cloud Storage 中。
s3contentsJupyter Notebooks in S3 – Jupyter Contents Manager implementation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/s3/s3contents