Python逆引き大全｜初心者から実務まで使えるクラウド連携の実践テクニック クラウド連携編！

import boto3

# S3クライアントの作成
s3 = boto3.client('s3')

# バケットリストの取得
response = s3.list_buckets()
for bucket in response['Buckets']:
    print(f"Bucket Name: {bucket['Name']}")

from google.cloud import storage

# クライアントの作成
client = storage.Client()

# バケットリストの取得
buckets = list(client.list_buckets())
for bucket in buckets:
    print(f"Bucket Name: {bucket.name}")

from azure.storage.blob import BlobServiceClient

# 接続文字列でクライアントを作成
connection_string = "Your_Azure_Connection_String"
blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connection_string)

# コンテナリストの取得
containers = blob_service_client.list_containers()
for container in containers:
    print(f"Container Name: {container['name']}")

import json

def lambda_handler(event, context):
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Hello from Lambda!')
    }

from pydrive.auth import GoogleAuth
from pydrive.drive import GoogleDrive

# 認証
gauth = GoogleAuth()
gauth.LocalWebserverAuth()

drive = GoogleDrive(gauth)

# ファイルのアップロード
file = drive.CreateFile({'title': 'example.txt'})
file.SetContentString('This is a sample text file.')
file.Upload()
print("File uploaded successfully.")

import boto3

cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')

# メトリクスの取得
response = cloudwatch.list_metrics(Namespace='AWS/EC2')
for metric in response['Metrics']:
    print(f"Metric Name: {metric['MetricName']}")

import pymysql

connection = pymysql.connect(
    host='your-rds-endpoint',
    user='username',
    password='password',
    database='dbname'
)

cursor = connection.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
for row in cursor.fetchall():
    print(row)

connection.close()

import boto3

# AWSクライアントの設定
client = boto3.client('lambda', region_name='us-east-1')

# Lambda関数のデプロイ
response = client.update_function_code(
    FunctionName='my_lambda_function',
    ZipFile=open('deployment_package.zip', 'rb').read()
)

print("デプロイ成功:", response['LastModified'])

import os

# デプロイコマンドの実行
os.system('gcloud functions deploy my-function-name --runtime python39 --trigger-http --entry-point main')

import os

# Azure CLIを使ったデプロイ
os.system('az functionapp deployment source config-zip --resource-group myResourceGroup --name myFunctionApp --src my_code.zip')