Tabellen und Items in DynamoDB

Eine Bestellung speichern

Ein Shop speichert jede Bestellung, um sie später wiederzufinden. Genau das erledigt eine DynamoDB-Tabelle.

Anders als in einer Tabellenkalkulation sagt in DynamoDB jeder Wert in einem Item selbst, welchen Typ er hat. In dieser Lektion lernen Sie, solche typisierten Werte in Python zu lesen und zu schreiben.

Am Ende dieser Lektion

Notiz

Ich kann ein DynamoDB-Item in seiner typisierten Form lesen und schreiben.

Schlüsselwörter

Begriff	Was er bedeutet	Beispiel
Tabelle	eine benannte Sammlung von Items
Item	ein einzelner Datensatz in einer Tabelle
Attribut	ein benannter Wert in einem Item
Typkennung	der Code, der sagt, welche Art Wert es ist	S
String-Set	eine Gruppe verschiedener Strings ohne Reihenfolge

Die Zellen, die Lernende ausfüllen, bleiben in dieser Vorschau leer.

Jeder Wert trägt seine Typkennung

Eine DynamoDB-Tabelle enthält Items. Ein Item ist eine Menge von Attributen, jedes mit Namen und Wert.

Der Wert ist ein Dictionary mit einem einzigen Eintrag, einer Typkennung, etwa {"S": "Kaffee"}. S ist ein String und N eine Zahl. BOOL ist wahr oder falsch, und NULL heißt: kein Wert.

Beispiel: die Typkennungen

Kennung	Enthält	Beispiel
S	einen String	{"S": "Kaffee"}
N	eine Zahl, als Text geschrieben	{"N": "4"}
BOOL	wahr oder falsch	{"BOOL": false}
NULL	keinen Wert	{"NULL": true}
SS	ein String-Set in beliebiger Reihenfolge	{"SS": ["eilig", "zerbrechlich"]}

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Run: ein Item lesen

Code: python

antwort = {
    "Item": {
        "artikel": {"S": "Kaffee"},
        "bestell_id": {"N": "1"},
        "geschenk": {"BOOL": False},
        "kunde": {"S": "jonas"},
        "notiz": {"NULL": True},
        "status": {"S": "bezahlt"},
        "summe": {"N": "4"},
        "tags": {"SS": ["eilig", "zerbrechlich"]},
    }
}
item = antwort["Item"]
for name in item:
    kennung = list(item[name].keys())[0]
    print(name, "hat den Typ", kennung)
print("Artikel:", item["artikel"]["S"])
# Fügen Sie eine Zeile hinzu, die den Status ausgibt.

Eine Zahl reist als Text

DynamoDB schickt jede Zahl als String, etwa {"N": "15"}, damit jede Ziffer genau so ankommt, wie sie geschrieben wurde.

Um damit zu rechnen, wandeln Sie sie mit int("15") oder float("2.5") um. Um eine zu speichern, machen Sie mit str wieder Text daraus.

Beispiel: mit einer Zahl rechnen

Schritt	Python	Ergebnis
Lesen	summe["N"]	"15"
Umwandeln	int(summe["N"])	15
Eins addieren	int(summe["N"]) + 1	16
Zurückschreiben	{"N": str(16)}	{"N": "16"}

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Run: Text gegen Zahl

Code: python

summe = {"N": "15"}
print(summe["N"] + "1")
print(int(summe["N"]) + 1)
print("9" > "15", 9 > 15)
print({"N": str(16)})
# Ändern Sie "15" in "40". Was gibt jetzt jede Zeile aus?

Ein häufiger Fehler

Warnung

Viele denken, {"N": "15"} enthalte die Zahl 15. Es enthält den Text "15". Addieren Sie etwas, hängen Sie Text aneinander, also ergibt "15" + "1" den Text "151". Wandeln Sie vor jeder Rechnung mit int oder float um und schreiben Sie mit str zurück.

Ein fehlendes Item ist eine leere Antwort

Ein Item abzufragen, das es nicht gibt, ist kein Fehler. get_item antwortet ganz ohne Item-Eintrag.

Ein Schreibzugriff mit Bedingung, etwa "nur wenn die Bestellung neu ist", kann abgelehnt werden. Der Fehler hat den Code ConditionalCheckFailedException und den Status 400. Die aufgezeichnete Datei schreibt ihn als {"error": ...}. boto3 löst eine Ausnahme aus, die denselben Code und Status trägt.

Run: gefunden, fehlt und abgelehnt

Code: python

gefunden = {"Item": {"kunde": {"S": "jonas"}, "notiz": {"NULL": True}}}
fehlt = {}
abgelehnt = {"error": {"Code": "ConditionalCheckFailedException", "HTTPStatusCode": 400}}
for antwort in [gefunden, fehlt]:
    if "Item" in antwort:
        print("gefunden, Notiz ist null:", antwort["Item"]["notiz"]["NULL"])
    else:
        print("kein solches Item")
print(abgelehnt["error"]["Code"], abgelehnt["error"]["HTTPStatusCode"])
# Ändern Sie die Notiz in {"S": "Geschenkkarte"} und lesen Sie sie mit ["S"].

Probieren Sie es im Cloud-Lab aus

Das Cloud-Lab ist eine Übungskopie von S3, SQS und DynamoDB. Klicken Sie in der Leiste auf Lab starten und dann bei jedem Befehl unten auf Ausführen. Sie benutzen die echte AWS-Befehlszeile, dieselben Wörter funktionieren also bei einem echten Konto. Der letzte Befehl gibt nichts aus: Ein fehlender Eintrag ist hier eine leere Antwort, kein Fehler. Dieser Schritt dient zum Üben. Die Aufgabe unten bleibt einfaches Python, Sie können sie also ohne das Lab lösen.