AWS Auto Inventory 项目教程
2024-09-28 08:33:20作者:滕妙奇
1. 项目的目录结构及介绍
AWS Auto Inventory 项目的目录结构如下:
aws-auto-inventory/
├── devcontainer/
├── github/
├── vscode/
├── doc/
│ └── habits @ 5219f21
├── scan/
│ └── sample/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── .pre-commit-config.yaml
├── CHANGELOG.md
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── Makefile
├── NOTICE
├── README.md
├── SECURITY.md
├── requirements-and-versions.txt
├── requirements.txt
├── scan.py
└── scan_builder.py
目录结构介绍
- devcontainer/: 包含开发容器配置文件。
- github/: 包含 GitHub 相关的配置文件。
- vscode/: 包含 Visual Studio Code 相关的配置文件。
- doc/: 包含项目文档,如
habits @ 5219f21文件。 - scan/: 包含扫描配置文件和示例文件。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- .gitmodules: Git 子模块配置。
- .pre-commit-config.yaml: 预提交钩子配置。
- CHANGELOG.md: 项目变更日志。
- CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- Makefile: 项目构建文件。
- NOTICE: 项目通知文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- SECURITY.md: 项目安全指南。
- requirements-and-versions.txt: 项目依赖版本文件。
- requirements.txt: 项目依赖文件。
- scan.py: 项目主扫描脚本。
- scan_builder.py: 扫描构建脚本。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 scan.py。该文件是 AWS Auto Inventory 的核心脚本,用于扫描 AWS 资源并生成详细的资源清单。
scan.py 文件介绍
- 功能: 该脚本使用 Boto3 库与 AWS 服务进行交互,扫描指定或所有 AWS 区域和服务,生成资源清单。
- 参数: 脚本支持多种参数配置,如扫描文件路径、AWS 区域、输出目录、日志级别等。
- 使用示例:
python scan.py -s scanfile.json --regions us-east-1 eu-west-1 --output_dir output
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是 scanfile.json,该文件定义了要扫描的 AWS 服务和资源。
scanfile.json 文件介绍
- 格式: JSON 格式,每个对象代表一个要扫描的 AWS 服务。
- 示例:
[ { "service": "s3", "function": "list_buckets" }, { "service": "ec2", "function": "describe_instances", "result_key": "Reservations" } ] - 字段说明:
service: 要扫描的 AWS 服务名称。function: 要调用的 Boto3 客户端函数。result_key: 可选字段,指定返回 JSON 对象中的键,用于提取所需数据。
通过以上配置文件和启动脚本,您可以轻松地扫描和管理 AWS 资源。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
539
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
345
412
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
888
605
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
182
暂无简介
Dart
777
192
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
758
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
896