문제 설명 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그에서 분류자의 세부 정보를 가져옵니다. 예를 들어 xml-test라는 분류자의 세부 정보를 가져옵니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 − classifier_name 매개변수 전달 세부 정보를 확인할 대상입니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. region_name이 기본 프로필에 언급되어 있는지 확인하

문제 설명:Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그에 있는 모든 분류자의 세부 정보를 가져옵니다. 예를 들어 사용자 계정에서 모든 분류기의 세부 정보를 가져옵니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 − 매개변수가 없습니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. region_name이 기본 프로필에 언급되어 있는지 확인하십시오. 언급되지 않은 경우 세션을 생성하는 동

문제 설명 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그에 있는 연결 세부 정보를 얻습니다. 예 − 연결 정의 aurora-test의 세부 정보를 가져옵니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 − 정의를 확인해야 하는 매개변수 connection_name을 전달합니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. region_name이 기본 프로필에 언급되어 있는지 확인하

문제 설명 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그에 있는 모든 연결에 대한 세부 정보를 얻습니다. 예 − 모든 연결 정의의 세부 정보를 가져옵니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 − 매개변수가 없습니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. region_name을(를) 확인하십시오. 기본 프로필에 언급되어 있습니다. 언급되지 않은 경우 region_nam

문제 설명 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 크롤러의 세부 정보를 가져옵니다. 예 − 크롤러, crawler_for_s3_file_job의 세부 정보를 가져옵니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 - crawler_name은 필수 매개변수입니다. 문자열이므로 사용자는 한 번에 하나의 크롤러 이름만 보내 세부정보를 가져올 수 있습니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. region

문제 설명 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 지정된 크롤러의 메트릭을 검색합니다. 예 − 지정된 크롤러, crawler_for_s3_file_job의 메트릭을 검색합니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 − 크롤러 이름 필수 매개변수입니다. 사용자가 메트릭을 가져오기 위해 한 번에 하나 이상의 크롤러 이름을 보낼 수 있는 목록입니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. region

문제 설명 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 카탈로그의 보안 구성/암호화 설정을 검색합니다. 예 − 카탈로그의 보안 구성/암호화 설정을 검색합니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 - catalog_id 선택적 매개변수입니다. 제공하지 않을 경우 사용자의 AWS 계정 정보를 가져옵니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. region_name을(를) 확인하십시오. 기본 프로필에 언

문제 설명 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 데이터베이스 정의를 검색합니다. 예 − 데이터베이스 QA-test의 정의를 검색합니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 - database_name 필수 매개변수입니다. 주어진 데이터베이스의 정의를 가져옵니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. region_name이 기본 프로필에 언급되어 있는지 확인하십시오. 언급되지 않은 경우 세션

문제 설명 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 모든 데이터베이스의 정의를 검색합니다. 예 − 모든 데이터베이스의 정의를 검색합니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 − 매개변수가 없습니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. region_name이 기본 프로필에 언급되어 있는지 확인하십시오. 언급되지 않은 경우 세션을 생성하는 동안 region_name을 명시적으로 전달하십시오.

예 − AWS Glue Data Catalog에서 북마크된 작업 book-job의 세부 정보를 검색합니다. 문제 설명 − Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그에서 북마크된 작업의 세부 정보를 검색합니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 - bookmarked_job_name 필수 매개변수입니다. job_name이 있어야 합니다. 이미 북마크되어 있습니다. 그렇지 않으면 EntityNotFoun

문제 설명 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 주어진 작업의 모든 실행 상태를 확인합니다. 예 − run_s3_file_job이라는 이름의 글루 작업의 모든 실행 상태를 가져옵니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 - 직업_이름 필수 매개변수입니다. 이 함수는 주어진 job_name의 세부정보를 가져옵니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. region_name을(를) 확인하십시오

문제 설명 − Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 사용자의 AWS Glue 데이터 카탈로그에 있는 모든 글루 작업의 정의를 얻습니다. 예 − AWS Glue 데이터 카탈로그에 있는 모든 글루 작업의 정의를 가져옵니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 − 이 기능에는 매개변수가 필요하지 않습니다. 사용자 계정에 대해 나열된 모든 작업의 ​​정의를 가져옵니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니

문제 설명 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue Security에 있는 지정된 보안 구성의 세부 정보를 얻습니다. 예 − AWS Glue Security에 있는 지정된 보안 구성(작업 보안 설정)의 세부 정보를 가져옵니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 - security_name 구성 세부 정보를 가져와야 하는 필수 매개변수입니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다

문제 설명 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue Security에 있는 모든 보안 구성의 세부 정보를 얻습니다. 예 − AWS Glue Security에 있는 모든 보안 구성의 세부 정보를 가져옵니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 - 매개변수가 없습니다. 사용자의 AWS Glue Security에 있는 모든 보안 구성을 가져옵니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다

문제 설명 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 데이터베이스의 테이블 정의를 검색합니다. 예 − 데이터베이스 QA-test 및 테이블의 테이블 정의를 security로 검색합니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 - database_name 및 table_name 필수 매개변수입니다. 주어진 테이블의 정의를 가져옵니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. region_name을(를)

문제 설명 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 데이터베이스의 테이블 정의를 검색합니다. 예 − 버전 2에 대한 QA-test 데이터베이스의 테이블 정의 및 테이블을 보안으로 검색합니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘 1단계 − boto3 및 botocore 예외를 가져와 예외를 처리합니다. 2단계 - database_name, table_name 및 version_id 필수 매개변수입니다. 지정된 버전에 대해 주어진 테이블의 정의를 가져옵니다. 3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS

tkinter.ttk tkinter 위젯의 스타일을 지정하는 데 사용되는 모듈입니다. CSS가 HTML 요소의 스타일을 지정하는 데 사용되는 것처럼 tkinter.ttk를 사용하여 tkinter 위젯의 스타일을 지정합니다. 다음은 tkinter 위젯과 tkinter.ttk의 주요 차이점입니다. - Tkinter 위젯은 Buttons, Labels, Text, ScrollBar 등을 추가하는 데 사용되지만 tkinter.ttk는 tkinter 위젯에 비해 다양한 위젯을 지원합니다. Tkinter.ttk는 Place, Pa

destroy()를 호출할 때 tkinter 창 개체를 사용하여 메서드를 실행하면 메인 루프가 종료됩니다. 창 안의 모든 위젯을 처리하고 파괴합니다. Tkinter destroy() 메서드는 주로 백그라운드에서 실행 중인 인터프리터를 종료하고 종료하는 데 사용됩니다. 그러나 quit() mainloop() 이후에 프로세스를 중지하기 위해 메소드를 호출할 수 있습니다. 기능. 버튼 개체를 만들어 두 메서드의 기능을 모두 시연할 수 있습니다. 예시 #Import the required libraries from tkinter impo

필요할 때마다 위젯을 표시하고 숨길 수 있는 응용 프로그램을 만들어야 한다고 가정해 보겠습니다. 위젯은 pack_forget()을 통해 숨길 수 있습니다. 방법. 숨겨진 위젯을 표시하려면 pack()을 사용할 수 있습니다. 방법. 두 메서드 모두 람다 또는 익명 함수를 사용하여 호출할 수 있습니다. 예시 #Import the required library from tkinter import * #Create an instance of tkinter frame win= Tk() #Define the geometry

tkinter.ttk 모듈을 사용하여 tkinter 위젯을 사용자 정의할 수 있습니다. Tkinter.ttk 모듈은 배경색 설정, 전경색 설정, 버튼 활성화, 레이블에 이미지 추가, 위젯의 높이와 너비 정당화 등과 같은 tkinter 위젯의 스타일 지정에 사용됩니다. tkinter 위젯에 배경색을 추가하기 위해 배경 위젯의 속성입니다. 예시 다음 예에서는 텍스트 레이블의 배경을 변경하는 버튼을 만듭니다. #Import the tkinter library from tkinter import * from tkinter.ttk im