create dataset for AWS Personalize

create_dataset.py

 def create_dataset() -> None: 
    personalize = boto3.client('personalize', region_name='your region') 
    # dataset group 의 이름이 중복되면 안되므로 적당히 time 함수를 써서 생성시점에 따라 다른 이름으로 생성되도록 해줍니다. 
    response = personalize.create_dataset_group(name=f'dsg-{int(time.time())}') 
    dsg_arn = response['datasetGroupArn'] 
    description = personalize.describe_dataset_group(datasetGroupArn=dsg_arn)['datasetGroup'] 
    print('1. Name: ' + description['name']) 
    print('1. ARN: ' + description['datasetGroupArn']) 
    print('1. Status: ' + description['status']) 
    # dataset 생성과 코드실행간의 타이밍 오류를 방지하기 위해서 sleep을 사용합니다. 
    time.sleep(5) 
    # schema로 정의한 파일들은 이 코드와 동일한 폴더에 위치해야합니다. 
    # 14~25 line 을 통해 personalize 내부에 schema 를 생성해줍니다. 
    with open('event_schema.json') as f: 
      createSchemaResponse = personalize.create_schema( name=f'event_schema_{int(time.time())}', schema=f.read() ) 
      event_schema_arn = createSchemaResponse['schemaArn'] 
      print("1-1. EVENT SCHEMA :: ", event_schema_arn) 
    with open('user_schema.json') as f: 
      createSchemaResponse = personalize.create_schema( name=f'user_schema_{int(time.time())}', schema=f.read() ) 
      user_schema_arn = createSchemaResponse['schemaArn'] 
      print("1-1. USER SCHEMA :: ", user_schema_arn) 
    with open('item_schema.json') as f: 
      createSchemaResponse = personalize.create_schema( name=f'item_schema_{int(time.time())}', schema=f.read() )
      item_schema_arn = createSchemaResponse['schemaArn'] 
      print("1-1. item SCHEMA :: ", item_schema_arn) 
    
    # Dataset을 생성하는 코드입니다. 
    # Dataset이 생성되는 것에 시간이 오래걸리기 때문에 
    # 이런식으로 30초에 한번씩 Dataset 생성을 체크하며 
    # 모든 Dataset이 생성되기 전까지는 다음 코드로의 진행을 막아줍니다. 
    DSG_STATUS = '' 
    while DSG_STATUS != 'ACTIVE': 
      print("wait DSG to created... ::", DSG_STATUS) 
      time.sleep(30) 
      DSG_STATUS = personalize.describe_dataset_group( datasetGroupArn=dsg_arn )['datasetGroup']['status']
 
    e_response = personalize.create_dataset( 
      name=f'event-{int(time.time())}', 
      schemaArn=event_schema_arn, 
      datasetGroupArn=dsg_arn, 
      datasetType='interactions'
    ) 
    print('2. Event Dataset Arn: ' + e_response['datasetArn']) 
    event_ds_arn = e_response['datasetArn'] 
    u_response = personalize.create_dataset( 
      name=f'user-{int(time.time())}', 
      schemaArn=user_schema_arn, 
      datasetGroupArn=dsg_arn, 
      datasetType='users'
    ) 
    print('2. User Dataset Arn: ' + u_response['datasetArn']) 
    user_ds_arn = u_response['datasetArn'] 
    i_response = personalize.create_dataset( 
      name=f'item-{int(time.time())}', 
      schemaArn=item_schema_arn, 
      datasetGroupArn=dsg_arn, 
      datasetType='items'
    ) 
    print('2. Item Dataset Arn: ' + i_response['datasetArn']) 
    item_ds_arn = i_response['datasetArn']