如何使用 list_objects_v2 从 S3 获取 1000 多个对象?
我在 s3 上有超过 500,000 个对象.我正在尝试获取每个对象的大小.我为此使用了以下 python 代码 import boto3桶 = '桶'前缀 = '前缀'contents = boto3.client('s3').list_objects_v2(Bucket=bucket, MaxKeys=1000, Prefix=prefix)[“内容"]对于 c 的内容:打印(c[“尺寸"]
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使用 Python 从 AWS S3 下载文件
我正在尝试使用以下代码将文件从 Amazon S3 存储桶下载到我的本地，但出现“无法找到凭据"的错误 下面是我写的代码: from boto3.session 导入会话导入 boto3ACCESS_KEY = 'ABC'SECRET_KEY = 'XYZ'会话 = 会话(aws_access_key_id=ACCESS_KEY，aws_secret_access_key=SECRET_K
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如何将 S3 存储桶中的图像文件直接读取到内存中?
我有以下代码 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt将 matplotlib.image 导入为 mpimg将 numpy 导入为 np导入 boto3s3 = boto3.resource('s3', region_name='us-east-2')桶 = s3.Bucket('sentinel-s2-l1c')object = bucket.Object('tiles/10/
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使用 Boto3 作为字符串打开 S3 对象
我知道使用 Boto 2 可以将 S3 对象作为字符串打开:get_contents_as_string() boto3 中是否有等效的函数? 解决方案 read 将返回字节.至少对于 Python 3，如果你想返回一个字符串，你必须使用正确的编码进行解码: 导入boto3s3 = boto3.resource('s3')obj = s3.Object(bucket, key)ob
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InvalidInstanceId:调用 SendCommand 操作时发生错误(InvalidInstanceId)
以下是我从 python 运行以在 aws ec2 实例中执行命令的代码 导入boto3ec2 = boto3.client('ssm',region_name='us-east-1',aws_access_key_id='xxxxxxxxxxxxxxx',aws_secret_access_key='xxxxxxxxx')a = ec2.send_command(InstanceIds=ids
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Boto3/S3:使用 copy_object 重命名对象
我正在尝试使用 python boto3 重命名 s3 存储桶中的文件，但我无法清楚地理解参数.有人可以帮我吗? 我打算将对象复制到新对象，然后删除实际对象. 我在这里发现了类似的问题，但我需要使用 boto3 的解决方案. 解决方案 我找到了另一个解决方案 s3 = boto3.resource('s3')s3.Object('my_bucket','new_file_ke
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如何使用 Boto3 下载 S3 存储桶的最新文件?
我能找到的其他问题是指 Boto 的旧版本.我想下载 S3 存储桶的最新文件.在 文档 中，我发现有是一个 list_object_versions() 方法，它为您提供一个布尔值 IsLatest.不幸的是，我只设法建立了一个连接并下载了一个文件.你能告诉我如何扩展我的代码以获取存储桶的最新文件吗?谢谢 导入boto3conn = boto3.client('s3',region_name="
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如何使用 Boto3 分页
背景: 列出 IAM 用户的 AWS 操作默认返回最多 50 个. 阅读下面的文档(链接)我运行以下代码并通过设置“MaxItems"返回完整的数据集到 1000. paginator = client.get_paginator('list_users')response_iterator = paginator.paginate(分页配置={'MaxItems': 1000,
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如何使用 python boto3 更新 AWS S3 中现有对象的元数据?
boto3 文档没有明确指定如何更新现有 S3 对象的用户元数据. 解决方案 可以使用 copy_from() 方法来完成 - 导入boto3s3 = boto3.resource('s3')s3_object = s3.Object('bucket-name', 'key')s3_object.metadata.update({'id':'value'})s3_object.copy_
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使用 Python boto3 从 S3 读取 JSON 文件
我一直在 S3 存储桶“测试"中关注 JSON {'细节':“东西"} 我正在使用以下代码读取此 JSON 并打印密钥“详细信息" s3 = boto3.resource('s3',aws_access_key_id=,aws_secret_access_key=)content_object = s3.Object('test', 'sample_json.txt'
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连接到 boto3 S3 时如何指定凭据?
在 boto 上，我曾经在以这种方式连接到 S3 时指定我的凭据: 导入boto从 boto.s3.connection 导入密钥，S3ConnectionS3 = S3Connection( settings.AWS_SERVER_PUBLIC_KEY, settings.AWS_SERVER_SECRET_KEY ) 然后我可以使用 S3 来执行我的操作(在我的例子中从存储桶中删除一个对象
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使用 boto3 从 S3 存储桶读取文件内容
我通过执行 读取了 S3 存储桶中的文件名 objs = boto3.client.list_objects(Bucket='my_bucket')而 objs.keys() 中的“内容":objs_contents = objs['内容']对于范围内的 i(len(objs_contents)):文件名 = objs_contents[i]['Key'] 现在，我需要获取文件的实际内容，类
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我可以匿名使用 boto3 吗?
使用 boto，我可以通过传递 anon= 关键字参数，无需凭据即可连接到公共 S3 存储桶. s3 = boto.connect_s3(anon=True) 这可以用 boto3 实现吗? 解决方案 是的.您的凭据用于对您发出的所有请求进行签名，因此您需要做的是将客户端配置为根本不执行签名步骤.你可以这样做: 导入boto3从 botocore 进口 UNSIGNED从 botoc
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使用 boto3 连接 CloudFront 时如何选择 AWS 配置文件
我正在使用 Boto 3 python 库，并想连接到 AWS CloudFront.我需要指定正确的 AWS Profile (AWS Credentials)，但是查看官方文档，我看不到指定它的方法. 我正在使用以下代码初始化客户端:client = boto3.client('cloudfront') 然而，这会导致它使用默认配置文件进行连接.我找不到可以指定要使用的配置文件的方
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如何使用 boto3 将 S3 对象保存到文件
我正在尝试使用适用于 AWS 的新 boto3 客户端创建“hello world". 我的用例相当简单:从 S3 获取对象并将其保存到文件中. 在 boto 2.X 中，我会这样做: 导入botokey = boto.connect_s3().get_bucket('foo').get_key('foo')key.get_contents_to_filename('/tmp/foo
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AWS Lambda 与 SQS 的连接超时
我正在处理一项涉及Lambda 函数在 VPC 内运行的任务. 此函数应该将消息推送到 SQS，并且 lambda 执行角色具有策略:添加了 AWSLambdaSQSQueueExecutionRole 和 AWSLambdaVPCAccessExecutionRole. Lambda 函数: # 创建 SQS 客户端sqs = boto3.client('sqs')queue_ur
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在 AWS Lambda 函数中使用 boto3 通过 AWS SNS 发送 SMS?
我想使用 boto3 发布方法从 AWS Lambda 函数发送 SMS 消息，以通过 SMS 通知用户问题.我的 lambda 函数是用 Python 编写的，我使用的是 boto3 模块.我的 lambda 函数拥有 SNS 的全部权限.我有这个代码， sns = boto3.client('sns')sns.publish(电话号码 = '+11234567890',Message = '
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如何使用来自 s3 的预训练模型来预测一些数据?
我已经使用 sagemaker 训练了一个语义分割模型，输出已保存到 s3 存储桶中.我想从 s3 加载这个模型来预测 sagemaker 中的一些图像. 我知道如何预测我是否在训练后让笔记本实例继续运行，因为它只是一个简单的部署，但如果我想使用旧模型并没有真正的帮助. 我已经查看了这些来源，并且能够自己想出一些东西，但它不起作用，因此我在这里: https://course.f
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将 Dataframe 保存到 csv 直接到 s3 Python
我有一个想要上传到新 CSV 文件的 Pandas DataFrame.问题是我不想在将文件传输到 s3 之前将其保存在本地.有没有像 to_csv 这样的方法可以直接将数据帧写入 s3?我正在使用 boto3. 这是我目前所拥有的: 导入boto3s3 = boto3.client('s3', aws_access_key_id='key', aws_secret_access_key='s
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从 boto3 检索 S3 存储桶中的子文件夹名称
使用 boto3，我可以访问我的 AWS S3 存储桶: s3 = boto3.resource('s3')存储桶 = s3.Bucket('我的存储桶名称') 现在，存储桶包含文件夹first-level，该文件夹本身包含多个以时间戳命名的子文件夹，例如1456753904534.我需要知道我正在做的另一项工作的这些子文件夹的名称，我想知道是否可以让 boto3 为我检索这些. 所以我
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