python访问aws-S3服务

创建本地 AWS 凭证文件

1. 登录 AWS 管理控制台 并通过以下网址打开 IAM 控制台 https://console.amazonaws.cn/iam/。

2. 创建一个新用户，其权限仅限于您希望您的代码有权访问的服务和操作。有关创建新 IAM 用户的更多信息，请参阅创建 IAM 用户 (控制台)，并按照步骤 8 中的说明进行操作。

3. 选择 Download .csv 以保存 AWS 凭证的本地副本。

4. 在您的计算机上，导航至主目录，并创建 .aws 目录。在基于 Unix 的系统 (例如 Linux 或 OS X) 上，它在以下位置：

   ~/.aws

   在 Windows 上，它在以下位置：

   %HOMEPATH%\.aws

5. 在 .aws 目录中，创建名为 credentials 的新文件。

6. 打开您从 IAM 控制台中下载的凭证 .csv 文件，并使用以下格式将其内容复制到 credentials 文件：

   [default]
   aws_access_key_id = your_access_key_id
   aws_secret_access_key = your_secret_access_key

7. 保存 credentials 文件，并删除在步骤 3 中下载的 .csv 文件。

您的共享凭证文件现在已在本地计算机上配置完毕，可以与 AWS 开发工具包一起使用。

 

Python 访问示例：

import boto3

#初始化glacier client。
glacier = boto3.client("glacier")

#查看指定文件库的基本信息。
vaultresult = glacier.describe_vault(vaultName='testvault')

print(vaultresult)

#读取文档并上传到文件库。请替换文件名和路径。请保存方法返回信息中的archiveID等信息。该方法指针对文件大小不超过4GB.
file = open("path/filesname", "rb")

response = glacier.upload_archive(vaultName='testvault',body=file)

print(response)

#当文档大小超过4GB，需要使用分段上传。partsize 必须在 1048576 和 4294967296之间，且为2的倍数。
initiateResult = glacier.initiate_multipart_upload(vaultName='testvault',partSize='1048576')

uploadID = initiateResult["uploadId"]
print("uploadID:", uploadID)

#文档分成几部分，就需要执行以下命令几次。
partresult = glacier.upload_multipart_part(
    body=file,
    range='bytes 0-1048575/*',
    uploadId=uploadID,
    vaultName='testvault',
)

#在上传完所有部分之后，提交complete请求。
completeresult = glacier.complete_multipart_upload(
    vaultName='testvault',
    uploadId=uploadID
)

#如果想查看文件库中的所有文档基本信息，或检索某个文档，需要提交job。
#如果需要整个文件库中的文档清单，Type使用“inventory-retrieval”，检索恢复某个文档，使用“archive-retrieval”，如果是对某个文档执行select操作，请使用“select”。
response = glacier.initiate_job(
                   vaultName='testvault',
                    jobParameters={
                        'Description': 'My inventory job',
                        'Type': 'inventory-retrieval',    
                        },
                    )

#检索当前存在的job。
jobresult = glacier.list_jobs(vaultName='testvault')

#获取某个任务检索出的数据，可以是清单或文档。如果是检索某个文档中的一部分，请添加range参数。 响应中的body为数据。
output = glacier.get_job_output(
        vaultName='testvault',
        jobId='string'
        )