J'utilise Python 2.7.12 dans Ubuntu 16.04 LTS. J'apprends à utiliser boto3 à partir du lien suivant: https://boto3.readthedocs.io/en/latest/guide/quickstart.html#using-boto-3 . Mon doute est de savoir quand utiliser la ressource, le client ou la session, et leurs fonctionnalités respectives.
Réponses:
Voici quelques informations plus détaillées sur le client , la ressource et la session .
Client:
Voici un exemple d'accès au niveau client aux objets d'un compartiment S3 (au plus 1000 **):
import boto3
client = boto3.client('s3')
response = client.list_objects_v2(Bucket='mybucket')
for content in response['Contents']:
obj_dict = client.get_object(Bucket='mybucket', Key=content['Key'])
print(content['Key'], obj_dict['LastModified'])** vous devrez utiliser un paginateur , ou implémenter votre propre boucle, en appelant list_objects () à plusieurs reprises avec un marqueur de continuation s'il y en avait plus de 1000.
Ressource:
Voici l'exemple équivalent utilisant l'accès au niveau des ressources aux objets d'un compartiment S3 (tous):
import boto3
s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.Bucket('mybucket')
for obj in bucket.objects.all():
print(obj.key, obj.last_modified)Notez que dans ce cas, vous n'avez pas à effectuer un deuxième appel d'API pour obtenir les objets; ils sont à votre disposition en tant que collection sur le seau. Ces collections de sous-ressources sont chargées paresseusement.
Vous pouvez voir que la Resourceversion du code est beaucoup plus simple, plus compacte et a plus de capacités (elle fait la pagination pour vous). leClient version du code serait en fait plus compliquée que celle illustrée ci-dessus si vous vouliez inclure la pagination.
Session:
Une vidéo utile pour en savoir plus sur ces concepts boto3 est la vidéo d'introduction re: Invent .
s3.set_stream_logger('botocore'), vous pouvez voir les journaux de la méta-programmation que boto3 (appelant à botocore) fait sous le capot. Cela fonctionne, vous n'avez donc pas à le faire. Il dispose d'un système d'événement complet pour la personnalisation / connectabilité et d'une taxonomie profonde des événements 3 (+?), Pour gérer la préparation des demandes, l'analyse des réponses et le chaînage des appels dépendants. La construction de paramètres, la signature de demande, la détection de région sont à noter. Pour info c'est une douleur magique à modifier. Voir changement facile .
Je vais essayer de l'expliquer le plus simplement possible. Il n'y a donc aucune garantie de l'exactitude des termes réels.
La session est l'endroit où initier la connectivité aux services AWS. Par exemple, la session par défaut suivante utilise le profil d'informations d'identification par défaut (par exemple, ~ / .aws / credentials, ou suppose que votre EC2 utilise le profil d'instance IAM)
sqs = boto3.client('sqs')
s3 = boto3.resource('s3')Étant donné que la session par défaut est limitée au profil ou au profil d'instance utilisé, vous devez parfois utiliser la session personnalisée pour remplacer la configuration de session par défaut (par exemple, region_name, endpoint_url, etc.), par exemple
# custom resource session must use boto3.Session to do the override
my_west_session = boto3.Session(region_name = 'us-west-2')
my_east_session = boto3.Session(region_name = 'us-east-1')
backup_s3 = my_west_session.resource('s3')
video_s3 = my_east_session.resource('s3')
# you have two choices of create custom client session.
backup_s3c = my_west_session.client('s3')
video_s3c = boto3.client("s3", region_name = 'us-east-1')Ressource : il s'agit de la classe de service de haut niveau recommandée à utiliser. Cela vous permet de lier des ressources AWS particulières et de les transmettre, de sorte que vous n'utilisez cette abstraction que pour vous soucier des services cibles vers lesquels vous pointez. Comme vous le constatez dans la partie session, si vous avez une session personnalisée, vous passez simplement cet objet abstrait plutôt que de vous soucier de toutes les régions personnalisées, etc. à transmettre. Voici un exemple compliqué Par exemple
import boto3
my_west_session = boto3.Session(region_name = 'us-west-2')
my_east_session = boto3.Session(region_name = 'us-east-1')
backup_s3 = my_west_session.resource("s3")
video_s3 = my_east_session.resource("s3")
backup_bucket = backup_s3.Bucket('backupbucket')
video_bucket = video_s3.Bucket('videobucket')
# just pass the instantiated bucket object
def list_bucket_contents(bucket):
for object in bucket.objects.all():
print(object.key)
list_bucket_contents(backup_bucket)
list_bucket_contents(video_bucket)Le client est un objet de classe de bas niveau. Pour chaque appel client, vous devez spécifier explicitement les ressources de ciblage, le nom cible du service désigné doit être long. Vous perdrez la capacité d'abstraction.
Par exemple, si vous ne traitez qu'avec la session par défaut, cela ressemble à boto3.resource.
import boto3
s3 = boto3.client('s3')
def list_bucket_contents(bucket_name):
for object in s3.list_objects_v2(Bucket=bucket_name) :
print(object.key)
list_bucket_contents('Mybucket') Toutefois, si vous souhaitez répertorier les objets d'un compartiment dans différentes régions, vous devez spécifier le paramètre de compartiment explicite requis pour le client.
import boto3
backup_s3 = my_west_session.client('s3',region_name = 'us-west-2')
video_s3 = my_east_session.client('s3',region_name = 'us-east-1')
# you must pass boto3.Session.client and the bucket name
def list_bucket_contents(s3session, bucket_name):
response = s3session.list_objects_v2(Bucket=bucket_name)
if 'Contents' in response:
for obj in response['Contents']:
print(obj['key'])
list_bucket_contents(backup_s3, 'backupbucket')
list_bucket_contents(video_s3 , 'videobucket')