SAGGITARXM

import osimport boto3from loguru import loggerBUCKET_NAME = "your-bucket-name" # 存储桶名称# aws_access_key_id和aws_secret_access_keyCN_S3_AKI = 'your_aws_access_key_id'CN_S3_SAK = 'your_aws_secret_access_key'CN_REGION_NAME = 'your-cn-region-name' .

Boto3 官方文档：https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/s3.html使用Python访问AWS S3AWS配置访问S3需要aws_access_key_id和aws_secret_access_key。在boto3提供的API中，可以指定这两个值。但是把安全相关的这些信息放到代码中并不是一个好的选择。所以，我们通过awscli配置，将其存放到~/.aws/credential.

import jsonimport boto3# 数据库连接/云服务 ============================================AP_S3_AKI = 'xxx'AP_S3_SAK = 'xxx'AP_REGION_NAME = 'xxx'# 队列URLTEST_QUEUE_URL = 'https://sqs.xxx'sqs = boto3.client('sqs', region_name=AP_REGION_NAME, aws_access_ke.

使用Python还原s3的GLACIER对象的代码注意：发起还原之前要先检查是不是有正在进行的还原任务，或者有已经还原的临时对象。以下是发起任务后调用head-object返回的json。{ "AcceptRanges": "bytes", "Restore": "ongoing-request=\"true\"", "LastModified": "Tue, 26 Nov 2019 08:26:24 GMT", "ContentLength": 735,

代码示例：import osimport sysimport tracebackimport requestsimport jsonimport socketimport boto3import timeimport threadpoolfrom datetime import timedelta, datetimefrom loguru import loggertp_size = 80 # 线程池大小count_interval = 206 # 批处理数量thi

AWS S3 还原Glacier类数据，代码示例：import multiprocessing as mpimport osimport sysimport shutilimport tracebackimport zipfileimport requestsimport jsonimport socketimport boto3import threadpoolimport timefrom datetime import timedelta, datetimefrom p