Python boto3 S3アップロード例
BOTO3を使用してS3にファイルをアップロードするには、最初にBOTO3をインストールし、AWS資格情報を構成する必要があります。 2。boto3.client( 's3')を介してクライアントを作成し、upload_file()メソッドを呼び出してローカルファイルをアップロードします。 3. S3_Keyをターゲットパスとして指定し、指定されていない場合はローカルファイル名を使用できます。 4. filenotfounderror、nocredentialserror、clienterrorなどの例外を処理する必要があります。 5。ACL、ContentType、StorageClass、Metadataは、exrceargsパラメーターを介して設定できます。 6。メモリデータの場合、バイトストリームを作成してupload_fileobj()を介してアップロードできます。 7.大きなファイル(> 8MB)は断片的に自動的にアップロードされ、S3をバケットが存在し、領域が正しく設定され、最終操作が完全な文で終了する必要があります。
boto3
を使用してファイルをAmazon S3にアップロードすることは、一般的な操作です。 boto3
を使用してローカルファイルをS3にアップロードする方法を示すシンプルで実用的なPythonの例を以下に示します。

✅基本的な前提
あなたが持っていることを確認してください:
-
boto3
がインストールされています:pip install boto3
- 構成されたAWS資格情報(
aws configure
、または環境変数、またはIAMの役割を介して)
? S3に簡単なアップロードファイル
ボト3をインポートします botocore.exceptionsからImport nocredentialserror、clienterror def upload_to_s3(local_file、bucket_name、s3_key = none): "" " 指定されたS3バケツにローカルファイルをアップロード:param local_file:ローカルファイルパス:param bucket_name:s3 bucket name:param s3_key:s3にアップロードした後のファイル名(オプション、ローカルファイル名はデフォルトで使用されます) "" " #S3_KEYが指定されていない場合は、S3_KEYがNOの場合はローカルファイル名を使用してください。 s3_key = local_file.split( '/')[-1] #S3クライアントS3_Client = boto3.client( 's3')を作成する 試す: s3_client.upload_file(local_file、bucket_name、s3_key) print(f "✅ファイル{local_file}がs3:// {bucket_name}/{s3_key}に正常にアップロードされました。 trueを返します filenotfounderrorを除く: 印刷(f "❌ローカルファイルが見つかりません:{local_file}") falseを返します nocredentialserrorを除く: print( "aws資格情報が見つかりません") falseを返します eとしてのclienterrorを除く: 印刷(f "❌S3クライアントエラー:{e}") falseを返します #upload_to_s3の例を使用します( "my-local-file.txt"、 "my-bucket-name"、 "uploads/my-file.txt")
?権限に注意してください
AWS資格情報に次のアクセス許可があることを確認してください。

{ 「効果」:「許可」、 "アクション": [ 「S3:Putobject」 ]、、 「リソース」:「ARN:AWS:s3 ::: my-bucket-name/*」 }
?高度なオプション:メタデータを追加し、ACLを設定し、ストレージカテゴリを指定します
s3_client.upload_file( local_file、 bucket_name、 S3_KEY、 exralArgs = { 「ACL」:「プライベート」、#または「パブリックリード」 'contentType': 'Text/Plain'、 'StorageClass': 'Standard'、#Standard、Reduction_Redundancy、Standard_iaなど。 } ))
?バイトストリームをアップロードする(メモリからのアップロードなど)
ボト3をインポートします IOからImport bytesioから s3_client = boto3.client( 's3') data = "こんにちは、これはメモリのデータです!" file_like_object = bytesio(data.encode( 'utf-8')) s3_client.upload_fileobj(file_like_object、 'my-bucket-name'、 'in-memory-data.txt') print( "✅バイトストリームアップロード")
?ヒント
-
upload_file()
大きなファイルのアップロードの自動シャード(> 8MB)をサポートしています -
upload_fileobj()
を使用して、ファイルオブジェクトまたはストリームを処理します - S3バケットが存在し、領域が一致することを確認してください
- 領域は
boto3.client('s3', region_name='us-west-2')
で指定できます。
基本的にそれだけです。この例では、最も一般的なアップロードシナリオをカバーしており、必要に応じてエラー処理またはロギングを拡張できます。
以上がPython boto3 S3アップロード例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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統計アービトラージの紹介統計的arbitrageは、数学モデルに基づいて金融市場で価格の不一致を捉える取引方法です。その核となる哲学は、平均回帰に由来する、つまり、資産価格は短期的には長期的な傾向から逸脱する可能性がありますが、最終的には歴史的平均に戻ります。トレーダーは統計的方法を使用して、資産間の相関を分析し、通常は同期して変更されるポートフォリオを探す。これらの資産の価格関係が異常に逸脱すると、裁定取引の機会が生じます。暗号通貨市場では、主に市場自体の非効率性と劇的な変動のために、統計的な裁定が特に一般的です。従来の金融市場とは異なり、暗号通貨は24時間体制で動作し、その価格はニュース速報、ソーシャルメディアの感情、テクノロジーのアップグレードに非常に敏感です。この一定の価格の変動は、頻繁に価格設定バイアスを作成し、仲裁人を提供します

shutil.rmtree()は、ディレクトリツリー全体を再帰的に削除するPythonの関数です。指定されたフォルダーとすべてのコンテンツを削除できます。 1.基本的な使用法:shutil.rmtree(PATH)を使用してディレクトリを削除すると、FilenotFounderror、PermissionError、その他の例外を処理する必要があります。 2。実用的なアプリケーション:一時的なデータやキャッシュディレクトリなど、サブディレクトリとファイルを1回クリックして含むフォルダーをクリアできます。 3。注:削除操作は復元されません。 FilenotFounderrorは、パスが存在しない場合に投げられます。許可またはファイル職業のために失敗する可能性があります。 4.オプションのパラメーター:INGRORE_ERRORS = trueでエラーを無視できます

対応するデータベースドライバーをインストールします。 2。CONNECT()を使用してデータベースに接続します。 3.カーソルオブジェクトを作成します。 4。Execute()またはexecuteMany()を使用してSQLを実行し、パラメーター化されたクエリを使用して噴射を防ぎます。 5。Fetchall()などを使用して結果を得る。 6。COMMING()は、変更後に必要です。 7.最後に、接続を閉じるか、コンテキストマネージャーを使用して自動的に処理します。完全なプロセスにより、SQL操作が安全で効率的であることが保証されます。

Python仮想環境を作成するには、VENVモジュールを使用できます。手順は次のとおりです。1。プロジェクトディレクトリを入力して、python-mvenvenv環境を実行して環境を作成します。 2。SourceENV/bin/Activate to Mac/LinuxおよびEnv \ Scripts \ Windowsにアクティブ化します。 3. PIPINSTALLインストールパッケージ、PIPFREEZE> RECUMESSION.TXTを使用して、依存関係をエクスポートします。 4.仮想環境をGITに提出しないように注意し、設置中に正しい環境にあることを確認してください。仮想環境は、特にマルチプロジェクト開発に適した競合を防ぐためにプロジェクト依存関係を分離でき、PycharmやVSCodeなどの編集者も

torunapythonscriptwithargumentsvscode、configurelaunch.jsonbyopeningtherunanddebugpanel、作成済みのthelaunch.jsonfile、andaddinddindingedesirededesiredconguments in "arraywithintheconfiguration.2.inyourpythonscript、useargparseorsys.gparseorsys.gparseorsysces

Pythonで行ごとにファイルを読み取る推奨される方法は、withopen()およびループを使用することです。 1. with with with with( 'emple.txt'、 'r'、encoding = 'utf-8')asfile:ファイルの安全な閉鎖を確保するため。 2。LineInfileの使用:ラインごとの読み取りを実現するには、メモリフレンドリー。 3. line.strip()を使用して、行ごとの文字と白人文字を削除します。 4。エンコードエラーを防ぐために、encoding = 'utf-8'を指定します。その他の手法には、空白の行のスキップ、前にn行の読み取り、条件に応じてライン番号と処理ラインの取得、閉鎖せずに常に手動の開口部を避けることが含まれます。この方法は完全で効率的で、大規模なファイル処理に適しています

MultiProcessing.Queueを使用して、複数のプロセスと消費者のシナリオに適した複数のプロセス間でデータを安全に渡す。 2。MultiProcessing.Pipeを使用して、2つのプロセス間の双方向の高速通信を実現しますが、2点接続のみ。 3.値と配列を使用して、シンプルなデータ型を共有メモリに保存し、競争条件を回避するためにロックで使用する必要があります。 4.マネージャーを使用して、リストや辞書などの複雑なデータ構造を共有します。これらは非常に柔軟ですが、パフォーマンスが低く、複雑な共有状態を持つシナリオに適しています。データサイズ、パフォーマンス要件、複雑さに基づいて適切な方法を選択する必要があります。キューとマネージャーは、初心者に最適です。

BOTO3を使用してファイルをS3にアップロードしてBOTO3を最初にインストールし、AWS資格情報を構成します。 2。boto3.client( 's3')を介してクライアントを作成し、upload_file()メソッドを呼び出してローカルファイルをアップロードします。 3. S3_Keyをターゲットパスとして指定し、指定されていない場合はローカルファイル名を使用できます。 4. filenotfounderror、nocredentialserror、clienterrorなどの例外を処理する必要があります。 5。ACL、ContentType、StorageClass、Metadataは、exrceargsパラメーターを介して設定できます。 6。メモリデータについては、bytesioを使用して単語を作成できます
