资源、客户端和会话之间的boto3差异？

Question

我正在Ubuntu 16.04 LTS中使用Python 2.7.12。我正在通过以下链接学习如何使用boto3：https://boto3.readthedocs.io/en/latest/guide/quickstart.html#using-博托-3。我的疑问是何时使用资源、客户端或会话，以及它们各自的功能。

Answer 1

我会尽量简单地解释。所以不能保证实际条款的准确性。

会话是启动与AWS服务连接的位置。以下是使用默认凭据配置文件的默认会话。~/. aws/凭据，或假设您的EC2使用IAM实例配置文件）

sqs = boto3.client('sqs')
s3 = boto3.resource('s3')

由于默认会话仅限于使用的配置文件或实例配置文件，因此有时您需要使用自定义会话来覆盖默认会话配置（例如，区域名称、endpointurl等），例如。

# 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')

资源：这是建议使用的高级服务类。这允许您绑定特定的AWS资源并将其传递出去，因此您只需使用这个抽象，而不用担心指向哪个目标服务。正如您从会话部分注意到的，如果您有一个自定义会话，您只需传递这个抽象对象，而不用担心所有自定义区域等要传递。下面是一个复杂的例子。

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)

客户端是一个低级类对象。对于每个客户端调用，需要显式指定目标资源，指定的服务目标名称必须为pass long。您将失去抽象能力。

例如，如果您只处理默认会话，则这与bot3.resource类似。

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') 

但是，如果要从不同区域的桶中列出对象，则需要指定客户端所需的显式桶参数。

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') 

Answer 2

客户端和资源是boto3 SDK中用于发出AWS服务请求的两种不同抽象。如果您想使用boto3对AWS服务进行API调用，那么可以通过客户端或资源进行调用。

您通常会选择使用客户机抽象或资源抽象，但应用程序可以根据需要同时使用两者。我在下面概述了客户机和资源之间的区别，以帮助读者决定使用哪个。

会话在很大程度上与客户端和资源的概念正交（但两者都使用）。

这里有一些关于客户端、资源和会话的更详细的信息。

客户：

• 这是原始的boto3 API抽象
• 它提供低级AWS服务访问
• 所有AWS服务操作都由客户端支持
• 它向开发者公开botocore客户端
• 它通常将1:1映射到AWS服务API
• 蛇形大小写的方法名称（例如。列表桶API=

下面是客户端级访问S3桶对象的示例：

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'])

注意：此客户端级代码最多只能列出1000个对象。如果有超过1000个对象，您将不得不使用分页器，或者实现自己的循环，用延续标记重复调用list_objects_v2（）。

好的，这就是底层客户端接口。现在进入更高级别（更抽象）的资源接口。

资源：

• 这是更新的boto3 API抽象
• 它提供高级、面向对象的API
• 它不提供AWS服务的100%API覆盖率
• 它使用标识符和属性
• 它有操作（对资源的操作）
• 它公开了AWS资源的子资源和集合
• 它是根据AWS资源描述生成的

下面是使用资源级别访问S3 bucket对象（全部）的等效示例：

import boto3

s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.Bucket('mybucket')
for obj in bucket.objects.all():
    print(obj.key, obj.last_modified)

注意：在这种情况下，您不必进行第二次API调用来获取对象；它们可以作为桶上的集合提供给您。这些子资源集合是懒惰加载的。

您可以看到Resource版本的代码更简单、更紧凑，并且具有更大的功能（例如，它为您进行分页，并公开属性而不是原始字典）。如果您希望包含分页，那么客户端版本的代码实际上比上面显示的更复杂。

最后，讨论对客户端和资源都至关重要的会话，以及如何访问AWS凭据。

会议：

• 存储配置信息（主要是凭据和所选区域）
• 允许您创建服务客户端和资源
• boto3在需要时为您创建默认会话

了解更多关于这两个概念的有用资源是介绍性的re:Invent视频。