如何过滤过去一周创建的 ECR 图像答案

【问题标题】：How do I filter for ECR images created in the past week如何过滤过去一周创建的 ECR 图像
【发布时间】：2023-02-21 21:43:46
【问题描述】：

我正在使用 boto3 api，但如果它提供更多灵活性，我愿意使用 CLI。

client = boto3.session.Session(profile_name="prod").client("ecr", region_name="us-east-1")
response = client.describe_images(repositoryName=repository_name)

我以前做的是在上面做，只是使用sorted(response["imageDetails"], key=lambda x: x["imagePushedAt"])过滤日期。但是，我只收到 90 条回复，想知道这是否是内部限制。

我看到 describe_images 有一个 filter 参数，我尝试通过执行以下操作来做到这一点，但出现错误：*** botocore.exceptions.ParamValidationError: Parameter validation failed: Unknown parameter in filter: "Name", must be one of: tagStatus Unknown parameter in filter: "Values", must be one of: tagStatus

import datetime

date_filter = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=7)).strftime("%Y-%m-%d")
filter={"Name": "imagePushedAt", "Values": [date_filter+"*"]}
response = client.describe_images(repositoryName=repository_name, filter=filter)

关于如何过滤 ECR 图像的任何想法？

【问题讨论】：

标签： amazon-web-services boto3

【解决方案1】：

当您查看 (ecr.describe_images)[https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/ecr.html#ECR.Client.describe_images] 的 BOTO3 文档时，您会看到一些东西：

一个可选的nextToken参数
一个可选的maxResults参数

nextToken 用于迭代并获得额外批次的结果。默认情况下，该函数限制为每批 100 个结果，但如果需要，您可以将其增加到 1000 个。如果（或何时）您的存储库中有超过 1000 张图像，您将无法避免使用分页支持，唉。

如果您愿意，可以使用 client.get_paginator() 方法。不过，在下面，我是在您已经开始的基础上构建的。

您会在文档中注意到的另一件事是 filter 参数，正如您注意到的那样，它确实相当有限。

你提到找到 90 张图像，这表明你在前 100 张图像中有 10 张上周之前的图像。

这是单程遍历所有图像，并检查每个图像的imagePushedAt：

#!/usr/bin/env python3

import boto3
import datetime

my_profile = "prod"
my_region  = "us-east-1"
my_repo    = <repository_name>

date_threshold = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=7)).strftime("%Y-%m-%d")
print("date threshold = {}".format(date_threshold))

batch = 0
image = 0
total = 0
client = boto3.session.Session(profile_name=my_profile).client("ecr", region_name=my_region)
nextToken = {}
while True:
    response = client.describe_images(repositoryName=my_repo, **nextToken)
    batch = batch + 1
    print("Batch {}:".format(batch))
    for entry in response["imageDetails"]:
        total = total + 1
        if entry["imagePushedAt"].strftime("%Y-%m-%d") >= date_threshold:
            image = image + 1
            print("  Image #{}/{}: {} pushed at {}".format(image, total, entry["imageDigest"], entry["imagePushedAt"]))
    if "nextToken" in response:
        nextToken = { "nextToken": response["nextToken"] }
    else:
        break

print("Done - {} batch(es), {} images match out of {}".format(batch, image, total))

如果您想一次批量处理超过默认的 100 个，您可以在 describe_images() 调用中添加 maxResults 参数。

希望有帮助！

【讨论】：

我对 SO 比较陌生，不太确定它说您“正在从信誉良好的来源寻找答案”是什么意思。所有的赏金都这么说吗？无论如何，我从事编程已有 30 多年，并且在 AWS 中运行一个重要的生产环境已有数年之久，其中包含许多（更长/更短）Python/boto3 脚本。
嘿，早就应该感谢你了，但我终于开始使用它并拯救了我的皮肤。谢谢。你真棒！不用担心信誉良好的来源，您就是信誉良好的来源。

【解决方案2】：

我的 Python 很生疏，但我最近也有同样的要求。稍微依靠 ChatGPT 开始（因此混合了蛇案例）。我希望根据日期将最后 x 个 ECR 图像上传到存储库。 Boto3 在这里似乎有点差距（或者至少我可以轻松地将这样的过滤器指定为输入并不明显）。

def getLastEcrImages(ecrCli, repoName, numToFetch):
    response = ecrCli.describe_images(repositoryName=repoName)
    image_details = response['imageDetails']
    sorted_images = sorted(image_details, key=lambda k: k['imagePushedAt'], reverse=True)[:numToFetch]
    image_tags = [(image['imageTags'][0], image['imagePushedAt'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) for image in sorted_images]
    return image_tags

在我的例子中，我将生成的对象列表转换为一个简单的菜单，用户只需在其中选择一个。

【讨论】：