无法在本地和 lambda 上找到 boto3.client 的凭据答案

【问题标题】：unable to locate credentials for boto3.client both locally, and on lambda无法在本地和 lambda 上找到 boto3.client 的凭据
【发布时间】：2020-10-08 09:50:47
【问题描述】：

我的理解是，为了访问redshift等AWS应用，这样做的方式是

client = boto3.client("redshift", region_name="someRegion", aws_access_key_id="foo", aws_secret_access_key="bar")

response = client.describe_clusters(ClusterIdentifier="mycluster")

print(response)

此代码在本地通过 pycharm 以及在 AWS lambda 上运行良好。

但是，aws_access_key_id 和 aws_secret_access_key 都来自我，我是否正确？ IE：我的 IAM 用户安全访问密钥。应该是这样吗？还是我想创建一个不同的用户/角色以便通过boto3 访问redshift？

更重要的问题是，如何正确存储和检索aws_access_key_id 和aws_secret_access_key？我知道这可以通过secrets manager 完成，但我仍然面临这样的问题，如果我运行以下代码，我会收到一条错误消息，提示它无法找到凭据。

client = boto3.client("secretsmanager", region_name="someRegion")
# Met with the problem that it is unable to locate my credentials.

【问题讨论】：

标签： python amazon-web-services amazon-redshift

【解决方案1】：

执行此操作的正确方法是创建一个允许所需红移功能的 IAM 角色，然后将该角色附加到您的 lambda。

创建角色时，您可以灵活地创建策略来细化对某些操作和/或某些资源的访问权限。

将 IAM 角色附加到您的 lambda 后，您将能够执行以下操作：

>>> client = boto3.client("redshift")

【讨论】：

【解决方案2】：

来自docs。由于您将凭据与代码混合在一起，因此第一个和第二个选项不安全。如果代码在 AWS EC2 上运行，最好的方法是使用“担任角色”来授予 EC2 实例权限。如果代码在 AWS 之外运行，您必须选择一个选项，例如使用 ~/.aws/credentials

Boto3 在搜索凭据时会查找多个位置。 Boto3 查找凭据的机制是搜索可能位置的列表，并在找到凭据后立即停止。 Boto3 搜索凭据的顺序是：

在 boto.client() 方法中将凭据作为参数传递
在创建 Session 对象时将凭据作为参数传递
环境变量
共享凭据文件 (~/.aws/credentials)
AWS 配置文件 (~/.aws/config)
担任角色提供者
Boto2 配置文件（/etc/boto.cfg 和 ~/.boto）
配置了 IAM 角色的 Amazon EC2 实例上的实例元数据服务。

【讨论】：