使用 awswrangler 向 S3 对象添加标签？答案

【问题标题】：Adding tags to S3 objects using awswrangler?使用 awswrangler 向 S3 对象添加标签？
【发布时间】：2021-09-07 10:08:29
【问题描述】：

我正在使用awswrangler 在我的 S3 中编写镶木地板，我通常在我的所有对象上添加标签以进行访问和成本控制，但我没有找到直接使用 awswrangler 的方法。我目前正在使用下面的代码进行测试：

import awswrangler as wr
import boto3
import pandas as pd

# Boto session
session = boto3.Session(profile_name='my_profile')

# Dummy pandas dataframe
d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df_pandas = pd.DataFrame(data=d)

wr.s3.to_parquet(df=df_pandas, path='s3://my-bucket/path/', boto3_session=session)

有没有一种方法可以为.to_parquet 将在我的S3 中写入的对象添加标签？

【问题讨论】：

标签： pandas amazon-web-services amazon-s3 parquet aws-data-wrangler

【解决方案1】：

我刚刚发现 awswrangler 有一个名为 s3_additional_kwargs 的参数，您可以将其他变量传递给 awswrangler 为您执行的 s3 请求。您可以发送标签，如 boto3 'Key1=value1&Key2=value2'

以下是如何为对象添加标签的示例：

import awswrangler as wr
import boto3
import pandas as pd

# Tagging
tag_set = 'Key1=value1&Key2=value2'

# Boto session
session = boto3.Session(profile_name='my_profile')

# Dummy pandas dataframe
d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df_pandas = pd.DataFrame(data=d)

wr.s3.to_parquet(df=df_pandas, path='s3://my-bucket/path/', s3_additional_kwargs={'Tagging': tag_set}, boto3_session=session)

【讨论】：