如何从 S3 加载泡菜文件以在 AWS Lambda 中使用？答案

【问题标题】：How to load a pickle file from S3 to use in AWS Lambda?如何从 S3 加载泡菜文件以在 AWS Lambda 中使用？
【发布时间】：2018-08-04 11:22:11
【问题描述】：

我目前正在尝试将腌制文件从 S3 加载到 AWS lambda 中并将其存储到列表中（腌制是一个列表）。

这是我的代码：

import pickle
import boto3

s3 = boto3.resource('s3')
with open('oldscreenurls.pkl', 'rb') as data:
    old_list = s3.Bucket("pythonpickles").download_fileobj("oldscreenurls.pkl", data)

即使文件存在，我也会收到以下错误：

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'oldscreenurls.pkl'

有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： python amazon-web-services amazon-s3 lambda pickle

【解决方案1】：

超级简单的解决方案

import pickle
import boto3

s3 = boto3.resource('s3')
my_pickle = pickle.loads(s3.Bucket("bucket_name").Object("key_to_pickle.pickle").get()['Body'].read())

【讨论】：

我喜欢这个答案，因为它有效、简单、直接。
这是一个很好的解决方案。使 s3 上的 pkl 几乎与 s3 路径的 pd.read_csv 集成一样可访问。

【解决方案2】：

如download_fileobj 的文档所示，您需要先以二进制写入模式打开文件并保存到文件中。下载文件后，您可以打开它进行阅读和解压。

import pickle
import boto3

s3 = boto3.resource('s3')
with open('oldscreenurls.pkl', 'wb') as data:
    s3.Bucket("pythonpickles").download_fileobj("oldscreenurls.pkl", data)

with open('oldscreenurls.pkl', 'rb') as data:
    old_list = pickle.load(data)

download_fileobj 获取 S3 中对象的名称以及本地文件的句柄，并将该对象的内容保存到文件中。这个函数还有一个版本叫做download_file，它接受一个文件名而不是一个打开的文件句柄，并为你处理打开它。

在这种情况下，使用S3Client.get_object 可能会更好，以避免必须写入然后立即读取文件。您还可以写入内存中的 BytesIO 对象，该对象的作用类似于文件，但实际上并不触及磁盘。看起来像这样：

import pickle
import boto3
from io import BytesIO

s3 = boto3.resource('s3')
with BytesIO() as data:
    s3.Bucket("pythonpickles").download_fileobj("oldscreenurls.pkl", data)
    data.seek(0)    # move back to the beginning after writing
    old_list = pickle.load(data)

【讨论】：

编辑：我不知道如何在 cmets 中使用代码块。在您发布示例之前，我阅读了这篇文章并尝试了 get_object 路由，并且下面的代码有效！谢谢！ response = s3client.get_object(Bucket="pythonpickles", Key="oldscreenurls.pkl") pickled_list = response['Body'].read() old_list = pickle.loads(pickled_list)

【解决方案3】：

这是最简单的解决方案。您甚至可以使用 S3FileSystem

在本地加载数据而无需下载文件

from s3fs.core import S3FileSystem
s3_file = S3FileSystem()

data = pickle.load(s3_file.open('{}/{}'.format(bucket_name, file_path)))

【讨论】：