【发布时间】:2019-08-29 07:47:46
【问题描述】:
我有一些数据当前存储在我不想公开的 s3 存储桶中。我正在尝试 pandas.read_csv("s3_file_path") 在 docker 容器中运行的脚本中加载 pandas DataFrame。我收到权限被拒绝错误。如何在为 aws 提供所需权限的同时提取数据框?
这个项目的最终目标是创建一个 RestApi,它将处理和使用一些数据的统计模型并返回结果。我也愿意采用完全不同的方法来完全避免这个问题。
由于我是这个 aws 帐户的唯一用户,为了让它正常工作,我尝试将我的 aws 密钥直接放在 Dockerfile 中并运行“aws configure”以基本上复制我在执行此操作时将使用的确切过程没有码头工人。显然这是不安全的,但我只是想在开始实施更复杂的事情之前让它工作。不幸的是,它没有。
当前的 Dockerfile
FROM python:3
WORKDIR /usr/src/app
COPY requirements.txt ./
RUN pip install -r requirements.txt
ARG AWS_KEY=My_Actual_Public_Key_In_Plain_Text
ARG AWS_SECRET_KEY=My_Actual_Secret_Key_In_Plain_Text
ARG AWS_REGION='us-east-1'
RUN aws configure set aws_access_key_id $AWS_KEY \
&& aws configure set aws_secret_access_key $AWS_SECRET_KEY \
&& aws configure set default.region $AWS_REGION
COPY . .
CMD [ "python", "./run.py" ]
运行.py
from module import app
app.run(host="0.0.0.0", port = 80, debug = True)
来自模块中的 init.py
from flask import Flask
import pandas as pd
import numpy as np
file_name = "s3://foo/bar.csv"
df = pd.read_csv(file_name)
@app.route("/")
def index():
return("Hello World!")
我得到的错误是:
PermissionError: 拒绝访问
【问题讨论】:
标签: python pandas amazon-web-services docker amazon-s3