本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。
文章
SDK由两个关键的Python软件包组成：Botocore（提供Python SDK和AWS CLI之间共享低级功能的库）和Boto3（实现Python SDK本身的软件包）。
在安装boto3之前，安装python 3.6或更高版本；对Python 3.5和更早的支持得到了弃用。在每个Python版本列出的折旧日期之后，Boto3的新版本将不包括对该版本的Python的支持。有关详细信息，包括弃用时间表以及如何更新您的项目以使用Python 3.6，请参见迁移到Python 3。
boto3文档：boto3.amazonaws.com/v1/document… boto3的连接的高级接口有几个，分别是：boto3.client()、boto3.resource()
Client级别的接口则是返回Dictionary来表示查询到的资源信息。而Resource级别的接口是对Client级别的接口进行了面向对象的封装，接口的返回值大部分都是Resource对象(如果返回值是某个Resource的信息的话),我们可以对返回的对象再进行操作（比如删除，修改等）。
boto3的连接的低级接口: boto3.session(), boto3.Session
下面我讲我经常用的boto3.resource()的用法：
import boto3
s3 = boto3.resource(service_name='s3', aws_access_key_id=aws_access_key_id, aws_secret_access_key=aws_secret_access_key, region_name='cn-north-1')
参数的意义：
- service_name：连接亚马逊服务的名称，这里就是连接aws的s3服务，默认为s3
- aws_access_key_id：连接s3服务的密钥Id
- aws_secret_access_key：连接s3服务的密钥key
- region_name：连s3服务的区域名称
注意：
- 实际生产环境region_name一定要准确填写，不然连接不上又比如：cn-north-1。
当我们连上以后想查看一下有多少个bucket，可以使用下面方法：
for bucket in s3.buckets.all():
print(bucket.name)
当想查看某一个bucket的key结构（可以看成路径结构）的时候，使用下面的办法：
# bucket_name为桶的名称
for page in s3.Bucket(bucket_name).objects.pages():
print(page)
for obj in page:
print(obj.key)
当需要下载时：
# key为上面输出的key，及为一个文件的唯一标识，path为你本地存储的路径
s3.Bucket(bucket_name).download_file(key, path)
如果你想要本地存储像key值一样的路径，可参考下面的办法：
- 可以先判断key每一级路径是否存在，不存在使用os模块创建。最后使用上面的下载方法。
