AWS S3带交换的bucket访问问题

Question

我登录到AWS控制台是MFA&；因为我使用的是googleauthenticator。 我有S3 DEV bucket，要访问这个DEV bucket，我必须切换角色，切换之后我可以访问DEV bucket。你知道吗

我需要帮助如何用boto3在python中实现同样的功能。你知道吗

我需要在dataframe中打开许多csv文件，如果没有解析访问，我将无法继续。你知道吗

我尝试配置AWS凭证&；config，并在python代码中使用它，但没有起到任何作用。你知道吗

AWS文档不清楚如何在python中使用&do时进行角色切换。你知道吗

import boto3
import s3fs
import pandas as pd
import boto.s3.connection

access_key = 'XXXXXXXXXXX'
secret_key = 'XXXXXXXXXXXXXXXXX'

# bucketName = 'XXXXXXXXXXXXXXXXX'

s3 = boto3.resource('s3')

for bucket in s3.buckets.all():
    print(bucket.name)

预期的结果应该是在python代码和MFA中切换角色之后访问该bucket。你知道吗

Answer 1

一般来说，在程序代码中放置凭据对安全性不利。最好将它们存储在配置文件中。您可以使用AWS Command-Line Interface (CLI)aws configure命令来实现这一点。你知道吗

一旦凭证以这种方式存储，任何awsdk（例如boto3）都将自动检索凭证，而不必在代码中引用它们。你知道吗

见：Configuring the AWS CLI - AWS Command Line Interface

配置文件还有一个附加功能，允许您存储希望担任的角色。这可以通过指定角色为ARN的配置文件来完成：

# In ~/.aws/credentials:
[development]
aws_access_key_id=foo
aws_access_key_id=bar

# In ~/.aws/config
[profile crossaccount]
role_arn=arn:aws:iam:...
source_profile=development

source_profile指向包含将用于进行AssumeRole()调用的凭据的配置文件，role_arn指定要承担的角色。你知道吗

见：Assume Role Provider

最后，您可以告诉boto3使用该特定配置文件作为凭据：

session = boto3.Session(profile_name='crossaccount')
# Any clients created from this session will use credentials
# from the [crossaccount] section of ~/.aws/credentials.
dev_s3_client = session.client('s3')

以上所有操作的替代方法（boto3为您做的）是在代码中调用^{}，然后使用返回的临时凭据定义一个新的session，您可以使用它连接到服务。但是，上面使用概要文件的方法要简单得多。你知道吗