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这样我就可以在我的 python 脚本中使用它了吗？

我已经像这样安装了 boto： python setup.py install; 然后当我在 shell 上启动我的 python 脚本（从 boto 导入模块）时，会出现这样的错误： ImportError: No module named boto.s3.connection

怎么解决这个问题？

如何使用 boto 重命名存储桶中的 S3 密钥？

我使用自定义字段“下载文件”扩展了 ModelAdmin，该字段是指向我的 Django 项目中 URL 的链接，例如：

在那里，我想提供一个存储在 S3 存储桶中的文件。存储桶中的文件不是公共可读的，用户可能无法直接访问它。现在我想

• 避免文件必须加载到服务器内存中（这些是多 GB 文件）
• 避免在服务器上有临时文件

理想的解决方案是让 django 充当代理，将 S3 块直接流式传输给用户。我使用 boto，但没有找到流式传输块的可能性。有任何想法吗？

谢谢。

我正在运行 Windows 7、Python 2.6.4 和最新版本的 Eclipse。我下载了 boto 库 ( http://code.google.com/p/boto/ ) 并运行了 python setup.py install，它在 C:\Python26\Lib\site 中创建了 boto-1.9b-py2.6.egg -包。

导入一个类 - 例如，通过执行'from boto.sqs.connection import SQSConnection' - 在 python 命令行工具中工作正常。但是 Eclipse 不会找到 boto，尽管事实上它使用的 python 解释器与我在命令行中使用的相同。我将库添加为外部源文件夹，但这也不起作用。如何将 boto 库正确导入 Eclipse？

谢谢。

我将文件发送到我的 S3 存储桶，这些文件基本上是 gzip 压缩的数据库转储。它们的键是人类可读的日期（“2010-05-04.dump”），除此之外，我将元数据字段设置为转储的 UNIX 时间。

我想编写一个从存储桶中检索最新转储的脚本。也就是说我要的是unix时间元数据值最大的key。这对 Amazon S3 是否可行，或者这不是 S3 的工作方式？

我同时使用命令行工具aws和 python 库boto

我正在使用 Python Boto 库在 Amazon S3 上存储数据库备份的副本。但我担心如果我的网络服务器被黑客入侵，这些备份可能会被我上传所需的凭据删除。

好的，所以我知道您可以授予另一个亚马逊电子邮件地址的权限，所以我可以想象在上传后这样做，然后删除原始用户的写访问权限但在这种情况下，我现在最终得到 2 个帐户和 2 组发票给每个月的帐户。

有没有一种不需要多张发票的解决方案，但让我的备份完全独立于我的网络服务器。这里的最佳做法是什么？

每当现有实例的平均 CPU 负载变高时，我都会尝试使用自动缩放来创建新的 EC2 实例。情况如下：

• 我正在使用这个 boto 脚本设置自动缩放（删除了键和图像名称）。http://balti.ukcod.org.uk/~francis/tmp/start_scaling_ptdaemon.nokeys.py

• 我将 min_size 设置为 2，并且 AutoScalingGroup 正确创建了一个初始 2 个实例，它们都可以正常工作。我很确定这意味着 LaunchConfiguration 是正确的。

• 当这两个实例的负载上升到近 100% 时，什么也没有发生。

一些问题/想法：

• 有没有办法调试这个？我找不到任何 API 调用可以让我详细了解 Autoscaling 正在做什么或认为它正在做什么。是否有任何工具可以就其正在做什么或是否已正确设置提供反馈？

• 如果 Autoscaling 出现在 AWS 控制台中，那就太棒了。

• 我正在使用欧盟西部可用区。是否有任何原因会导致自动缩放出现问题？

• 创建触发器时是否有“尺寸”参数的任何文档？我不知道它是什么意思，只是从一个例子中复制了它的字段。我找不到任何关于它的文档，它不会自我引用说它是一个“维度”，而没有解释这意味着什么或可能的值是什么。

谢谢你的帮助！

我正在尝试以下列方式使用 SimpleDB。

我想随时将 48 小时价值的数据保存到 simpledb 中，并为不同的目的查询它。每个域都有 1 小时价值的数据，所以在任何时候，simpledb 中都有 48 个域。随着新数据不断上传，我删除了最旧的域并为每个新的小时创建一个新域。

每个域大小约为 50MB，所有域的总大小约为 2.2 GB。域中的项目具有以下类型的属性
标识符 - 大约 50 个字符长 - 每个项目 1 个
时间戳 - 时间戳值 - 每个项目 1 个
serial_n_data - 500-1000 字节数据 - 每个项目 200

我正在使用 python boto 库来上传和查询数据。我每秒发送 1 个项目，在域中具有大约 200 个属性。

对于此数据的其中一个应用程序，我需要从所有 48 个域中获取所有数据。对于所有域，查询看起来像“SELECT * FROM domain”。我使用 8 个线程来查询数据，每个线程负责几个域。
例如域 1-6 线程 1
域 7-12 线程 2 等等

获取整个数据大约需要 13 分钟。我为此使用了 boto 的 select 方法。我需要比这更快的性能。关于加快查询过程的任何建议？我可以使用其他任何语言来加快速度吗？

我们将数百个图像文件放在 Amazon S3 上，我们的用户需要将这些文件同步到他们的本地目录。为了节省存储空间和带宽，我们压缩存储在 S3 上的文件。

在用户端，他们有一个每 5 分钟运行一次的 python 脚本来获取当前文件列表，并下载新的/更新的文件。

我的问题是确定要下载的新内容或更改内容的最佳方法是什么？

目前我们添加了一个额外的头文件，我们把它放在包含未压缩文件的 MD5 值的压缩文件中......

我们从这样的文件开始：

我们将其压缩（使用 7zip）并将其放入 S3（使用 Python/Boto）：

问题是我们无法从 S3 获取包含 x-amz-meta-uncompressedmd5 标头的大量文件列表，而无需为每个文件添加额外的 API（对于数百/数千个文件来说速度很慢）。

我们最实用的解决方案是让用户获得完整的文件列表（没有额外的标题），下载本地不存在的文件。如果它在本地确实存在，则执行额外的 API 调用以获取完整的标头以将本地 MD5 校验和与 x-amz-meta-uncompressedmd5 进行比较。

我想一定有更好的方法。