我可以使用 CyberDuck 连接到 S3 Bucket，但无法以编程方式连接答案

【问题标题】：I can use CyberDuck to connect to S3 Bucket, but I cannot programmatically connect我可以使用 CyberDuck 连接到 S3 Bucket，但无法以编程方式连接
【发布时间】：2017-09-05 21:17:51
【问题描述】：

我正在尝试连接到 S3 存储桶（第 3 方是所有者，因此我无法通过 AWS 控制台访问）。使用 CyberDuck，我可以毫无问题地连接和上传文件。但是我已经尝试了几个库来连接到存储桶，所有这些库都返回 403 禁止。我在这里发帖希望有人能发现我做错了什么。

    def send_to_s3(file_name):
        csv = open("/tmp/" + file_name, 'rb')
        conn = tinys3.Connection("SECRET",
                                 "SECRET",
                                 tls=True,
                                 endpoint="s3.amazonaws.com")
        conn.upload("MDA-Data-Ingest/input/" + file_name, csv, bucket="gsext-69qlakrroehhgr0f47bhffnwct")


    def send_via_ftp(file_name):
        cnopts = pysftp.CnOpts()
        cnopts.hostkeys = None
        srv = pysftp.Connection(host="gsext-69qlakrroehhgr0f47bhffnwct.s3.amazonaws.com",
                                username="SECRET",
                                password="SECRET",
                                port=443,
                                cnopts=cnopts)

        with srv.cd('\MDA-Data-Ingest\input'):
            srv.put('\\tmp\\'+file_name)

        # Closes the connection
        srv.close()

    def send_via_boto(file_name):
        access_key = 'SECRET'
        secret_key = 'SECRET'

        conn = boto.connect_s3(
            aws_access_key_id=access_key,
            aws_secret_access_key=secret_key,
            host='s3.amazonaws.com',
            # is_secure=False,               # uncomment if you are not using ssl
            calling_format=boto.s3.connection.OrdinaryCallingFormat(),
        )

所有这些函数都返回一个 403 禁止，如下所示：

HTTPError: 403 Client Error: Forbidden for url: https://gsext-69qlakrroehhgr0f47bhffnwct.s3.amazonaws.com/MDA-Data-Ingest/input/accounts.csv

但是，当我使用 CyberDuck 时，我可以正常连接：

【问题讨论】：

编辑：在某一时刻，通过 ftp 发送显示 403（我不记得它在发送 403 时的样子），因为它位于它吐出的错误之上：SSHException：错误读取 SSH 协议横幅[Errno 54] 对等方重置连接

标签： python amazon-web-services amazon-s3

【解决方案1】：

最简单的方法是使用AWS Command-Line Interface (CLI)，它使用boto3 来访问AWS 服务。

例如：

aws s3 ls s3://bucket-name --region us-west-2

aws s3 cp s3://gsext-69qlakrroehhgr0f47bhffnwct/MDA-Data-Ingest/input/accounts.csv accounts.csv

您将首先运行 aws configure 以提供您的凭据和默认区域，但上述语法允许您指定存储桶所在的特定区域。（您的 Python 代码可能由于调用了错误的区域而失败。）

【讨论】：

使用几乎相同的代码行，我可以通过将 boto 更改为 boto3 来使其工作。