Weitere AWS SDK Beispiele sind im Repo AWS Doc SDK Examples
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Secrets Manager Manager-Beispiele SDK für Python verwenden (Boto3)
Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie mithilfe von Secrets Manager Aktionen ausführen und allgemeine Szenarien implementieren. AWS SDK for Python (Boto3)
Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Aktionen zeigen Ihnen zwar, wie Sie einzelne Servicefunktionen aufrufen, aber Sie können Aktionen im Kontext der zugehörigen Szenarien sehen.
Szenarien sind Codebeispiele, die Ihnen zeigen, wie Sie bestimmte Aufgaben ausführen, indem Sie mehrere Funktionen innerhalb eines Dienstes oder in Kombination mit anderen aufrufen AWS-Services.
Jedes Beispiel enthält einen Link zum vollständigen Quellcode, in dem Sie Anweisungen zum Einrichten und Ausführen des Codes im Kontext finden.
Aktionen
Das folgende Codebeispiel zeigt die VerwendungBatchGetSecretValue
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- SDKfür Python (Boto3)
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Anmerkung
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Sie sehen das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das AWS -Code-Beispiel-Repository
einrichten und ausführen. class BatchGetSecretsWrapper: def __init__(self, secretsmanager_client): self.client = secretsmanager_client def batch_get_secrets(self, filter_name): """ Retrieve multiple secrets from AWS Secrets Manager using the batch_get_secret_value API. This function assumes the stack mentioned in the source code README has been successfully deployed. This stack includes 7 secrets, all of which have names beginning with "mySecret". :param filter_name: The full or partial name of secrets to be fetched. :type filter_name: str """ try: secrets = [] response = self.client.batch_get_secret_value( Filters=[{"Key": "name", "Values": [f"{filter_name}"]}] ) for secret in response["SecretValues"]: secrets.append(json.loads(secret["SecretString"])) if secrets: logger.info("Secrets retrieved successfully.") else: logger.info("Zero secrets returned without error.") return secrets except self.client.exceptions.ResourceNotFoundException: msg = f"One or more requested secrets were not found with filter: {filter_name}" logger.info(msg) return msg except Exception as e: logger.error(f"An unknown error occurred:\n{str(e)}.") raise
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APIEinzelheiten finden Sie unter BatchGetSecretValuePython (Boto3) API -Referenz.AWS SDK
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Das folgende Codebeispiel zeigt, wie man es benutzt. GetSecretValue
- SDKfür Python (Boto3)
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Anmerkung
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Sie sehen das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das AWS -Code-Beispiel-Repository
einrichten und ausführen. class GetSecretWrapper: def __init__(self, secretsmanager_client): self.client = secretsmanager_client def get_secret(self, secret_name): """ Retrieve individual secrets from AWS Secrets Manager using the get_secret_value API. This function assumes the stack mentioned in the source code README has been successfully deployed. This stack includes 7 secrets, all of which have names beginning with "mySecret". :param secret_name: The name of the secret fetched. :type secret_name: str """ try: get_secret_value_response = self.client.get_secret_value( SecretId=secret_name ) logging.info("Secret retrieved successfully.") return get_secret_value_response["SecretString"] except self.client.exceptions.ResourceNotFoundException: msg = f"The requested secret {secret_name} was not found." logger.info(msg) return msg except Exception as e: logger.error(f"An unknown error occurred: {str(e)}.") raise
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APIEinzelheiten finden Sie unter GetSecretValuePython (Boto3) API -Referenz.AWS SDK
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Szenarien
Das folgende Codebeispiel zeigt, wie eine Leihbibliothek erstellt wird, in der Benutzer Bücher ausleihen und zurückgeben können, indem sie eine von Amazon Aurora REST API gestützte Datenbank verwenden.
- SDKfür Python (Boto3)
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Zeigt, wie AWS SDK for Python (Boto3) mit dem Amazon Relational Database Service (AmazonRDS) API und AWS Chalice eine von Amazon Aurora REST API unterstützte Datenbank erstellt wird. Der Webservice ist vollständig Serverless und stellt eine einfache Leihbibliothek dar, in der die Kunden Bücher ausleihen und zurückgeben können. Lernen Sie Folgendes:
Erstellen und verwalten Sie einen Serverless-Aurora-Datenbank-Cluster.
Wird AWS Secrets Manager zur Verwaltung von Datenbankanmeldedaten verwendet.
Implementieren Sie eine Datenspeicherebene, die Amazon verwendetRDS, um Daten in die Datenbank und aus der Datenbank zu verschieben.
Verwenden Sie AWS Chalice, um eine serverlose Lösung REST API für Amazon API Gateway bereitzustellen und. AWS Lambda
Verwenden Sie das Anforderungspaket, um Anfragen an den Webservice zu senden.
Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter. GitHub
In diesem Beispiel verwendete Dienste
APIGateway
Aurora
Lambda
Secrets Manager