PythonでBoto3を用いて作成したAmazon S3バケットの作成してみます。
Amazon S3（Amazon Simple Storage Service）とは、Amazon Web Services（AWS）が提供するデータを格納・管理できるオブジェクトストレージを提供しているサービスです。Amazon S3には、テキストファイル、オーディオファイル、ビデオファイル、画像などの好きな種類のファイルを保存できます。
なお、バケットとは、Amazon S3に保存されるオブジェクトのコンテナを指します。バケットにはオブジェクトをいくつでも保存することが可能で、アカウントにはバケットを100個まで保存可能。
ちなみに、今回はBoto3を用います。このライブラリ・モジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。また、Boto3を用いる場合には、クレデンシャル（資格情報）などの設定が必要になりますので、こちらを参考にしていただければと思います。
■Python
今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認）
■Boto3を用いて作成したAmazon S3バケットの作成する
では、早速Boto3を用いて作成したAmazon S3バケットの作成するスクリプトを書いていきます。
■コード
import boto3
AWS_REGION ="us-east-2"
client = boto3.client('s3',region_name=AWS_REGION)
bucket_name = "test001aqksi"
location = {'LocationConstraint':AWS_REGION}
response = client.create_bucket(Bucket=bucket_name, CreateBucketConfiguration=location)
print("Amazon S3のバケットの作成は完了しました！")importでboto3を呼び出します。その後、AWS_REGIONという変数を定義し、その中で、特定のAWSリージョンを指定し格納します。今回は「us-east-2」とします。Amazon S3サービスでの作業中に様々な例外を回避します。
格納後、clientという変数を定義し、その中でboto3.client()を用います。括弧内には第1の引数,パラメータとしてs3を渡します。その後、第2の引数,パラメータとして「region_name=AWS_REGION」を渡します。これでクライアントが作成されました。
その後、bucket_nameという変数を定義し、その中でAmazon S3で作成するバケットの名前を指定します。今回はtest001とします。
次にlocationという変数を定義し、その中で「’LocationConstraint’:AWS_REGION」とし、バケットが存在するリージョンを指定します。
最後に、responseという変数を定義し、その中でclient.create_bucket()を用います。括弧内には第1の引数,パラメータとして「Bucket（作成するバケット）=bucket_name」を渡します。その後、第2の引数,パラメータとして「CreateBucketConfiguration（作成するバケットの構成）=location」を渡します。これでAmazon S3バケットが作成されます。
作成後、print()で作成の完了を伝えるために文字列を出力させます。
■実行・検証
このスクリプトを「a_s3_bucket.py」という名前で、Pythonが実行されている作業ディレクトリ（カレントディレクトリ）に保存し、コマンドプロンプトから実行してみます。
Traceback (most recent call last): File "a_s3_bucket.py", line 11, in <module> response = client.create_bucket(Bucket=bucket_name, CreateBucketConfiguration=location) File "C:\Users\user_\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\botocore\client.py", line 401, in _api_call return self._make_api_call(operation_name, kwargs) File "C:\Users\user_\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\botocore\client.py", line 731, in _make_api_call raise error_class(parsed_response, operation_name) botocore.errorfactory.BucketAlreadyExists: An error occurred (BucketAlreadyExists) when calling the CreateBucket operation: The requested bucket name is not available. The bucket namespace is shared by all users of the system. Please select a different name and try again.
実行してみると「botocore.errorfactory.BucketAlreadyExists」というエラーが出力されました。内容を確認してみると、「バケット名前空間はシステムのすべてのユーザーによって共有されています。別の名前を選択して、もう一度やり直してください。」というもので、Amazon S3（Simple Storage Service）で、すでに使用されている名前でバケットの名前を指定したので、作成されないことが原因だと判明しました。そこでスクリプト内のバケットの名前を「test001」から「kobayashi-test-cloud-a」という名前に変更してみます。バケットの名前付けに関しては、こちらを参考にしてください。
変更後、再度スクリプトを実行してみると、「バケットの作成は完了しました」と出力されました。
出力後、念の為に、AWSにログインし、「Amazon S3」の左側メニューから「バケット」をクリックしてみます。すると、今回作成したバケットが表示されていることが確認できました。
コメント