如何管理本地开发的 AWS 密钥
How to manage AWS Secret Keys for local development
我正在 Python 3.8 中编写 lambda 函数。该函数使用 boto3:
与 dynamodb 连接
db = boto3.resource('dynamodb', region_name='foo', aws_access_key_id='foo', aws_secret_access_key='foo')
这就是我在本地机器上开发并需要测试功能时所拥有的。但是，当我将它部署到 lambda 时，我只需删除凭据，我的函数就会连接到 dynamodb 。例如，此代码在部署到 lambda 时可以正常工作：
db = boto3.resource('dynamodb', region_name='foo')
问题是，我如何在将代码推送到 lambda 方面进行管理？我正在使用 AWS SAM 部署到 AWS。现在我所做的是，一旦我完成了我的功能开发，我手动删除了 aws_access_key_id='foo' 和 aws_secret_access_key='foo' 部分，然后使用 SAM 部署这些功能。
一定有更好的方法吗？我可以将它们嵌入到我的 IDE 中吗？我正在使用 PyCharm。那会是更好的方法吗？如果不是，还有什么？
您可以使用环境变量。
环境变量都可以配置, as well as in AWS Lambda and AWS SAM.
如 Lambda best practices 中所述："Use environment variables to pass operational parameters to your function. For example, if you are writing to an Amazon S3 bucket, instead of hard-coding the bucket name you are writing to, configure the bucket name as an environment variable."
您还可以使用环境变量来指定正在使用的环境，然后可以使用它来明确确定是否需要凭据。
在 sam 中，您可以使用 sam local invoke or sam local start-lambda 在本地调用您的函数。
两者都带--profile参数：
The AWS credentials profile to use.
这将确保您的本地 lambda 环境使用正确的凭据 执行，而无需在您的代码中对其进行硬编码。随后，您可以在不进行修改的情况下测试您的代码，否则在对密钥 ID 和密钥进行硬编码时将需要进行修改。
你应该永远不要像这样在代码中输入凭据。
当 运行 本地代码时，使用 AWS CLI aws configure 命令将本地凭证存储在 ~/.aws/config 文件中。 AWS SDK 将自动查找该文件以获取凭证。
我正在 Python 3.8 中编写 lambda 函数。该函数使用 boto3:
与 dynamodb 连接db = boto3.resource('dynamodb', region_name='foo', aws_access_key_id='foo', aws_secret_access_key='foo')
这就是我在本地机器上开发并需要测试功能时所拥有的。但是，当我将它部署到 lambda 时，我只需删除凭据，我的函数就会连接到 dynamodb
db = boto3.resource('dynamodb', region_name='foo')
问题是，我如何在将代码推送到 lambda 方面进行管理？我正在使用 AWS SAM 部署到 AWS。现在我所做的是，一旦我完成了我的功能开发，我手动删除了 aws_access_key_id='foo' 和 aws_secret_access_key='foo' 部分，然后使用 SAM 部署这些功能。
一定有更好的方法吗？我可以将它们嵌入到我的 IDE 中吗？我正在使用 PyCharm。那会是更好的方法吗？如果不是，还有什么？
您可以使用环境变量。
环境变量都可以配置
如 Lambda best practices 中所述："Use environment variables to pass operational parameters to your function. For example, if you are writing to an Amazon S3 bucket, instead of hard-coding the bucket name you are writing to, configure the bucket name as an environment variable."
您还可以使用环境变量来指定正在使用的环境，然后可以使用它来明确确定是否需要凭据。
在 sam 中，您可以使用 sam local invoke or sam local start-lambda 在本地调用您的函数。
两者都带--profile参数：
The AWS credentials profile to use.
这将确保您的本地 lambda 环境使用正确的凭据 执行，而无需在您的代码中对其进行硬编码。随后，您可以在不进行修改的情况下测试您的代码，否则在对密钥 ID 和密钥进行硬编码时将需要进行修改。
你应该永远不要像这样在代码中输入凭据。
当 运行 本地代码时，使用 AWS CLI aws configure 命令将本地凭证存储在 ~/.aws/config 文件中。 AWS SDK 将自动查找该文件以获取凭证。