Boto3
터미널 창에서도 AWS 서비스를 사용 할 수 있게 만든 것. S3에 접근을 할때, Storage를 만들때 사용 해볼 것.
배포 방법중에는 S3와 Rds는 나두고 EC2의 인스턴스만 새로 생성하면서 배포하는 방법도 있음. 그러면 코드가 변경된 적용사항이 자주 적용 되었이 떄문에 오류가 적다. 메모리 누수에 대한 걱정이 없다.
설치
pip install boto3
하지만 boto3를 쓰기 위해서는 자격 증명이 필요 한데. 이것은 IAM 콘솔을 사용 해야 한다.
IAM 콘솔로 가서 사용자를 추가 한다.
엑세스 유형은 프로그래밍 방식 엑세스를 사용하면 CLI 환경에서만 작동 한다. (boto3, AWS CLI 등)
메니지 먼트경우 인터넷을 이용한 콘솔을 사용함
우리는 프로그래밍 방식 엑세스를 사용하자.
기존 정책에 직접 연결 - 정책유형 AmazonS3FullAccess 검색후 체크 다음 진행
.csv 키파일을 다운 받고 안전한곳에 저장 하자. 이 키들을 한번만 보여주고 보여 주지 않는다. 이제 이 키파일을 추가 해야 한다.
AWS CLI는 boto3를 기반으로 만들어진 것. 간단한 명령어로 파일을 S3에 복사하거나 AWS 서비스를 이용할 수 있다. 하지만 자격 증명이 필요 한데, 이 자격 증명에는 방금전 발급 받은 엑세스 키들이 필요 하다.
이 엑세스 키들을 aws config에 기록 해놓으면 그 데이터를 기반으로 AWS boto3가 동작한다.
설치
글로벌로 설치 하는것이 좋다
pip install awscli --upgrade --user
설치 하면 /home/sumin/.local/bin/aws에 aws를 찾을수 있다.
설정
aws configure 명령으로 설정하면되는데 여기에 키 값을 넣어 주면 해당 키들로 설정이 된다.
AWS Access KEY ID [None] : <Access key ID>
AWS Secret Access KEY ID [None] : <Secret access key>
Default region name [None] : <ap-northeast-2>
Default output format [None] : json
이렇게 하면 ~/.aws 폴더가 생겨 있고 config와 credentials가 있다.
credentials에는 현재 설정된 프로필과 acces_key들이 있다. 프로필 이름을 s3로 변경하자
# [defalut]
[s3]
` Boto3에서 IAM 콘솔 들어가서 새로운 유저를 만들었고 AccessKey를 이용하여 AWS Configure에 해당 AccessKey`의 내용을 넣었다.
Bucket은 저장소를 한개 씩 구분 하는 것. 프로젝트 한개당 버킷을 여러개 사용 할수 있는데 보통 장고 프로젝트 에서는 한개의 버킷에 static과 media 폴더를 따로 두는 형식을 사용한다.
이제 아까 만들어 놓은 s3라는 프로필의 유저로 Boto3이용하여 Bucket을 만들 것이다.
ipython을 이용하여 만들어 보자
설치
pip install ipython
설치한 패키지를 requirements.txt에 넣는 것을 잊지 말자.
그리고 Bucket 만들기
import boto3
session = boto3.Session(profile_name='s3')
client = session.client('s3')
client.create_bucket(Bucket='fc-7th-ec2-deploy-himanmen', CreateBucketConfiguration={'LocationConstraint': 'ap-northeast-2'})
create_bucket(Bucket='name')에서name은 전 세계에서 유일한 이름이어야 한다. 다른 AWS 사용자의bucket이름을 사용 할 수 없다. 그리고 언더스코어가 아닌 하이픈을 사용 해야 한다. 를 하게되면AWS S3에Bucket이 생성된 것을 볼수 있다.
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