以下是一个使用AWS SDK for Python（Boto3）来过滤和导出AWS日志的示例代码：

import boto3

# 创建一个CloudWatch Logs client
logs_client = boto3.client('logs')

def filter_and_export_logs(log_group_name, filter_pattern, start_time, end_time, export_destination):
    # 创建一个导出任务
    response = logs_client.create_export_task(
        taskName='my-export-task',
        logGroupName=log_group_name,
        fromTime=start_time,
        to= end_time,
        destination=export_destination,
        destinationPrefix='exported-logs/'
    )
    
    # 获取导出任务的ID
    export_task_id = response['taskId']
    
    # 等待导出任务完成
    while True:
        response = logs_client.describe_export_tasks(
            taskId=export_task_id
        )
        
        status = response['exportTasks'][0]['status']['code']
        
        if status == 'COMPLETED':
            print('导出任务已完成')
            break
        elif status == 'CANCELLED' or status == 'FAILED':
            print('导出任务失败或被取消')
            break
        else:
            print('导出任务正在执行...')
            continue

# 使用示例
log_group_name = 'my-log-group'
filter_pattern = '[timestamp, requestId, message]'
start_time = 1577836800000  # 开始时间的时间戳，例如：2020年1月1日
end_time = 1609459199000  # 结束时间的时间戳，例如：2020年12月31日
export_destination = 's3-bucket-name'  # 导出到S3存储桶，替换成实际的存储桶名称

filter_and_export_logs(log_group_name, filter_pattern, start_time, end_time, export_destination)

请确保已安装boto3库，并且已配置AWS凭证。此示例代码假设您已创建了一个CloudWatch Logs日志组，并且您有权限访问该日志组。

这个代码示例会创建一个导出任务，将指定日志组中满足过滤模式的日志导出到指定的S3存储桶中。您可以根据需要修改log_group_name、filter_pattern、start_time、end_time和export_destination变量的值来适应您的实际需求。