在AWS中,我们可以使用Amazon S3作为文档缓存的存储介质。我们可以将需要被缓存的文档上传到S3存储桶中,并在需要处理该文档时,将其下载到本地进行处理。以下是示例代码:
import boto3
s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.Bucket('your-bucket-name')
# 上传文件到S3存储桶
def upload_to_s3(file_path, key):
bucket.upload_file(file_path, key)
# 下载文件并进行处理
def process_document(key):
s3.Object(bucket.name, key).download_file(key)
# 处理文档代码
# 获取S3中的文件列表
def get_documents():
return bucket.objects.all()
在以上示例代码中,我们使用了Amazon S3 Python SDK(boto3)来实现S3存储桶的操作。我们可以使用upload_to_s3
函数将需要缓存的文档上传到S3存储桶中,使用process_document
函数在需要处理该文档时将其下载到本地进行处理。最后,使用get_documents
函数可以获取S3存储桶中所有已缓存的文档列表。