AWS中分布式处理中的文档缓存问题。
创始人
2024-09-28 03:31:18
0次
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。
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