Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Boto AWS Glacier — получить архив

На самом деле я использую python boto для хранения данных в хранилище моего ледника и запускаю работу по извлечению jov и инвентаризации.

Это работает очень хорошо.

Но я не нашел ни одного примера метода загрузки архива с glacier?

У меня был запуск получения jov и задания инвентаризации, и я получил идентификатор запроса через 4 часа и т. Д., Но как получить мой архив с помощью boto?

Спасибо за вашу помощь !


Ответы:


1

Чтобы получить свой инвентарь, вы можете сделать что-то вроде этого:

import boto.glacier

c = boto.glacier.connect_to_region('us-east-1')
vault = c.get_vault('myvault')
job = vault.get_job('<your job id>')
response = job.get_output()
print response.read()

Это немного сбивает с толку, потому что вызов get_output() возвращает объект, похожий на словарь, но у этого объекта есть метод чтения, который можно использовать для извлечения данных, связанных с ответом.

29.11.2012
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..