尝试手动指定键

    s3 = boto3.resource('s3',
         aws_access_key_id=ACCESS_ID,
         aws_secret_access_key= ACCESS_KEY)

出于安全考虑，请确保您没有在代码中直接包含ACCESS_ID和ACCESS_KEY。 考虑使用环境配置，并按照@Tiger_Mike的建议将它们注入到代码中。

对于Prod环境，可以考虑使用旋转访问键: https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_access-keys.html#Using_RotateAccessKey

使用凭证创建S3客户端对象

AWS_S3_CREDS = {
    "aws_access_key_id":"your access key", # os.getenv("AWS_ACCESS_KEY")
    "aws_secret_access_key":"your aws secret key" # os.getenv("AWS_SECRET_KEY")
}
s3_client = boto3.client('s3',**AWS_S3_CREDS)

从os环境中获取凭证总是好的

在终端中执行以下命令设置环境变量

如果是Linux或MAC

$ export AWS_ACCESS_KEY="aws_access_key"
$ export AWS_SECRET_KEY="aws_secret_key"

如果窗户

c:System\> set AWS_ACCESS_KEY="aws_access_key"
c:System\> set AWS_SECRET_KEY="aws_secret_key"

如果您确定正确配置了aws，只需确保项目的用户可以从./aws读取数据，或者只是以根用户身份运行项目

这些指令适用于具有AWS单一用户配置文件的windows机器。确保你的~/。Aws /凭证文件如下所示

[profile_name]
aws_access_key_id = yourAccessId
aws_secret_access_key = yourSecretKey

我必须将AWS_DEFAULT_PROFILEenvironment变量设置为在凭据中找到的profile_name。 然后我的蟒蛇就能连接了。从这里开始

import boto3

# Let's use Amazon S3
s3 = boto3.resource('s3')

# Print out bucket names
for bucket in s3.buckets.all():
    print(bucket.name)

我只是遇到了这个问题。这对我来说很管用:

pip install botocore==1.13.20

来源:https://github.com/boto/botocore/issues/1892

如果在~/中有多个aws配置文件。aws /凭证等……

[Profile 1]
aws_access_key_id = *******************
aws_secret_access_key = ******************************************
[Profile 2]
aws_access_key_id = *******************
aws_secret_access_key = ******************************************

遵循两个步骤:

在终端中使用export AWS_DEFAULT_PROFILE=Profile 1命令创建一个您想使用的默认值。 请确保在使用boto3或打开编辑器的同一终端上运行上述命令。[理解以下场景]

场景:

如果有两个终端，分别是t1和t2。 然后在t1中运行export命令，然后从t2中打开JupyterLab或任何其他命令，您将得到NoCredentialsError: Unable to locate credentials错误。

解决方案:

在t1中运行export命令，然后从同一终端t1打开JupyterLab或任何其他命令。