使用Python从Quicksight仪表板提取CSV

可以通过以下步骤完成：

pip install boto3 pandas

import boto3
import pandas as pd

session = boto3.Session(
    aws_access_key_id='YOUR_ACCESS_KEY',
    aws_secret_access_key='YOUR_SECRET_KEY',
    region_name='YOUR_REGION'
)

请将YOUR_ACCESS_KEY、YOUR_SECRET_KEY和YOUR_REGION替换为您自己的AWS访问密钥和区域。

quicksight_client = session.client('quicksight')

response = quicksight_client.describe_dashboard(
    AwsAccountId='YOUR_ACCOUNT_ID',
    DashboardId='YOUR_DASHBOARD_ID'
)

请将YOUR_ACCOUNT_ID和YOUR_DASHBOARD_ID替换为您自己的AWS账号ID和仪表板ID。

dataset_id = response['Dashboard']['Version']['DataSetArns'][0].split('/')[-1]

response = quicksight_client.get_data_set(
    AwsAccountId='YOUR_ACCOUNT_ID',
    DataSetId=dataset_id
)

data_source_id = response['DataSet']['PhysicalTableMap']['string']['RelationalTable']['DataSourceArn'].split('/')[-1]

response = quicksight_client.get_data_source(
    AwsAccountId='YOUR_ACCOUNT_ID',
    DataSourceId=data_source_id
)

connection_info = response['DataSource']['DataSourceParameters']['AuroraParameters']['SecretArn']

secretsmanager_client = session.client('secretsmanager')
response = secretsmanager_client.get_secret_value(
    SecretId=connection_info
)

connection_string = response['SecretString']

connection = pd.connect(connection_string)
query = 'SELECT * FROM YOUR_TABLE'
df = pd.read_sql(query, connection)

请将YOUR_TABLE替换为您自己的表名，根据需要修改SQL查询。

df.to_csv('output.csv', index=False)

将数据保存为名为output.csv的CSV文件。

以上步骤是使用Python从Quicksight仪表板提取CSV的完整流程。请注意，这只是一个示例，具体的实现可能因为您的具体情况而有所不同。

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