快速入门

最近更新时间:2019-08-08 11:10:51

下载与安装

相关资源

对象存储的 XML Python SDK 资源下载地址: XML Python SDK
演示示例 Demo 下载地址:XML Python Demo

环境依赖

对象存储的 XML Python SDK 目前可以支持 Python 2.6、Python 2.7 以及 Python 3.x。

说明:

关于文章中出现的 SecretId、SecretKey、Bucket 等名称的含义和获取方式请参见 COS 术语信息

安装 SDK

安装 SDK 有三种安装方式:pip 安装、手动安装和离线安装。

  • 使用 pip 安装(推荐)

    pip install -U cos-python-sdk-v5
  • 手动安装
    XML Python SDK 下载源码,通过 setup 手动安装,执行以下命令。

    python setup.py install
  • 离线安装

    # 在有外网的机器下运行如下命令
    mkdir cos-python-sdk-packages
    pip download cos-python-sdk-v5 -d cos-python-sdk-packages
    tar -czvf cos-python-sdk-packages.tar.gz cos-python-sdk-packages
    # 将安装包拷贝到没有外网的机器后运行如下命令
    # 请确保两台机器的 python 版本保持一致,否则会出现安装失败的情况
    tar -xzvf cos-python-sdk-packages.tar.gz
    pip install cos-python-sdk-v5 --no-index -f cos-python-sdk-packages

开始使用

下面为您介绍如何使用 COS Python SDK 完成一个基础操作,如初始化客户端、创建存储桶、查询存储桶列表、上传对象、查询对象列表、下载对象和删除对象。

初始化

请参考以下示例代码:

# appid 已在配置中移除,请在参数 Bucket 中带上 appid。Bucket 由 BucketName-APPID 组成
# 1. 设置用户配置, 包括 secretId,secretKey 以及 Region
# -*- coding=utf-8
from qcloud_cos import CosConfig
from qcloud_cos import CosS3Client
import sys
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO, stream=sys.stdout)

secret_id = 'COS_SECRETID'      # 替换为用户的 secretId
secret_key = 'COS_SECRETKEY'      # 替换为用户的 secretKey
region = 'ap-beijing'     # 替换为用户的 Region
token = None                # 使用临时密钥需要传入 Token,默认为空,可不填
scheme = 'https'            # 指定使用 http/https 协议来访问 COS,默认为 https,可不填
config = CosConfig(Region=region, SecretId=secret_id, SecretKey=secret_key, Token=token, Scheme=scheme)
# 2. 获取客户端对象
client = CosS3Client(config)
# 参照下文的描述。或者参照 Demo 程序,详见 https://github.com/tencentyun/cos-python-sdk-v5/blob/master/qcloud_cos/demo.py

关于临时密钥如何生成和使用,请参见 临时密钥生成及使用指引

创建存储桶

response = client.create_bucket(
    Bucket='examplebucket-1250000000'
)

查询存储桶列表

response = client.list_buckets(
)

上传对象

#### 文件流简单上传
# 强烈建议您以二进制模式(binary mode)打开文件,否则可能会导致错误
with open('picture.jpg', 'rb') as fp:
    response = client.put_object(
        Bucket='examplebucket-1250000000',
        Body=fp,
        Key='picture.jpg',
        StorageClass='STANDARD',
        EnableMD5=False
    )
print(response['ETag'])

#### 字节流简单上传
response = client.put_object(
    Bucket='examplebucket-1250000000',
    Body=b'bytes',
    Key='picture.jpg',
    EnableMD5=False
)
print(response['ETag'])


#### chunk 简单上传
import requests
stream = requests.get('https://cloud.tencent.com/document/product/436/7778')

# 网络流将以 Transfer-Encoding:chunked 的方式传输到 COS
response = client.put_object(
    Bucket='examplebucket-1250000000',
    Body=stream,
    Key='picture.jpg'
)
print(response['ETag'])

#### 高级上传接口(推荐)
根据文件大小自动选择简单上传或分块上传,分块上传具备断点续传功能。
response = client.upload_file(
    Bucket='examplebucket-1250000000',
    LocalFilePath='local.txt',
    Key='picture.jpg',
    PartSize=1,
    MAXThread=10,
    EnableMD5=False
)
print(response['ETag'])

查询对象列表

response = client.list_objects(
    Bucket='examplebucket-1250000000',
    Prefix='folder1'
)

单次调用 list_objects 接口一次只能查询1000个对象,如需要查询所有的对象,则需要循环调用。

marker = ""
while True:
    response = client.list_objects(
        Bucket='examplebucket-1250000000',
        Prefix='folder1',
        Marker=marker
    )
    print(response['Contents'])
    if response['IsTruncated'] == 'false':
        break 
    marker = response['NextMarker']

下载对象

####  获取文件到本地
response = client.get_object(
    Bucket='examplebucket-1250000000',
    Key='picture.jpg',
)
response['Body'].get_stream_to_file('output.txt')

#### 获取文件流
response = client.get_object(
    Bucket='examplebucket-1250000000',
    Key='picture.jpg',
)
fp = response['Body'].get_raw_stream()
print(fp.read(2))

#### 设置 Response HTTP 头部
response = client.get_object(
    Bucket='examplebucket-1250000000',
    Key='picture.jpg',
    ResponseContentType='text/html; charset=utf-8'
)
print response['Content-Type']
fp = response['Body'].get_raw_stream()
print(fp.read(2))

#### 指定下载范围
response = client.get_object(
    Bucket='examplebucket-1250000000',
    Key='picture.jpg',
    Range='bytes=0-10'
)
fp = response['Body'].get_raw_stream()
print(fp.read())

删除对象

# 删除object
## deleteObject
response = client.delete_object(
    Bucket='examplebucket-1250000000',
    Key='exampleobject'
)

# 删除多个object
## deleteObjects
response = client.delete_objects(
    Bucket='examplebucket-1250000000',
    Delete={
        'Object': [
            {
                'Key': 'exampleobject1',
            },
            {
                'Key': 'exampleobject2',
            },
        ],
        'Quiet': 'true'|'false'
    }
)