Boto3项目中S3多部分上传(MultipartUpload)的正确使用方法
2025-05-25 08:52:14作者:范靓好Udolf
在AWS S3服务中处理大文件上传时,多部分上传(MultipartUpload)是一种高效且可靠的方式。本文将详细介绍如何在Python的boto3库中正确使用这一功能。
多部分上传的基本原理
多部分上传允许将一个大文件分割成多个较小的部分分别上传,最后在S3服务端合并。这种方式具有以下优势:
- 提高大文件上传的可靠性
- 支持并行上传加速传输
- 允许断点续传
- 减少因网络问题导致的整体失败风险
常见错误分析
开发者在使用boto3的MultipartUpload时,经常会遇到"NoSuchUpload"错误,提示上传ID不存在。这通常是由于以下原因导致的:
- 直接实例化MultipartUpload对象而不先创建上传会话
- 使用了无效的上传ID
- 上传会话已过期或被显式终止
正确的使用方法
使用Client接口
虽然boto3提供了Resource接口,但官方推荐使用Client接口进行多部分上传操作。以下是完整的操作流程:
import boto3
# 创建S3客户端
s3_client = boto3.client('s3')
# 1. 初始化多部分上传
response = s3_client.create_multipart_upload(
Bucket='your-bucket-name',
Key='object-key'
)
upload_id = response['UploadId']
# 2. 上传各个部分
parts = []
for part_number in range(1, 5):
with open(f'part_{part_number}.dat', 'rb') as data:
response = s3_client.upload_part(
Bucket='your-bucket-name',
Key='object-key',
PartNumber=part_number,
UploadId=upload_id,
Body=data.read()
)
parts.append({
'PartNumber': part_number,
'ETag': response['ETag']
})
# 3. 完成上传
s3_client.complete_multipart_upload(
Bucket='your-bucket-name',
Key='object-key',
UploadId=upload_id,
MultipartUpload={'Parts': parts}
)
使用TransferManager简化操作
对于更简单的使用场景,boto3提供了高级接口TransferManager:
from boto3.s3.transfer import TransferConfig
import boto3
# 配置传输参数
config = TransferConfig(
multipart_threshold=8 * 1024 * 1024, # 8MB
max_concurrency=10
)
# 使用TransferManager上传
s3 = boto3.client('s3')
s3.upload_file(
'large_file.dat',
'your-bucket-name',
'object-key',
Config=config
)
注意事项
- 每个部分的大小应在5MB到5GB之间(最后一个部分可以小于5MB)
- 上传ID的有效期通常为7天
- 建议记录上传ID以便实现断点续传功能
- 上传过程中可以调用abort_multipart_upload终止上传
- 完成上传后务必调用complete_multipart_upload
最佳实践
- 对于大于100MB的文件,强烈建议使用多部分上传
- 根据网络条件调整并发数和分块大小
- 实现上传进度监控功能
- 考虑使用S3 Transfer Acceleration提升上传速度
- 处理可能出现的异常情况,如网络中断等
通过正确使用boto3的多部分上传功能,开发者可以高效可靠地处理大文件上传任务,充分利用AWS S3服务的强大功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
531
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355