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法律研究如何使用 Boto3 从 AWS 数据目录中删除工作流？
当用户想要从 AWS 数据目录中删除工作流时。
示例 - 从您的账户中删除工作流“test”。
问题陈述 - 在 Python 中使用 boto3 库删除您账户中可用的工作流。
解决此问题的方法/算法
步骤 1 - 导入 boto3 和 botocore 异常以处理异常。
步骤 2 - 传递应从 AWS Glue 目录中删除的工作流名称参数。
步骤 3 - 使用 boto3 库创建 AWS 会话。确保在默认配置文件中提到了 region_name。如果未提及，则在创建会话时显式传递 region_name。
步骤 4 - 为 glue 创建 AWS 客户端。
步骤 5 - 调用 delete_workflow 并将 workflow_name 作为 Name 参数传递。
步骤 6 - 它将删除工作流并返回响应元数据。请注意，如果 AWS 数据目录中未找到工作流，它不会抛出任何异常。
步骤 7 - 如果在检查作业时出现任何错误，请处理通用异常。
示例
使用以下代码删除用户帐户中列出的工作流 -
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
def delete_a_workflow(workflow_name):
session = boto3.session.Session()
glue_client = session.client('glue')
try:
response = glue_client.delete_workflow(Name = workflow_name)
return response
except ClientError as e:
raise Exception( "boto3 client error in delete_a_workflow: " + e.__str__())
except Exception as e:
raise Exception("Unexpected error in delete_a_workflow: " + e.__str__())
print(delete_a_workflow("test"))输出
{'Name': 'test, 'ResponseMetadata': {'RequestId': '………..-………………….-
59a9bc817e0f', 'HTTPStatusCode': 200, 'HTTPHeaders': {'date': 'Sun, 21
Feb 2021 05:37:11 GMT', 'content-type': 'application/x-amz-json-1.1',
'content-length': '35', 'connection': 'keep-alive', 'x-amzn-requestid':
…………………….-59a9bc817e0f'}, 'RetryAttempts': 0}}
更新于: 2021年3月22日
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