Python 如何使用Boto3将子级JSON文件加载到DynamoDB中？

我试图用Python和Boto3将JSON文件加载到AWS dynamoDB中时遇到了问题，因为该文件具有子级别JSON

例如，我有以下代码：

from __future__ import print_function # Python 2/3 compatibility
import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb', region_name='sa-east-1', aws_access_key_id='AWS ACCESS KEY', aws_secret_access_key='AWS SECRET KEY')
table = dynamodb.create_table(
    TableName='Movies',
    KeySchema=[
        {
            'AttributeName': 'year',
            'KeyType': 'HASH'  #Partition key
        },
        {
            'AttributeName': 'title',
            'KeyType': 'RANGE'  #Sort key
        }
    ],
    AttributeDefinitions=[
        {
            'AttributeName': 'year',
            'AttributeType': 'N'
        },
        {
            'AttributeName': 'title',
            'AttributeType': 'S'
        },

    ],
    ProvisionedThroughput={
        'ReadCapacityUnits': 10,
        'WriteCapacityUnits': 10
    }
)

print("Table status:", table.table_status)

在这个布局中，我在AWS dynamoDB中创建了一个表，但仅在一级结构上为JSON创建一个表，如：

[
    {
        "year": 2013,
        "title": "Rush"
    }
]

但是如果我想把一个JSON文件和子级别放在一起？如何使用Boto3创建此表？如何输入文件？像这样：

[
    {
        "year": 2013,
        "title": "Rush",
        "info": {
            "directors": ["Ron Howard"],
            "release_date": "2013-09-02T00:00:00Z",
            "rating": 8.3,
            "genres": [
                "Action",
                "Biography",
                "Drama",
                "Sport"
            ],
            "image_url": "http://ia.media-imdb.com/images/M/MV5BMTQyMDE0MTY0OV5BMl5BanBnXkFtZTcwMjI2OTI0OQ@@._V1_SX400_.jpg",
            "plot": "A re-creation of the merciless 1970s rivalry between Formula One rivals James Hunt and Niki Lauda.",
            "rank": 2,
            "running_time_secs": 7380,
            "actors": [
                "Daniel Bruhl",
                "Chris Hemsworth",
                "Olivia Wilde"
            ]
        }
    }
]

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我在网上阅读了这两个文档并搜索了一些教程，但我找不到如何做到这一点。这应该很简单，我知道我必须有办法做到这一点，但我还不能得到它。有人给我一些提示吗？

使用上面的示例，我认为您可以简单地使用table.update\u item（）方法

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实际上，我犯了一个简单的概念错误。对于DynamoDB，在创建表时，不需要声明表的每个属性。在这个阶段，您只需要说谁将是分区键和排序键（如果有）。如果输入的项具有更多属性，则可以在put_item（）函数上声明，如：

from __future__ import print_function # Python 2/3 compatibility
import boto3
import json
import decimal

dynamodb = boto3.resource('dynamodb', region_name='sa-east-1', aws_access_key_id='AWS ACCESS KEY', aws_secret_access_key='AWS SECRET KEY')

table = dynamodb.Table('Movies')

title = "The Big New Movie"
year = 2015

response = table.put_item(
   Item={
        'year': year,
        'title': title,
        'info': {
            'plot':"Nothing happens at all.",
            'rating': decimal.Decimal(0)
        }
    }
)

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如果以这种方式加载，它将处理嵌套的JSON结构，当您读取它时，您可以解析JSON并读取JSON中所需的属性

import boto3
import json

dynamodbclient=boto3.resource('dynamodb')
sample_table = dynamodbclient.Table('ec2metadata')

with open('/samplepath/spotec2interruptionevent.json', 'r') as myfile:
    data=myfile.read()

# parse file
obj = json.loads(data)

#instance_id and cluster_id is the Key in dynamodb table 

    response=sample_table.put_item(
                              Item={
                                  'instance_id': instanceId,
                                  'cluster_id': clusterId,
                                  'event':obj

                              }
                              )

import boto3
import json

dynamodbclient=boto3.resource('dynamodb')
sample_table = dynamodbclient.Table('ec2metadata')

with open('/samplepath/spotec2interruptionevent.json', 'r') as myfile:
    data=myfile.read()

# parse file
obj = json.loads(data)

#instance_id and cluster_id is the Key in dynamodb table 

    response=sample_table.put_item(
                              Item={
                                  'instance_id': instanceId,
                                  'cluster_id': clusterId,
                                  'event':obj

                              }
                              )