python虚拟环境上的AWS S3访问被拒绝

我想将csv文件写入s3存储桶

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'test':[1,2,3,4]})
# write to s3
df.to_csv('s3://<my-bucket>/test.csv', index=False)
# read from s3
df_read = pd.read_csv('s3://<my-bucket>/test.csv')

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（{'test'：[1,2,3,4]}）
#写入s3
df.to_csv（'s3:///test.csv'，index=False）
#从s3读取
df_read=pd.read_csv（'s3:///test.csv'））

我已经安装了s3fs并配置了awscli

此代码在awscli之前安装的虚拟环境中运行良好 但是，新虚拟环境具有只读权限

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有人能帮助我了解如何修复此问题吗？

AWS CLI凭据和配置设置优先于实例配置文件凭据，因此，您需要将cli配置为具有写入权限的IAM角色，或授予当前AWS cli用户凭据写入权限。

AWS cli凭据和配置设置优先于实例配置文件凭据，因此，您需要将cli配置为具有写入权限的IAM角色或授予当前AWS cli用户凭据的写入权限。

您必须先设置

AWS cli

，然后执行

AWS配置

-然后您可以在代码中轻松使用它。

您必须先设置

AWS cli

设置

aws cli

和然后执行

aws配置

-之后，您可以在代码中轻松使用它。

基本上，如果这是一个独立脚本，您可以通过以下几种方式在其中运行：

将凭据作为环境变量传递，如

如果您正在使用windows

    set AWS_ACCESS_KEY_ID="your_key_id"
    set AWS_SECRET_ACCESS_KEY="your_secret_key"
    set AWS_REGION=<REGION_NAME>

通过指定配置文件创建客户端

dev = boto3.session.Session(profile_name=<MY_PROFILE_NAME>)

dev=boto3.session.session（profile\u name=）

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基本上，如果这是一个独立脚本，您可以通过以下几种方式在其中运行：

将凭据作为环境变量传递，如

如果您正在使用windows

    set AWS_ACCESS_KEY_ID="your_key_id"
    set AWS_SECRET_ACCESS_KEY="your_secret_key"
    set AWS_REGION=<REGION_NAME>

通过指定配置文件创建客户端

dev = boto3.session.Session(profile_name=<MY_PROFILE_NAME>)

dev=boto3.session.session（profile\u name=）