Python boto3的API文档在哪里?

Python boto3的API文档在哪里?,python,amazon-web-services,boto3,Python,Amazon Web Services,Boto3,for指的是高级资源和低级客户端。通过将服务名称分别传递给boto3.resource和boto3.client,可以访问它们 这似乎有点迂腐——我可能会对每个资源或客户机的名称进行合理的猜测——但我在哪里可以找到可用资源的列表呢?除非我遗漏了什么,否则它不会出现在用户指南中。我在任何地方都找不到更详细的API参考 一旦我有了一个资源(比如EC2),我在哪里可以找到关于如何使用它的文档?有一些例子,但它们似乎是一个子集 这让我觉得我唯一的选择就是检查REPL上的对象,寻找看似合理的方法名 我是不

for指的是高级资源和低级客户端。通过将服务名称分别传递给
boto3.resource
boto3.client
,可以访问它们

这似乎有点迂腐——我可能会对每个资源或客户机的名称进行合理的猜测——但我在哪里可以找到可用资源的列表呢?除非我遗漏了什么,否则它不会出现在用户指南中。我在任何地方都找不到更详细的API参考

一旦我有了一个资源(比如EC2),我在哪里可以找到关于如何使用它的文档?有一些例子,但它们似乎是一个子集

这让我觉得我唯一的选择就是检查REPL上的对象,寻找看似合理的方法名


我是不是遗漏了什么?人们实际上是如何使用这个库的?

API文档如下:

可用资源是动态生成的。如果您只是尝试创建一个伪造的资源,您应该能够在错误消息中看到当前可用的顶级资源:

>>> boto3.resource('potato')
ResourceNotExistsError: The 'potato' resource does not exist.
The available resources are:
   - cloudformation
   - cloudwatch
   - dynamodb
   - ec2
   - glacier
   - iam
   - opsworks
   - s3
   - sns
   - sqs

>>> boto3.client('bogus')
UnknownServiceError: Unknown service: 'bogus'. Valid service names are: acm, apigateway, application-autoscaling, appstream, autoscaling, batch, budgets, clouddirectory, cloudformation, cloudfront, cloudhsm, cloudsearch, cloudsearchdomain, cloudtrail, cloudwatch, codebuild, codecommit, codedeploy, codepipeline, codestar, cognito-identity, cognito-idp, cognito-sync, config, cur, datapipeline, devicefarm, directconnect, discovery, dms, ds, dynamodb, dynamodbstreams, ec2, ecr, ecs, efs, elasticache, elasticbeanstalk, elastictranscoder, elb, elbv2, emr, es, events, firehose, gamelift, glacier, health, iam, importexport, inspector, iot, iot-data, kinesis, kinesisanalytics, kms, lambda, lex-models, lex-runtime, lightsail, logs, machinelearning, marketplacecommerceanalytics, meteringmarketplace, mturk, opsworks, opsworkscm, organizations, pinpoint, polly, rds, redshift, rekognition, resourcegroupstaggingapi, route53, route53domains, s3, sdb, servicecatalog, ses, shield, sms, snowball, sns, sqs, ssm, stepfunctions, storagegateway, sts, support, swf, waf, waf-regional, workdocs, workspaces, xray
实际上,您可以对客户机执行的操作也是。例如,下面是的服务描述

客户机还可以使用以下方法告诉您可用的子资源:

>>> glacier = boto3.resource('glacier')
>>> glacier.get_available_subresources()
['Account', 'Archive', 'Job', 'MultipartUpload', 'Notification', 'Vault']

例如,实例化
glacier.Archive()
所需的参数如下。这些文档非常好,但是从直接读取文件中也很容易辨别出相同的信息

啊-就在那里,就在我鼻子底下的“可用服务”里。谢谢