[英]TypeError: a bytes-like object is required, not 'str' python3
[英]TypeError: a bytes-like object is required, not 'str' with serverless and Python3
我有一个aws-lambda函数,只要将CSV文件上传到s3存储桶,就会触发该函数。 我正在使用Python 3.6的无服务器框架,问题是我收到此错误消息
需要一个类似字节的对象,而不是'str':TypeError
追溯(最近一次通话):
csvfile中的文件“ /var/task/handler.py”,第33行
fichier = obj ['Body']。read()。split('\\ n')
TypeError:需要一个类似字节的对象,而不是'str'
我已经做了在网的一些研究这里的问题,是我不使用Open方法导致文件被S3事件看所以不知道如何解决它
这是我的代码:
import logging
import boto3
from nvd3 import pieChart
import sys
import csv
xdata = []
ydata = []
xdata1 = []
ydata1 = []
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)
def csvfile(event, context):
s3 = boto3.client('s3')
# retrieve bucket name and file_key from the S3 event
bucket_name = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
file_key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
logger.info('Reading {} from {}'.format(file_key, bucket_name))
# get the object
obj = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=file_key)
# get lines inside the csv
fichier = obj['Body'].read().split('\n')
#print lines
for ligne in fichier:
if len(ligne) > 1:
logger.info(ligne.decode())
liste = ligne.split(',')
print(liste)
if liste[2] == 'ByCateg':
xdata.append(liste[4])
ydata.append(liste[1])
elif liste[2] == 'ByTypes':
xdata1.append(liste[4])
ydata1.append(liste[1])
print ' '.join(xdata)
print('Function execution Completed')
这是我的serverless.yml代码:
service: aws-python # NOTE: update this with your service name
provider:
name: aws
runtime: python3.6
stage: dev
region: us-east-1
iamRoleStatements:
- Effect: "Allow"
Action:
- s3:*
- "ses:SendEmail"
- "ses:SendRawEmail"
- "s3:PutBucketNotification"
Resource: "*"
functions:
csvfile:
handler: handler.csvfile
description: send mail whenever a csv file is uploaded on S3
events:
- s3:
bucket: car2
event: s3:ObjectCreated:*
rules:
- suffix: .csv
问题是
fichier = obj['Body'].read()
返回一个bytes
对象,而不是一个字符串。 这是因为编码可能需要多个字符。 现在,您正在对bytes
对象使用split
,但是不能使用字符串进行split,您需要使用另一个bytes
对象进行拆分。 特别
fichier = obj['Body'].read().split(b'\n')
应该可以解决您的错误,但是根据您的期望,在拆分之前解码是否更合适?
fichier = obj['Body'].read().decode("utf-8").split('\n')
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