為什么boto3不能在本地DynamoDB中始終找到我的表？

Question

我正在運行本地dockerized DynamoDB：

~ docker run -d -p 8000:8000 amazon/dynamodb-local

...其中有一個通過aws dynamodb CLI *創建的表。

從ipython shell boto3可以毫無問題地找到該表：

db = boto3.resource('dynamodb',
                    endpoint_url='http://localhost:8000',
                    region_name='eu-west-2')

print([t for t in db.tables.all()])

# ==> [dynamodb.Table(name=u'myTable')]

...但是在本地運行的flask應用程序中從斷點訪問該表時，boto3找不到該表：

db = boto3.resource('dynamodb',
                    endpoint_url='http://localhost:8000',
                    region_name='eu-west-2')
[t for t in db.tables.all()]

# ==> []

我對燒瓶應用程序的上下文一無所知，它會改變boto3的工作方式，所以我有點受阻。 為什么在兩種情況下對db.tables.all()的調用都返回相同的內容？

兩個上下文都使用boto v1.7.1和python 2.7.13從同一個virtualenv運行

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* CLI命令用於創建表：

~ aws dynamodb create-table --table-name myTable --attribute-definitions AttributeName=api_key,AttributeType=S AttributeName=session_id,AttributeType=S AttributeName=time_stamp,AttributeType=N --key-schema AttributeName=session_id,KeyType=HASH --global-secondary-indexes IndexName=api_key-time_stamp-index,KeySchema=["{KeyType=HASH,AttributeName=api_key}","{KeyType=RANGE,AttributeName=time_stamp}"],Projection="{ProjectionType=ALL}",ProvisionedThroughput="{ReadCapacityUnits=5,WriteCapacityUnits=5}" --provisioned-throughput ReadCapacityUnits=5,WriteCapacityUnits=5 --endpoint-url http://localhost:8000 --region eu-west-2

Answer 1

弄清楚了。 問題是在運行flask應用程序時，我的環境變量中包含我的AWS_ACCESS_KEY_ID和AWS_SECRET_ACCESS_KEY 。 我知道boto3在使用時會自動檢查它們的存在 ，但是我沒有意識到這會對本地 DynamoDB產生任何影響。 無需深入研究源代碼，它似乎可以有效地將本地DynamoDB划分為每個AWS_ACCESS_KEY_ID不同實例，包括未設置AWS_ACCESS_KEY_ID的情況。