Retrieve all items from DynamoDB using query?(使用查询从 DynamoDB 中检索所有项目?)
问题描述
我正在尝试使用查询检索 dynamodb 表中的所有项目.以下是我的代码:
I am trying to retrieve all items in a dynamodb table using a query. Below is my code:
import boto.dynamodb2
from boto.dynamodb2.table import Table
from time import sleep
c = boto.dynamodb2.connect_to_region(aws_access_key_id="XXX",aws_secret_access_key="XXX",region_name="us-west-2")
tab = Table("rip.irc",connection=c)
x = tab.query()
for i in x:
print i
sleep(1)
但是,我收到以下错误:
However, I recieve the following error:
ValidationException: ValidationException: 400 Bad Request
{'message': 'Conditions can be of length 1 or 2 only', '__type': 'com.amazon.coral.validate#ValidationException'}
我的代码非常简单,不属于 boto dynamodb2 文档,所以我不确定为什么会出现上述错误.任何见解都将不胜感激(对此是新的,有点迷失).谢谢
The code I have is pretty straightforward and out of the boto dynamodb2 docs, so I am not sure why I am getting the above error. Any insights would be appreciated (new to this and a bit lost). Thanks
我有一个哈希键和一个范围键.我可以通过特定的哈希键进行查询.例如,
I have both an hash key and a range key. I am able to query by specific hash keys. For example,
x = tab.query(hash__eq="2014-01-20 05:06:29")
我怎样才能检索所有项目?
How can I retrieve all items though?
推荐答案
啊,好吧,想通了.如果有人需要:
Ahh ok, figured it out. If anyone needs:
您不能在不指定特定哈希键的情况下对表使用查询方法.代替使用的方法是扫描.所以如果我替换:
You can't use the query method on a table without specifying a specific hash key. The method to use instead is scan. So if I replace:
x = tab.query()
与
x = tab.scan()
我得到了我桌子上的所有物品.
I get all the items in my table.
这篇关于使用查询从 DynamoDB 中检索所有项目?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
本文标题为:使用查询从 DynamoDB 中检索所有项目?
基础教程推荐
- 如何让 python 脚本监听来自另一个脚本的输入 2022-01-01
- 如何在海运重新绘制中自定义标题和y标签 2022-01-01
- Python kivy 入口点 inflateRest2 无法定位 libpng16-16.dll 2022-01-01
- 使用PyInstaller后在Windows中打开可执行文件时出错 2022-01-01
- 在 Python 中,如果我在一个“with"中返回.块,文件还会关闭吗? 2022-01-01
- Dask.array.套用_沿_轴:由于额外的元素([1]),使用dask.array的每一行作为另一个函数的输入失败 2022-01-01
- 线程时出现 msgbox 错误,GUI 块 2022-01-01
- 何时使用 os.name、sys.platform 或 platform.system? 2022-01-01
- 用于分类数据的跳跃记号标签 2022-01-01
- 筛选NumPy数组 2022-01-01