s3是亚马逊对象存储设备，是亚马逊云平台推出的第一个产品，采用键值的方式进行存储，底层数据块存在不同交换机不同服务器上，以保障数据不会丢 失，官方给出的承诺是99.999999999%,晕么，各位看官也别数了，我数过了是11个9，也就是说存储在S3上的数据，你可以非常放心，再也不用 担心数据丢失问题了，可以理解为永远也不会丢失，S3呢，是按使用量和访问量来收取费用的，存储收取的费用非常低，所以非常适合存储一些大数据，例如日 志，数据库备份等，在S3上需要创建一个一个bucket，就是桶的概念，来存储数据，单文件可以支持近50T左右，具体数据不记得了，想具体了解的可以 上官网上去查数字，对于一般来说，是肯定够通用了，S3的出现解决了传统运维的很大问题，例如：你做一个应用架构，涉及存储方面，你需要存储选型，考虑未 来扩展，如果1T数据，你可以用1块盘，10T用10块盘，100T，你估计要上专业存储设备了，而且可能是一个数据集群，然后就是随着数据的扩展，不断 扩展，这是传统运维的思路，到了云时代，一切就变了，数据可以直接存储在S3上，你在做应用架构时，你不需要考虑存储的扩展了，可以直接用S3做你应用的 后台存储，而且用S3的API可以灵活的开发出你所需要的任何应用，关于S3的介绍咱就介绍到这里，说着说着就多了，今天这篇文章主要还是解决我们日常使 用S3面对的问题（仅从运维角度，开发时另一个维度）。

开始前我们先假设一个场景，你们公司在S3上存储创建了一个bucket，bucketI下有超过1000个文件，每个文件大小不一，你要问这种场 景会不会出现，那我告诉你，这是很正常的，随着业务发展，文件你传一个，我拷一个，慢慢就积攒起来了，容量上升会导致费用的产生，如果有一天你老板说，小 张呀，你帮我查下目前S3上都我们用到多少存储了，你就打开bucket一看，我靠，这么多文件，难道让小弟我一个一个加起来，如果量级这么大，我估计你 用你一个计算器我估计要算10天，而且如果中间有个地方算错了，那么恭喜你，你可以从头再来算一次了，虽然是假设的场景，但也的确反映了现状，其实我们有 更好的方法来解决这么问题，不是有API吗，我调用API写一个计算方法是不是可以，到这，我肯定的告诉你，绝对可以，好了，我们上代码：

#!/usr/bin/env python

import boto

def bucket_size(bucket_name):
s3 = boto.connect_s3()
total_bytes = 0
bucket = s3.lookup(bucket_name)
if bucket:
for key in bucket:
total_bytes = total_bytes + key.size
print key, key.size
else:
print ‘Warning: no find %s!’ % bucket_name
return total_bytes

total_size = bucket_size(“bicherweb”)
print total_size

代码总体来讲比较简单，就是调用每个文件的size进行相加的操作，注意key.size是用字节来计算的，最后要自己要换算成G或T的单位.