ssm.describe_instance_information() で取得したインスタンスID、プラットフォーム名、プラットフォームバージョンが格納されている DynamoDB のテーブルをCSVに吐き出す。

lambda-python3.8

import json
import csv
import boto3

def export_s3():


    # lambda 上に展開する一次ファイルの定義。 /tmp/配下が使えるよ。
    local_path = "/tmp/platform.csv"

    # s3 に保存するファイルの定義。/xxx/plaform.csv のような感じでディレクトリ指定可能
    s3_path = "platform.csv"

    # 吐き出す先の S3 バケットの指定
    bucket_name = "jiro-platform"

    # DynamoDB のテーブル名。今回は事前に作ってある想定。
    table_name = 'platform-information'

    # DynamoDB のクライアントを定義
    ddb_client = boto3.client('dynamodb')    
    
    # scan にて DynamoDB テーブルの中身(Item)を get_data に一旦投入
    get_data = ddb_client.scan(
        TableName=table_name
        )

    # CSV における列を定義。ここでは3列。インスタンスID、プラットフォーム名、プラットフォームバージョン
    fieldnames = ['instanceid', "platform_name", "platform_version"]

    # lambda の /tmp 領域に 一時的な csvファイルを作成・オープンし、get_data から1行ずつ読み出しては csvファイルに書き出し。をfor 文で回す。
    with open(local_path, 'w') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames = fieldnames)
        writer.writeheader()
        for data in get_data['Items']:
            instanceid = data['instanceid']['S']
            platform_name = data['platform_name']['S']
            platform_version = data['platform_version']['S']
            writer.writerow({"instanceid":instanceid, "platform_name":platform_name, "platform_version": platform_version})

    # s3 クライアント、s3バケット定義
    s3 = boto3.resource('s3')
    bucket = s3.Bucket(bucket_name)

    # /tmp内のローカルファイルを s3 にアップロード
    bucket.upload_file(local_path, s3_path)