Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Verwendung eines geheimen Schlüssels AWS Secrets Manager für eine Apache Airflow Airflow-Verbindung
<a name="samples-secrets-manager"></a>

Das folgende Beispiel ruft AWS Secrets Manager auf, um einen geheimen Schlüssel für eine Apache Airflow-Verbindung auf Amazon Managed Workflows for Apache Airflow abzurufen. Es wird davon ausgegangen, dass Sie die Schritte unter abgeschlossen haben. [Konfiguration einer Apache Airflow Airflow-Verbindung mithilfe eines Geheimnisses AWS Secrets Manager](connections-secrets-manager.md)

**Topics**
+ [Version](#samples-secrets-manager-version)
+ [Voraussetzungen](#samples-secrets-manager-prereqs)
+ [Berechtigungen](#samples-secrets-manager-permissions)
+ [Voraussetzungen](#samples-hive-dependencies)
+ [Codebeispiel](#samples-secrets-manager-code)
+ [Als nächstes](#samples-secrets-manager-next-up)

## Version
<a name="samples-secrets-manager-version"></a>

[Sie können das Codebeispiel auf dieser Seite mit **Apache Airflow v2** in [Python 3.10](https://peps.python.org/pep-0619/) und **Apache Airflow v3** in Python 3.11 verwenden.](https://peps.python.org/pep-0664/)

## Voraussetzungen
<a name="samples-secrets-manager-prereqs"></a>

Um den Beispielcode auf dieser Seite zu verwenden, benötigen Sie Folgendes:
+ Das Secrets Manager Manager-Backend als Apache Airflow Airflow-Konfigurationsoption, wie unter aufgeführt. [Konfiguration einer Apache Airflow Airflow-Verbindung mithilfe eines Geheimnisses AWS Secrets Manager](connections-secrets-manager.md)
+ Eine Apache Airflow Airflow-Verbindungszeichenfolge in Secrets Manager, wie unter aufgeführt. [Konfiguration einer Apache Airflow Airflow-Verbindung mithilfe eines Geheimnisses AWS Secrets Manager](connections-secrets-manager.md)

## Berechtigungen
<a name="samples-secrets-manager-permissions"></a>
+ Secrets Manager Manager-Berechtigungen wie unter aufgeführt[Konfiguration einer Apache Airflow Airflow-Verbindung mithilfe eines Geheimnisses AWS Secrets Manager](connections-secrets-manager.md).

## Voraussetzungen
<a name="samples-hive-dependencies"></a>

Um dieses Codebeispiel mit Apache Airflow v2 und höher zu verwenden, sind keine zusätzlichen Abhängigkeiten erforderlich. Wird verwendet [aws-mwaa-docker-images](https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images), um Apache Airflow zu installieren.

## Codebeispiel
<a name="samples-secrets-manager-code"></a>

In den folgenden Schritten wird beschrieben, wie Sie den DAG-Code erstellen, der Secrets Manager aufruft, um das Geheimnis abzurufen.

1. Navigieren Sie in der Befehlszeile zu dem Verzeichnis, in dem Ihr DAG-Code gespeichert ist. Beispiel:

   ```
   cd dags
   ```

1. Kopieren Sie den Inhalt des folgenden Codebeispiels und speichern Sie ihn lokal unter`secrets-manager.py`.

   ```
   """
   Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
    
   Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of
   this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in
   the Software without restriction, including without limitation the rights to
   use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of
   the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so.
    
   THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
   IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS
   FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR
   COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER
   IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN
   CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
   """
   from airflow import DAG, settings, secrets
   from airflow.operators.python import PythonOperator
   from airflow.utils.dates import days_ago
   from airflow.providers.amazon.aws.hooks.base_aws import AwsBaseHook
   
   from datetime import timedelta
   import os
   
   ### The steps to create this secret key can be found at: https://docs.aws.amazon.com/mwaa/latest/userguide/connections-secrets-manager.html
   sm_secretId_name = 'airflow/connections/myconn'
   
   default_args = {
       'owner': 'airflow',
       'start_date': days_ago(1),
       'depends_on_past': False
   }
   
   
   ### Gets the secret myconn from Secrets Manager
   def read_from_aws_sm_fn(**kwargs):
       ### set up Secrets Manager
       hook = AwsBaseHook(client_type='secretsmanager')
       client = hook.get_client_type(region_name='us-east-1')
       response = client.get_secret_value(SecretId=sm_secretId_name)
       myConnSecretString = response["SecretString"]
   
       return myConnSecretString
   
   ### 'os.path.basename(__file__).replace(".py", "")' uses the file name secrets-manager.py for a DAG ID of secrets-manager
   with DAG(
           dag_id=os.path.basename(__file__).replace(".py", ""),
           default_args=default_args,
           dagrun_timeout=timedelta(hours=2),
           start_date=days_ago(1),
           schedule_interval=None
   ) as dag:
       write_all_to_aws_sm = PythonOperator(
           task_id="read_from_aws_sm",
           python_callable=read_from_aws_sm_fn,
           provide_context=True
       )
   ```

## Als nächstes
<a name="samples-secrets-manager-next-up"></a>
+ Erfahren Sie unter, wie Sie den DAG-Code in diesem Beispiel in den `dags` Ordner in Ihrem Amazon S3 S3-Bucket hochladen[Hinzufügen oder Aktualisieren DAGs](configuring-dag-folder.md).