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# 使用 AWS Secrets Manager 中的密钥进行 Apache Airflow Snowflake 连接
<a name="samples-sm-snowflake"></a>

以下示例调用 AWS Secrets Manager 在 Amazon MWAA 上获取 Apache Airflow Snowflake 连接的密钥。它假设您已完成 [使用密钥配置 Apache Airflow 连接 AWS Secrets Manager](connections-secrets-manager.md) 中的步骤。

**Topics**
+ [版本](#samples-sm-snowflake-version)
+ [先决条件](#samples-sm-snowflake-prereqs)
+ [权限](#samples-sm-snowflake-permissions)
+ [要求](#samples-sm-snowflake-dependencies)
+ [代码示例](#samples-sm-snowflake-code)
+ [接下来做什么？](#samples-sm-snowflake-next-up)

## 版本
<a name="samples-sm-snowflake-version"></a>

您可以在 [Python 3.10](https://peps.python.org/pep-0619/) 中将本页上的代码示例与 **Apache Airflow v2** 一起使用，在 [Python 3.11](https://peps.python.org/pep-0664/) 中与 **Apache Airflow v3** 一起使用。

## 先决条件
<a name="samples-sm-snowflake-prereqs"></a>

要使用本页上的示例代码，您需要以下内容：
+ 创建 Secrets Manager 后端作为 Apache Airflow 配置选项，如 [使用密钥配置 Apache Airflow 连接 AWS Secrets Manager](connections-secrets-manager.md) 所列。
+ Secrets Manager 中的 Apache Airflow 连接字符串，如 [使用密钥配置 Apache Airflow 连接 AWS Secrets Manager](connections-secrets-manager.md) 所列。

## 权限
<a name="samples-sm-snowflake-permissions"></a>
+ Secrets Manager 权限，如 [使用密钥配置 Apache Airflow 连接 AWS Secrets Manager](connections-secrets-manager.md) 所列。

## 要求
<a name="samples-sm-snowflake-dependencies"></a>

要使用本页上的示例代码，请将以下依赖项添加到 `requirements.txt`。要了解更多信息，请参阅 [安装 Python 依赖项](working-dags-dependencies.md)。

```
apache-airflow-providers-snowflake==1.3.0
```

## 代码示例
<a name="samples-sm-snowflake-code"></a>

以下步骤描述了如何创建 DAG 代码，以便调用 Secrets Manager 来获取密钥。

1. 在命令提示符下，导航到存储 DAG 代码的目录。例如：

   ```
   cd dags
   ```

1. 复制以下代码示例的内容，并在本地另存为 `snowflake_connection.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
   from airflow.providers.snowflake.operators.snowflake import SnowflakeOperator
   from airflow.utils.dates import days_ago
   
   snowflake_query = [
       """use warehouse "MY_WAREHOUSE";""",
       """select * from "SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA"."WEATHER"."WEATHER_14_TOTAL" limit 100;""",
   ]
   
   with DAG(dag_id='snowflake_test', schedule_interval=None, catchup=False, start_date=days_ago(1)) as dag:
       snowflake_select = SnowflakeOperator(
           task_id="snowflake_select",
           sql=snowflake_query,
           snowflake_conn_id="snowflake_conn",
       )
   ```

## 接下来做什么？
<a name="samples-sm-snowflake-next-up"></a>
+ 要了解如何将本示例中的 DAG 代码上传到 Amazon S3 存储桶的 `dags` 文件夹，请参阅 [添加或更新 DAG](configuring-dag-folder.md)。