read将返回字节。至少对于Python 3，如果你想返回一个字符串，你必须使用正确的编码进行解码：

import boto3

s3 = boto3.resource('s3')

obj = s3.Object(bucket, key)
obj.get()['Body'].read().decode('utf-8')

我在从S3读取/解析对象时遇到了问题，因为.get()在AWS Lambda中使用Python 2.7。
我在示例中添加了json，以显示它变得可解析：）

import boto3
import json

s3 = boto3.client('s3')

obj = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
j = json.loads(obj['Body'].read())

注意（对于python 2.7）：我的对象都是ascii，所以我不需要.decode('utf-8')
注意（对于Python 3）：我们转到python 3，发现read()现在返回bytes，所以如果你想从它得到一个字符串，你必须用途：
j = json.loads(obj['Body'].read().decode('utf-8'))

boto3的文档中没有这一点。这对我很有效：

object.get()["Body"].read()

对象是s3对象：http://boto3.readthedocs.org/en/latest/reference/services/s3.html#object

Python3 +使用boto3 API的方法。
通过S3.Client.download_fileobj API和Python类文件对象，可以将S3 Object内容检索到内存中。
由于检索到的内容是字节，为了转换为str，需要对其进行解码。

import io
import boto3

client = boto3.client('s3')
bytes_buffer = io.BytesIO()
client.download_fileobj(Bucket=bucket_name, Key=object_key, Fileobj=bytes_buffer)
byte_value = bytes_buffer.getvalue()
str_value = byte_value.decode() #python3, default decoding is utf-8

将整个对象体解码为一个字符串：

obj = s3.Object(bucket, key).get()
big_str = obj['Body'].read().decode()

将对象体逐行解码为字符串：

obj = s3.Object(bucket, key).get()
reader = csv.reader(line.decode() for line in obj['Body'].iter_lines())

自Python 3以来，bytes的decode()中的默认编码已经是'utf-8'。
当解码为JSON时，不需要转换为字符串，因为json.loads也接受字节，因为Python 3.6：

obj = s3.Object(bucket, key).get()
json.loads(obj['Body'].read())

最快方法

正如这里的文档所述，download_fileobj使用并行化：
这是一个托管传输，如果需要，它将在多个线程中执行多部分下载。
报价aws documentation：
通过在GetObjectRequest中指定部件号，可以从S3检索对象的一部分。TransferManager使用此逻辑异步下载对象的所有部件，并将它们写入单个临时文件。然后，临时文件将合并到用户提供的目标文件中。
这可以利用将数据保存在内存中而不是将其写入文件中。
@Gatsby Lee所展示的方法可以做到这一点，这就是为什么它是列出的那些方法中最快的。无论如何，它可以使用Config参数进行更多改进：

import io
import boto3

client = boto3.client('s3')
buffer = io.BytesIO()

# This is just an example, parameters should be fine tuned according to:
# 1. The size of the object that is being read (bigger the file, bigger the chunks)
# 2. The number of threads available on the machine that runs this code

config = TransferConfig(
    multipart_threshold=1024 * 25,   # Concurrent read only if object size > 25MB
    max_concurrency=10,              # Up to 10 concurrent readers
    multipart_chunksize=1024 * 25,   # 25MB chunks per reader
    use_threads=True                 # Must be True to enable multiple readers
)

# This method writes the data into the buffer
client.download_fileobj( 
    Bucket=bucket_name, 
    Key=object_key, 
    Fileobj=buffer,
    Config=config
)

str_value = buffer.getvalue().decode()

对于大于1GB的对象，在速度方面已经是值得的了。

import boto3
s3 = boto3.client('s3')
S3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=s3_key).["Body"]

类型为〈class 'botocore.response. StreamingBody'〉
当你打电话

s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=s3_key)["Body"],

您正在访问StreamingBody对象，它将S3对象的内容表示为流。这允许您以块的形式读取数据并增量处理它。

s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=s3_key).["Body"].read()

另一方面，当你调用s3.get_object（Bucket=bucket_name，Key=s3_key）[“Body”].read（）时，你将把对象的全部内容读入内存，并以bytes对象的形式返回。如果对象很大，这是没有效率的，因为它会很快消耗大量内存。

如果body包含一个io.StringIO，你必须像下面这样做：

object.get()['Body'].getvalue()