看起来你遇到的问题大概率和Lambda临时目录的使用逻辑或者不必要的本地文件操作有关，我来帮你一步步排查和解决：

优先推荐：直接上传Bytes到S3（跳过本地文件） #

你提到response.content是bytes类型，其实完全不需要先保存到本地（包括Lambda的/tmp目录），直接用boto3把bytes数据上传到S3即可——这不仅能避免文件路径的问题，还能提升Lambda的执行效率。

示例代码如下：

import boto3

s3 = boto3.client('s3')

def lambda_handler(event, context):
    # 假设你已经获取到了response.content的bytes数据
    content_bytes = response.content
    bucket_name = 'transportation.manifests.parsed'
    s3_key = 'csv/your_file_name.csv'  # 替换成你实际的文件名
    
    # 直接上传bytes到S3
    try:
        s3.put_object(
            Bucket=bucket_name,
            Key=s3_key,
            Body=content_bytes
        )
        print("文件上传成功！")
    except Exception as e:
        print(f"上传失败：{str(e)}")
        raise e

如果必须使用/tmp目录：解决路径不存在的问题 #

如果你的业务逻辑确实需要先把文件写到/tmp，那报错[Errno 2] No such file or directory通常是因为你要写入的路径包含了未创建的子目录（比如/tmp/csv/out.csv，但/tmp/csv目录不存在）。Lambda默认只提供/tmp根目录，子目录需要手动创建。

解决代码示例：

import boto3
import os

s3 = boto3.client('s3')

def lambda_handler(event, context):
    content_bytes = response.content
    bucket_name = 'transportation.manifests.parsed'
    local_file_path = '/tmp/csv/your_file_name.csv'
    s3_key = 'csv/your_file_name.csv'
    
    # 先创建必要的目录，exist_ok=True避免目录已存在时报错
    os.makedirs(os.path.dirname(local_file_path), exist_ok=True)
    
    # 写入文件到/tmp
    with open(local_file_path, 'wb') as f:
        f.write(content_bytes)
    
    # 上传到S3
    try:
        s3.upload_file(local_file_path, bucket_name, s3_key)
        print("文件上传成功！")
    except Exception as e:
        print(f"上传失败：{str(e)}")
        raise e

最后别忘了检查Lambda的IAM权限 #

确认你的Lambda执行角色拥有s3:PutObject权限，目标资源需要覆盖arn:aws:s3:::transportation.manifests.parsed/csv/*（或者更宽泛的桶级权限）。参考权限策略示例：

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": "s3:PutObject",
            "Resource": "arn:aws:s3:::transportation.manifests.parsed/csv/*"
        }
    ]
}

本地运行正常是因为你的本地系统会自动处理目录创建（或者你本地已经有对应的目录），但Lambda的/tmp是每次执行的干净环境，子目录不会自动存在——这就是核心差异点啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tskittles