S3 Kedro数据集是线程安全的吗？

Kedro是一个数据管道开发框架，它基于Python的Pandas库和Dask库。Kedro的S3数据集是线程安全的，可以在多个线程中并发访问和修改。

下面是一个使用Kedro的S3数据集的代码示例：

from kedro.extras.datasets.s3 import S3DataSet
import threading

# 创建S3数据集
s3_dataset = S3DataSet(
    filepath="s3://bucket_name/path/to/file.csv",
    bucket_name="bucket_name",
    credentials={
        "aws_access_key_id": "your_access_key",
        "aws_secret_access_key": "your_secret_key",
    },
)

# 定义一个函数，用于在多个线程中读取和修改S3数据集
def read_modify_dataset():
    # 在当前线程中加载数据集
    with s3_dataset.load() as data:
        # 修改数据集
        data["column_name"] = "new_value"

        # 在当前线程中保存数据集
        s3_dataset.save(data)

# 创建多个线程
threads = []
for _ in range(5):
    thread = threading.Thread(target=read_modify_dataset)
    thread.start()
    threads.append(thread)

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()

在上面的示例中，我们首先创建了一个S3数据集，并使用S3DataSet类指定了S3文件的路径、存储桶的名称和凭证信息。然后，我们定义了一个函数read_modify_dataset，该函数在每个线程中加载、修改和保存S3数据集。最后，我们创建了多个线程来并发访问和修改S3数据集，并使用join()方法等待所有线程完成。

需要注意的是，在使用Kedro的S3数据集时，需要正确配置凭证信息和存储桶的访问权限。