Erstellen von Lambda-Funktionen mit Python

Sie können Python-Code in AWS Lambda ausführen. Lambda bietet Laufzeiten für Python, die Ihren Code ausführen, um Ereignisse zu verarbeiten. Ihr Code wird in einer Umgebung ausgeführt, die das SDK for Python (Boto3) enthält, mit Anmeldeinformationen von einer AWS Identity and Access Management (IAM-) Rolle, die Sie verwalten. Weitere Informationen zu den SDK-Versionen, die in den Laufzeiten von Python enthalten sind, finden Sie unter SDK-Versionen, die zur Laufzeit enthalten sind.

Lambda unterstützt die folgenden Python-Laufzeiten.

Die Konsole erstellt eine Lambda-Funktion mit einer einzigen Quelldatei mit dem Namen lambda_function. Mit dem integrierten Code-Editor können Sie diese Datei bearbeiten und weitere Dateien hinzufügen. Wählen Sie im Abschnitt BEREITSTELLEN die Option Bereitstellen aus, um den Code Ihrer Funktion zu aktualisieren. Um Ihren Code auszuführen, wählen Sie anschließend im Abschnitt TESTEREIGNISSE die Option Testereignis erstellen aus.

Ihre Lambda-Funktion wird mit einer CloudWatch Logs-Protokollgruppe geliefert. Die Funktionslaufzeit sendet Details zu jedem Aufruf an CloudWatch Logs. Es leitet alle Protokolle weiter, die Ihre Funktion während des Aufrufs ausgibt. Wenn Ihre Funktion einen Fehler zurückgibt, formatiert Lambda den Fehler und gibt ihn an den Aufrufer zurück.

SDK-Versionen, die zur Laufzeit enthalten sind

Die Version des AWS SDK, die in der Python-Laufzeit enthalten ist, hängt von der Laufzeitversion und Ihrer ab AWS-Region. Um die Version des SDK zu finden, die in der von Ihnen verwendeten Laufzeit enthalten ist, erstellen Sie eine Lambda-Funktion mit dem folgenden Code.

import boto3
import botocore

def lambda_handler(event, context):
   print(f'boto3 version: {boto3.__version__}')
   print(f'botocore version: {botocore.__version__}')

Experimentelle Features in Python 3.13

Die verwalteten Laufzeit- und Basis-Images von Python 3.13 unterstützen die folgenden experimentellen Features nicht. Sie können diese Features nicht mithilfe von Runtime-Flags aktivieren. Um diese Features in einer Lambda-Funktion zu verwenden, müssen Sie eine benutzerdefinierte Laufzeit oder Container-Image bereitstellen, das Ihren eigenen Build von Python 3.13 enthält.

Reaktionsformat

In Python 3.12 und späteren Python-Laufzeiten geben Funktionen Unicode-Zeichen als Teil ihrer JSON-Antwort zurück. Frühere Python-Laufzeiten geben Escape-Sequenzen für Unicode-Zeichen in Antworten zurück. Wenn Sie beispielsweise in Python 3.11 eine Unicode-Zeichenfolge wie“ zurückgebenこんにちは„, maskiert es die Unicode-Zeichen und gibt „\ u3053\ u3093\ u306b\ u3061\ u306f“ zurück. Die Python 3.12-Laufzeit gibt das Original zurück“こんにちは".

Durch die Verwendung von Unicode-Antworten wird die Größe von Lambda-Antworten reduziert, sodass größere Antworten einfacher in die maximale Nutzlastgröße von 6 MB für synchrone Funktionen passen können. Im vorherigen Beispiel hat die Escaped-Version 32 Byte – die Unicode-Zeichenfolge hat 17 Byte.

Wenn Sie auf Python 3.12 oder spätere Python-Laufzeiten aktualisieren, müssen Sie möglicherweise Ihren Code anpassen, um das neue Antwortformat zu berücksichtigen. Wenn der Aufrufer Unicode in Escape-Zeichen erwartet, müssen Sie entweder der zurückgebenden Funktion Code hinzufügen, um den Unicode manuell mit Escape-Zeichen zu versehen, oder den Aufrufer so anpassen, dass er die Unicode-Rückgabe verarbeitet.

Ordnungsgemäßes Herunterfahren von Erweiterungen

Python 3.12 und neuere Python-Laufzeiten bieten verbesserte Funktionen zum ordnungsgemäßen Herunterfahren von Funktionen mit externen Erweiterungen. Wenn Lambda eine Ausführungsumgebung beendet, sendet es ein SIGTERM-Signal an die Laufzeitumgebung und dann ein SHUTDOWN-Ereignis an jede registrierte externe Erweiterung. Sie können das SIGTERM-Signal in Ihrer Lambda-Funktion abfangen und Ressourcen wie Datenbankverbindungen, die von der Funktion erstellt wurden, bereinigen.

Weitere Informationen zum Lebenszyklus der Ausführungsumgebung finden Sie unter Den Lebenszyklus der Lambda-Ausführungsumgebung verstehen. Beispiele für die Verwendung von Graceful Shutdown mit Erweiterungen finden Sie im AWS GitHub Samples-Repository.