Arbeiten mit Ebenen für Python Lambda-Funktionen

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Eine Lambda-Ebene ist ein ZIP-Dateiarchiv mit ergänzendem Code oder ergänzenden Daten. Ebenen enthalten üblicherweise Bibliotheksabhängigkeiten, eine benutzerdefinierte Laufzeit oder Konfigurationsdateien. Das Erstellen einer Ebene umfasst drei allgemeine Schritte:

Dieses Thema enthält Schritte und Anleitungen zum ordnungsgemäßen Verpacken und Erstellen einer Python-Lambda-Ebene mit externen Bibliotheksabhängigkeiten.

Voraussetzungen

Um die Schritte in diesem Abschnitt ausführen zu können, müssen Sie über folgende Voraussetzungen verfügen:

In diesem Thema verweisen wir auf die layer-pythonBeispielanwendung im awsdocs-Repository GitHub . Diese Anwendung enthält Skripts, mit denen die Abhängigkeiten heruntergeladen und die Ebenen generiert werden. Die Anwendung enthält auch entsprechende Funktionen, die Abhängigkeiten von den Ebenen nutzen. Nachdem Sie eine Ebene erstellt haben, können Sie die entsprechende Funktion bereitstellen und aufrufen, um zu überprüfen, ob alles ordnungsgemäß funktioniert. Die Laufzeit der Schicht muss mit der Laufzeit der Funktion kompatibel sein. Wenn Sie beispielsweise die Python 3.13-Laufzeit für Ihre Funktion verwenden, muss Ihr Layer auch mit Python 3.13 kompatibel sein.

In der layer-python-Beispielanwendung gibt es zwei Beispiele:

Python-Layer-Kompatibilität mit Amazon Linux

Der erste Schritt beim Erstellen einer Ebene besteht darin, den gesamten Ebeneninhalt in einem ZIP-Dateiarchiv zu bündeln. Da Lambda-Funktionen unter Amazon Linux ausgeführt werden, muss Ihr Ebeneninhalt in einer Linux-Umgebung kompiliert und erstellt werden können.

In Python sind die meisten Pakete zusätzlich zur Quelldistribution als Wheels (.whl-Dateien) verfügbar. Jedes Wheel ist eine Art von gebauter Distribution, die eine bestimmte Kombination von Python-Versionen, Betriebssystemen und Maschinenbefehlssätzen unterstützt.

Wheels sind nützlich, um sicherzustellen, dass Ihre Ebene mit Amazon Linux kompatibel ist. Wenn Sie Ihre Abhängigkeiten herunterladen, laden Sie nach Möglichkeit das Universal Wheel herunter. (Standardmäßig installiert pip das Universal Wheel, wenn eines vorhanden ist). Das Universal Wheel enthält any als Plattform-Tag, was darauf hinweist, dass es mit allen Plattformen, einschließlich Amazon Linux, kompatibel ist.

Im folgenden Beispiel packen Sie die requests-Bibliothek in eine Lambda-Ebene. Die requests-Bibliothek ist ein Beispiel für ein Paket, das als Universal Wheel verfügbar ist.

Nicht alle Python-Pakete werden als Universal Wheels vertrieben. numpy hat zum Beispiel mehrere Wheel-Verteilungen, von denen jede eine andere Gruppe von Plattformen unterstützt. Laden Sie für solche Pakete die manylinux-Distribution herunter, um die Kompatibilität mit Amazon Linux sicherzustellen. Eine ausführliche Anleitung zum Verpacken solcher Ebenen finden Sie unter Arbeiten mit manylinux-Wheel-Verteilungen.

In seltenen Fällen ist ein Python-Paket möglicherweise nicht als Wheel verfügbar. Wenn nur die Quelldistribution (sdist) existiert, empfehlen wir, Ihre Abhängigkeiten in einer Docker-Umgebung zu installieren und zu verpacken, die auf dem Amazon Linux 2023-Basiscontainer-Image basiert. Wir empfehlen diesen Ansatz auch, wenn Sie Ihre eigenen, in anderen Sprachen wie C/C++ geschriebenen Bibliotheken einbinden möchten. Dieser Ansatz ahmt die Lambda-Ausführungsumgebung in Docker nach und stellt sicher, dass Ihre Abhängigkeiten von Nicht-Python-Paketen mit Amazon Linux kompatibel sind.

Ebenenpfade für Python-Laufzeiten

Wenn Sie einer Funktion eine Ebene hinzufügen, lädt Lambda den Ebeneninhalt in das Verzeichnis /opt der Ausführungsumgebung. Für jede Lambda-Laufzeit enthält die Variable PATH bereits spezifische Ordnerpfade innerhalb des Verzeichnisses /opt. Um sicherzustellen, dass Lambda Ihren Layer-Inhalt aufnimmt, sollte Ihre Layer-.zip-Datei ihre Abhängigkeiten in den folgenden Ordnerpfaden haben:

Die resultierende Ebenen-.zip-Datei, die Sie in diesem Tutorial erstellen, hat beispielsweise die folgende Verzeichnisstruktur:

layer_content.zip
└ python
    └ lib
        └ python3.13
            └ site-packages
                └ requests
                └ <other_dependencies> (i.e. dependencies of the requests package)
                └ ...

Die requests-Bibliothek befindet sich korrekt im python/lib/python3.13/site-packages-Verzeichnis. Dadurch wird sichergestellt, dass Lambda die Bibliothek bei Funktionsaufrufen finden kann.

Verpacken des Ebeneninhalts

In diesem Beispiel verpacken Sie die Python requests-Bibliothek in einer Ebenen-.zip-Datei. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Ebeneninhalt zu installieren und zu verpacken.

Erstellen der Ebene

In diesem Abschnitt nehmen Sie die layer_content.zip-Datei, die Sie im vorherigen Abschnitt generiert haben und laden sie als Lambda-Ebene hoch. Sie können eine Ebene mit der AWS Management Console oder der Lambda-API über die AWS Command Line Interface (AWS CLI) hochladen. Wenn Sie Ihre Layer-.zip-Datei hochladen, geben Sie python3.13 im folgenden PublishLayerVersion AWS CLI Befehl die kompatible Laufzeit und die kompatible arm64 Architektur an.

aws lambda publish-layer-version --layer-name python-requests-layer \
    --zip-file fileb://layer_content.zip \
    --compatible-runtimes python3.13 \
    --compatible-architectures "arm64"

Notieren Sie sich aus der Antwort den LayerVersionArn, der wie arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:layer:python-requests-layer:1 aussieht. Sie benötigen diesen Amazon-Ressourcennamen (ARN) im nächsten Schritt dieses Tutorials, wenn Sie die Ebene zu Ihrer Funktion hinzufügen.

Hinzufügen der Ebene zur Funktion

In diesem Abschnitt stellen Sie eine Beispiel-Lambda-Funktion bereit, die die requests-Bibliothek in ihrem Funktionscode verwendet und fügen dann die Ebene hinzu. Um die Funktion bereitzustellen, benötigen Sie eine Ausführungsrolle. Wenn Sie noch keine Ausführungsrolle haben, folgen Sie den Schritten im zusammenklappbaren Abschnitt.

Der Lambda-Funktionscode importiert die requests-Bibliothek, stellt eine einfache HTTP-Anfrage und gibt dann den Statuscode und den Hauptteil zurück.

import requests

def lambda_handler(event, context):
    print(f"Version of requests library: {requests.__version__}")
    request = requests.get('https://api.github.com/')
    return {
        'statusCode': request.status_code,
        'body': request.text
    }

Arbeiten mit manylinux-Wheel-Verteilungen

Manchmal hat ein Paket, das Sie als Abhängigkeit einschließen möchten, kein Universal Wheel (insbesondere kein any-Plattform-Tag). In diesem Fall laden Sie stattdessen das Wheel herunter, das manylinux unterstützt. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Ebenenbibliotheken mit Amazon Linux kompatibel sind.

numpy ist ein Paket, das kein Universal Wheel hat. Wenn Sie das numpy-Paket in Ihre Ebene einbinden möchten, können Sie die folgenden Beispielschritte ausführen, um Ihre Ebene ordnungsgemäß zu installieren und zu verpacken.

Verwenden Sie den folgenden PublishLayerVersion AWS CLI Befehl, um diese Ebene auf Lambda hochzuladen:

aws lambda publish-layer-version --layer-name python-numpy-layer \
    --zip-file fileb://layer_content.zip \
    --compatible-runtimes python3.11 \
    --compatible-architectures "x86_64"

Notieren Sie sich aus der Antwort den LayerVersionArn, der wie arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:layer:python-numpy-layer:1 aussieht. Um zu überprüfen, ob Ihre Ebene wie erwartet funktioniert, stellen Sie die Lambda-Funktion im function-numpy-Verzeichnis bereit.