Perbedaan utama dari --additional-python-modules Memilih pendekatan Menggunakan lingkungan virtual yang dihasilkan layanan dengan caching Amazon S3 Membangun lingkungan virtual Anda sendiri Mengotomatiskan migrasi dengan Kiro Pemecahan masalah

Menggunakan lingkungan virtual Python dengan AWS Lem

Dimulai dengan AWS Glue 5.0, Anda dapat menjalankan pekerjaan ETL Anda di lingkungan virtual Python (venv). Lingkungan virtual menghapus resolusi ketergantungan runtime dari proses pekerjaan Anda, memastikan bahwa setiap proses menggunakan paket yang sama, dan mencegah kegagalan yang disebabkan oleh perubahan paket upstream.

AWS Lem mendukung dua cara untuk menggunakan lingkungan virtual:

Service-generated lingkungan virtual - Tersedia di AWS Glue 6.0 dan yang lebih baru. Anda menambahkan --python-virtual-env-storage-prefix parameter, dan AWS Glue membuat lingkungan virtual untuk Anda dan menyimpannya di Amazon S3 untuk menjalankan tugas nanti. Tidak diperlukan pembangunan lokal.
Lingkungan virtual yang dibangun secara manual - Tersedia di AWS Glue 5.0 dan yang lebih baru. Anda membangun lingkungan virtual di mesin lokal Anda atau dalam CI/CD pipeline, mengunggahnya ke Amazon S3, dan merujuknya dengan --python-virtual-env parameter.

Topik ini menjelaskan cara memigrasi pekerjaan yang digunakan --additional-python-modules untuk salah satu pendekatan. Untuk informasi tentang metode lain dalam mengelola dependensi Python, lihatMenggunakan pustaka Python dengan AWS Lem.

Perbedaan utama dari --additional-python-modules

Tabel berikut membandingkan --additional-python-modules dengan lingkungan virtual yang dibangun secara manual.

Fitur	`--additional-python-modules`	`--python-virtual-env`
Pustaka wadah dasar (boto3numpy,pandas,, dan lainnya)	Tersedia secara otomatis	Tidak tersedia. Anda harus menyertakan semua paket yang diperlukan di venv.
Resolusi ketergantungan	Terjadi saat runtime	Terjadi pada waktu pembuatan pada mesin Anda
Isolasi runtime	Sebagian. Paket diinstal di atas pustaka dasar.	Penuh. Mengganti lingkungan Python sepenuhnya.

penting

Saat Anda bermigrasi ke--python-virtual-env, Anda harus menyertakan setiap paket Python yang dibutuhkan pekerjaan Anda di lingkungan virtual. Ini termasuk paket yang sebelumnya tersedia dari wadah dasar AWS Glue, sepertiboto3,numpy, danpandas. Paket-paket ini tidak lagi tersedia secara implisit.

Memilih pendekatan

Gunakan tabel berikut untuk memutuskan pendekatan mana yang sesuai dengan pekerjaan Anda.

Skenario	Pendekatan yang disarankan
Pekerjaan sederhana dengan beberapa paket pip, di mana Anda tidak menginginkan overhead build	Service-generated venv (tambahkan`--python-virtual-env-storage-prefix`). Membutuhkan AWS Glue 6.0 atau yang lebih baru.
Pohon ketergantungan kompleks, reproduktifitas penuh, atau CI/CD pipa yang membangun venv	Venv (`--python-virtual-env`) yang dibuat secara manual. Membutuhkan AWS Glue 5.0 atau yang lebih baru.
Bermigrasi dari `--additional-python-modules` dengan sedikit perubahan	Service-generated venv (tambahkan`--python-virtual-env-storage-prefix`). Membutuhkan AWS Glue 6.0 atau yang lebih baru. Pada AWS Glue 5.0 dan 5.1, gunakan lingkungan virtual yang dibuat secara manual sebagai gantinya.
PyPIIndeks pribadi dengan paket khusus	Salah satu pendekatan. Venv yang dihasilkan layanan membutuhkan AWS Glue 6.0 atau lebih baru dan berfungsi dengan. --python-modules-installer-option

Menggunakan lingkungan virtual yang dihasilkan layanan dengan caching Amazon S3

Dimulai dengan AWS Glue 6.0, Anda dapat menggunakan --python-virtual-env-storage-prefix parameter untuk membuat AWS Glue membangun lingkungan virtual dan menyimpannya di Amazon S3. Pendekatan ini menggabungkan kesederhanaan --additional-python-modules dengan manfaat kinerja dari lingkungan virtual yang di-cache.

Cara kerjanya

Saat Anda menyediakan--python-virtual-env-storage-prefix, AWS Glue melakukan hal berikut:

Pada proses pertama (cache miss) - AWS Glue menciptakan lingkungan virtual dengan--system-site-packages, yang mewarisi paket kontainer sepertinumpy,pandas, danpyarrow. AWS Glue kemudian menginstal paket dari --additional-python-modules dengan pip, mengemas lingkungan virtual sebagai .tar.gz file, dan mengunggahnya ke awalan Amazon S3 Anda untuk digunakan kembali nanti.
Saat dijalankan nanti (cache hit) — AWS Glue mengunduh .tar.gz file yang di-cache dari Amazon S3, mengekstraknya, dan mengonfigurasi driver Spark dan pelaksana untuk menggunakan lingkungan virtual. Tidak ada instalasi pip yang terjadi.

Perbedaan dari lingkungan virtual yang dibangun secara manual

Tabel berikut membandingkan lingkungan virtual yang dihasilkan layanan dengan pendekatan yang dibuat secara manual.

Fitur	Service-generated venv	Venv yang dibangun secara manual
Bangun tanggung jawab	AWS Lem membangun venv secara otomatis	Anda membangun venv di Docker
Paket kontainer	Diwarisi melalui `--system-site-packages`	Anda harus menyertakan semua paket secara eksplisit
First-run latensi	Waktu tambahan untuk instalasi pip, pengemasan, dan unggahan Amazon S3	Tidak ada, karena venv sudah dibangun sebelumnya
Later-run latensi	Waktu tambahan untuk pengunduhan dan ekstraksi Amazon S3	Waktu tambahan untuk unduhan dan ekstraksi Amazon S3
Determinisme	Kami menyarankan Anda menyematkan versi paket	Sepenuhnya deterministik, karena versi dikunci pada waktu pembuatan
PyPIakses	Diperlukan pada putaran pertama	Tidak diperlukan, karena venv dibangun secara offline

Mengkonfigurasi lingkungan virtual yang dihasilkan layanan

--python-virtual-env-storage-prefixParameter menentukan lokasi Amazon S3 tempat AWS Glue menyimpan lingkungan virtual yang dibangunnya, dalam formulirs3://path/. AWS Glue menyimpan lingkungan virtual pada awalan ini pada pekerjaan pertama yang dijalankan dan menggunakannya kembali saat dijalankan nanti.

Untuk mengaktifkan lingkungan virtual yang dihasilkan layanan, tambahkan --python-virtual-env-storage-prefix parameter ke pekerjaan Anda dan simpan parameter yang ada--additional-python-modules.


"--additional-python-modules": "requests==2.32.3,scikit-learn==1.5.0"
"--python-virtual-env-storage-prefix": "s3://amzn-s3-demo-bucket/venv-cache/"

Anda juga dapat menggunakan parameter opsional berikut:

--python-virtual-env-version— Pengidentifikasi versi untuk lingkungan virtual yang di-cache. Ubah nilai ini untuk membatalkan cache dan memaksa AWS Glue untuk membangun kembali lingkungan virtual. Nilainya adalah string, sehingga Anda dapat menggunakan skema versi mana pun yang sesuai dengan alur kerja Anda, seperti nomor inkrementasi, tanggal, atau pengidentifikasi build. Nilai default-nya adalah 0.
--python-modules-installer-option— Berikan opsi ke pip, seperti --no-deps atau--index-url.

Untuk mengaktifkan caching untuk pekerjaan yang sudah ada, tambahkan parameter awalan penyimpanan. Proses pertama membutuhkan waktu lebih lama karena AWS Glue membangun dan mengunggah lingkungan virtual, tetapi kemudian dijalankan menggunakan lingkungan virtual yang di-cache dan tidak melakukan resolusi pip.


# Before
"--additional-python-modules": "requests==2.32.3"

# After
"--additional-python-modules": "requests==2.32.3"
"--python-virtual-env-storage-prefix": "s3://amzn-s3-demo-bucket/venv-cache/"

Bagaimana AWS Lem menyimpan lingkungan virtual

AWS Rekatkan kunci cache dengan konfigurasi pekerjaan Anda. Konfigurasi mencakup modul dari--additional-python-modules, nilai--python-modules-installer-option, versi AWS Glue, dan nilai--python-virtual-env-version.

Konfigurasi yang tidak berubah menghasilkan hit cache. Jika Anda mengubah salah satu nilai ini, AWS Glue membangun lingkungan virtual baru dan membuat entri cache baru.

AWS Glue menyimpan setiap lingkungan virtual yang di-cache di bawah kunci terpisah di awalan penyimpanan Anda. Pekerjaan yang menggunakan modul dan opsi penginstal yang sama berbagi entri cache yang sama.

Batasan

Membutuhkan AWS Glue 6.0 atau yang lebih baru.
Proses pertama memerlukan akses kePyPI, atau ke indeks pribadi Anda, untuk resolusi ketergantungan.
Paket kontainer seperti numpy dan pandas diwariskan tetapi tidak disematkan versi. Jika pekerjaan Anda memerlukan versi paket kontainer yang tepat, gunakan sebagai --python-virtual-env gantinya.
Cache dikunci oleh konfigurasi. Mengubah modul atau versi apa pun membuat entri cache baru, dan entri sebelumnya tetap ada di Amazon S3 sampai Anda menghapusnya.

Membangun lingkungan virtual Anda sendiri

Di AWS Glue 5.0 dan yang lebih baru, Anda dapat membangun lingkungan virtual sendiri dan mereferensikannya dengan --python-virtual-env parameter. Gunakan pendekatan ini saat Anda membutuhkan reproduktifitas penuh, versi paket kontainer yang tepat, atau build yang berjalan dalam pipeline. CI/CD

Prasyarat

Sebelum Anda mulai, pastikan Anda memiliki yang berikut:

Dockerdari Docker situs web, diinstal pada mesin lokal Anda, sehingga Anda dapat membangun lingkungan virtual di AWS Glue-compatible lingkungan
Bucket Amazon S3 untuk mengunggah lingkungan virtual yang dikemas
AWS CLI dikonfigurasi dengan izin untuk mengunggah ke Amazon S3 dan memperbarui parameter pekerjaan AWS Glue

Untuk versi Python dan detail kompatibilitas platform untuk setiap versi AWS Glue, lihatLampiran B: AWS Detail lingkungan lem.

Langkah 1: Buat file persyaratan Anda

Buat dua file persyaratan yang menentukan paket untuk lingkungan virtual Anda.

Unduh base-requirements.txt untuk versi AWS Glue Anda dari aws-glue-libs repositori di GitHub situs web. File ini mencantumkan paket yang disediakan wadah AWS Glue standar. Untuk daftar yang sama dalam panduan ini, lihatModul Python sudah disediakan di AWS Lem.
- AWS Lem 5.0 - base-requirements.txt di situs GitHub web
- AWS Lem 5.1 - base-requirements.txt di situs GitHub web
- AWS Lem 6.0 - base-requirements.txt di situs GitHub web
Buatadditional-requirements.txt. Tambahkan paket dari --additional-python-modules parameter yang ada, satu per baris. Contoh:
```
cryptography
requests-oauthlib
sqlalchemy
```

penting

Jika pekerjaan Anda menggunakan pust AWS aka Glue Python, seperti GlueContext atauDynamicFrame, Anda juga harus menyertakan AWSGlueDataplanePython paket dari PyPI situs web. Gunakan versi yang cocok dengan versi AWS Glue Anda, seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut.

AWS Versi lem	Versi paket
5.0	`AWSGlueDataplanePython==5.0.0`
5.1	`AWSGlueDataplanePython==5.1.0`
6.0	`AWSGlueDataplanePython==6.0.0`

Langkah 2: Buat Dockerfile

Buat Dockerfile yang cocok dengan lingkungan versi AWS Glue target Anda. Untuk detail platform dan versi Python, lihatLampiran B: AWS Detail lingkungan lem.

AWS Glue 5.0 dan 5.1 menggunakan Python 3.11 di Amazon Linux 2023.


FROM --platform=linux/amd64 public.ecr.aws/amazonlinux/amazonlinux:2023-minimal

RUN dnf install -y python3.11 zip && \
    dnf clean all

WORKDIR /build

AWS Glue 6.0 menggunakan Python 3.13 di Amazon Linux 2023.


FROM --platform=linux/amd64 public.ecr.aws/amazonlinux/amazonlinux:2023-minimal

RUN dnf install -y python3.13 zip && \
    dnf clean all

WORKDIR /build

Langkah 3: Bangun dan mulai wadah

Bangun Docker gambar. Kemudian mulai wadah dengan file persyaratan Anda dan skrip pekerjaan terpasang.


docker build --platform linux/amd64 -t glue-venv-builder .

docker run --platform linux/amd64 \
  -v $(pwd)/base-requirements.txt:/working_dir/base-requirements.txt:ro \
  -v $(pwd)/additional-requirements.txt:/working_dir/additional-requirements.txt:ro \
  -v $(pwd)/my_glue_script/:/working_dir/my_glue_script/:ro \
  -v $(pwd):/output \
  -w /working_dir \
  -it glue-venv-builder bash

Perintah ini memasang file persyaratan Anda dan direktori skrip pekerjaan AWS Glue Anda. Langkah berikut menggunakan direktori skrip untuk analisis impor.

Langkah 4: Buat venv sementara dan temukan paket yang diperlukan

Di dalam wadah, buat venv sementara yang mencerminkan runtime AWS Glue. Kemudian gunakan analisis statis untuk menemukan set paket minimal yang dibutuhkan pekerjaan Anda.

Untuk AWS Glue 5.0 dan 5.1, yang menggunakan Python 3.11, jalankan perintah berikut.


# Create a temporary venv to reproduce the AWS Glue runtime environment
python3.11 -m venv temp_venv
source temp_venv/bin/activate

python3.11 -m pip install --upgrade pip

# Install base container libraries (mirrors what the AWS Glue container provides)
python3.11 -m pip install -r base-requirements.txt

# Install additional Python modules on top (mirrors how AWS Glue installs them at runtime)
python3.11 -m pip install -r additional-requirements.txt

# Freeze the full resolved environment
pip freeze > full-requirements.txt

# Install analysis tools
python3.11 -m pip install pipreqs pip-tools

# Use pipreqs to discover what the script actually imports
# --mode no-pin outputs package names without versions
pipreqs --mode no-pin --savepath discovered-requirements.txt /working_dir/my_glue_script

# Remove packages provided by the Spark runtime
sed -i '/pyspark/d' discovered-requirements.txt
sed -i '/py4j/d' discovered-requirements.txt

# Remove awsglue - install AWSGlueDataplanePython in Step 5 instead
sed -i '/awsglue/d' discovered-requirements.txt

# Use pip-compile to resolve the full dependency tree of the discovered packages,
# constrained to the versions from the temporary venv
pip-compile discovered-requirements.txt -c full-requirements.txt -o final-requirements.txt

echo "=== Final requirements.txt ==="
cat final-requirements.txt

# Deactivate and discard the temporary venv
deactivate
rm -rf temp_venv

Untuk AWS Glue 6.0, yang menggunakan Python 3.13, jalankan perintah berikut.


# Create a temporary venv to reproduce the AWS Glue runtime environment
python3.13 -m venv temp_venv
source temp_venv/bin/activate

python3.13 -m pip install --upgrade pip

# Install base container libraries (mirrors what the AWS Glue container provides)
python3.13 -m pip install -r base-requirements.txt

# Install additional Python modules on top (mirrors how AWS Glue installs them at runtime)
python3.13 -m pip install -r additional-requirements.txt

# Freeze the full resolved environment
pip freeze > full-requirements.txt

# Install analysis tools
python3.13 -m pip install pipreqs pip-tools

# Use pipreqs to discover what the script actually imports
# --mode no-pin outputs package names without versions
pipreqs --mode no-pin --savepath discovered-requirements.txt /working_dir/my_glue_script

# Remove packages provided by the Spark runtime
sed -i '/pyspark/d' discovered-requirements.txt
sed -i '/py4j/d' discovered-requirements.txt

# Remove awsglue - install AWSGlueDataplanePython in Step 5 instead
sed -i '/awsglue/d' discovered-requirements.txt

# Use pip-compile to resolve the full dependency tree of the discovered packages,
# constrained to the versions from the temporary venv
pip-compile discovered-requirements.txt -c full-requirements.txt -o final-requirements.txt

echo "=== Final requirements.txt ==="
cat final-requirements.txt

# Deactivate and discard the temporary venv
deactivate
rm -rf temp_venv

catatan

Tinjau final-requirements.txt untuk memverifikasi bahwa itu terlihat benar. Jika pekerjaan Anda menggunakan impor dinamis atau impor bersyarat, pipreqs mungkin tidak mendeteksi mereka. Tambahkan paket tersebut ke file secara manual.

Langkah 5: Bangun venv produksi

Buat venv terakhir hanya dengan paket yang dibutuhkan pekerjaan Anda. Kemudian kemas sebagai tarball.

Untuk AWS Glue 5.0 dan 5.1, yang menggunakan Python 3.11, jalankan perintah berikut.


python3.11 -m venv pyspark_venv
source pyspark_venv/bin/activate

python3.11 -m pip install --upgrade pip
python3.11 -m pip install -r final-requirements.txt

# Install the AWS Glue Python library that matches your AWS Glue version (see the version
# table in Step 1). Use 5.0.0 for AWS Glue 5.0, or 5.1.0 for AWS Glue 5.1.
python3.11 -m pip install AWSGlueDataplanePython==5.0.0

python3.11 -m pip install venv-pack
venv-pack -f -o pyspark_venv.tar.gz

cp pyspark_venv.tar.gz /output/
exit

Untuk AWS Glue 6.0, yang menggunakan Python 3.13, jalankan perintah berikut.


python3.13 -m venv pyspark_venv
source pyspark_venv/bin/activate

python3.13 -m pip install --upgrade pip
python3.13 -m pip install -r final-requirements.txt

# Install the AWS Glue Python library (see version table in Step 1)
python3.13 -m pip install AWSGlueDataplanePython==6.0.0

python3.13 -m pip install venv-pack
venv-pack -f -o pyspark_venv.tar.gz

cp pyspark_venv.tar.gz /output/
exit

Langkah 6: Unggah ke Amazon S3

Unggah lingkungan virtual yang dikemas ke bucket Amazon S3 Anda.


aws s3 cp pyspark_venv.tar.gz s3://amzn-s3-demo-bucket/path/pyspark_venv.tar.gz

Langkah 7: Perbarui parameter pekerjaan

Perbarui konfigurasi pekerjaan AWS Glue Anda untuk digunakan --python-virtual-env sebagai pengganti--additional-python-modules.

Hapus --additional-python-modules parameter dan tambahkan --python-virtual-env parameter yang menunjuk ke tarball yang Anda unggah.


# Before
"--additional-python-modules": "cryptography"

# After (remove --additional-python-modules entirely)
"--python-virtual-env": "s3://amzn-s3-demo-bucket/path/pyspark_venv.tar.gz"

Mengotomatiskan migrasi dengan Kiro

Jika Anda lebih suka pendekatan otomatis, Anda dapat menggunakan Kiro, tersedia di Kiro situs web, untuk menjalankan migrasi yang dijelaskan di dalam Membangun lingkungan virtual Anda sendiri dari baris perintah. Dengan Kiro keterampilan, Kiro menganalisis konfigurasi pekerjaan AWS Glue Anda, membangun lingkungan virtualDocker, dan menghasilkan tarball yang dikemas.

Cara kerjanya

Saat Anda meminta Kiro untuk memigrasikan pekerjaan AWS Glue Anda dari --additional-python-modules ke--python-virtual-env, Kiro melakukan hal berikut:

Mengekstrak versi AWS Glue, nilai--additional-python-modules, dan skrip pekerjaan Anda dari permintaan Anda.
Mengambil daftar modul wadah dasar untuk versi AWS Glue Anda dari dokumentasi AWS Glue.
Membuat artefak build di direktori kerja, termasukbase-requirements.txt,additional-requirements.txt, aDockerfile, dan skrip build.
Membangun Docker citra untuk AWS Glue-compatible lingkungan.
Menjalankan alur kerja penemuan dan pengemasan dalam wadah non-interaktif.
Menghasilkanpyspark_venv.tar.gz, meminta Anda untuk tujuan Amazon S3, dan mengunggah tarball.
Menunjukkan parameter pekerjaan yang diperbarui.

Contoh permintaan

Berikan versi AWS Glue Anda, modul Python tambahan Anda, dan skrip pekerjaan Anda. Contoh:


I have a Glue 5.1 job with the following:
--additional-python-modules: ephem, awscli

Glue job script:
import awscli
import ephem

Help me migrate to using --python-virtual-env.

Mendapatkan skill Kiro

File venv-migration keterampilan dipertahankan di aws-glue-libs repositori daripada di panduan ini. Untuk file keterampilan dan instruksi instalasi, lihat keterampilan venv-migration di situs web. GitHub

Batasan

Kiro Docker harus tersedia di lingkungan baris perintah.
Impor dinamis dan impor bersyarat yang tidak terlihat di sumber skrip Anda tidak terdeteksi secara otomatis. Tinjau final-requirements.txt file yang dihasilkan dan tambahkan paket yang hilang secara manual.
Jika pekerjaan Anda menggunakan indeks pip pribadi dengan--index-url, Anda harus mengonfigurasi akses jaringan ke indeks tersebut di Docker wadah.
Konflik pip selama pembuatan mungkin memerlukan resolusi manual. Untuk informasi selengkapnya, lihat Pemecahan masalah.

Pemecahan masalah

Gunakan bagian berikut untuk menyelesaikan masalah umum saat menggunakan lingkungan virtual Python dengan AWS Glue.

Menyelesaikan konflik versi pip

Konflik versi pip berarti bahwa dua paket memerlukan versi yang tidak kompatibel dari ketergantungan yang sama. Untuk menemukan dan memperbaiki konflik, lakukan hal berikut:

Baca output kesalahan pip. Ketika resolusi gagal secara langsung, output menamai setiap persyaratan yang saling bertentangan dan paket yang memperkenalkannya.
Pratinjau apa yang akan diselesaikan pip tanpa menginstal apa pun. Tambahkan --dry-run --report install-report.json ke perintah install Anda, seperti pada contoh berikut.
```
pip install -r additional-requirements.txt --dry-run --report install-report.json
```
Periksainstall-report.json. Laporan mencantumkan setiap paket yang dipilih pip, yang mengungkapkan penurunan nilai diam.
Relakskan pin versi pada paket non-kritis, atau hapus kendala.

Menyelesaikan ModuleNotFoundError

Kesalahan ini menunjukkan bahwa lingkungan virtual Anda tidak menyertakan paket yang diperlukan. Penyebab umum meliputi:

Anda tidak menyertakan pustaka kontainer dasar yang dibutuhkan pekerjaan Anda. Lingkungan virtual yang dibuat secara manual tidak mewarisi paket dari wadah AWS Glue.
Pekerjaan Anda menggunakan impor dinamis yang tidak pipreqs dapat mendeteksi selama analisis statis.
Pekerjaan Anda membutuhkan PySpark ketergantungan pada node eksekutor.

Untuk mengatasi masalah ini, tambahkan paket yang hilang dan bangun kembali lingkungan virtual. Langkah-langkah tergantung pada pendekatan mana yang digunakan pekerjaan Anda.

Venv yang dibuat secara manual — Tambahkan paket kefinal-requirements.txt, lalu bangun kembali lingkungan virtual dan unggah lagi.
Service-generated venv - Tambahkan paket ke--additional-python-modules. Daftar modul baru mengubah kunci cache, jadi AWS Glue membangun lingkungan virtual baru pada pekerjaan yang dijalankan berikutnya.

Mengurangi ukuran tarball venv

Jika lingkungan virtual paket Anda terlalu besar, kurangi ukurannya dengan pendekatan berikut:

Hapus paket yang tidak perlu yang tidak diimpor oleh skrip Anda, seperti kerangka kerja pengujian dan alat pengembangan.
Gunakan pip install --no-deps untuk paket di mana Anda ingin mengontrol dependensi transitif secara manual.
Sertakan hanya paket yang langsung diimpor skrip Anda, dan biarkan pip-compile menyelesaikan dependensi transitif minimum yang diperlukan.

Menyelesaikan kesalahan kompatibilitas platform

Kesalahan ini terjadi ketika paket di venv dibangun untuk sistem operasi atau arsitektur yang berbeda. Untuk menghindari kesalahan ini:

Selalu bangun lingkungan virtual di dalam Docker wadah menggunakan ben --platform linux/amd64 dera.
Pastikan tag platform roda cocok dengan versi AWS Lem target Anda. Misalnya, AWS Glue 5.0 dan 5.1 memerlukan manylinux2014_x86_64 atau tag platform yang kompatibel.
Jangan membangun lingkungan virtual langsung di macOS atau Windows tanpaDocker.

Awas Javascript dinonaktifkan atau tidak tersedia di browser Anda.

Untuk menggunakan Dokumentasi AWS, Javascript harus diaktifkan. Lihat halaman Bantuan browser Anda untuk petunjuk.

Konvensi Dokumen

Pustaka Python

Sampel Python