Python Lambda 함수를 위한 계층 작업

sample-apps/layer-python 디렉터리에 필요한 샘플 코드가 포함된 aws-lambda-developer-guide GitHub 리포지토리를 복제합니다.

git clone https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide.git

layer-python 샘플 앱의 layer 디렉터리로 이동합니다. 이 디렉터리에는 계층을 올바르게 생성하고 패키징하는 데 사용하는 스크립트가 포함되어 있습니다.

cd aws-lambda-developer-guide/sample-apps/layer-python/layer

requirements.txt 파일을 검사합니다. 이 파일은 계층, 즉 requests 라이브러리에 포함하려는 종속성을 정의합니다. 이 파일을 업데이트하여 자체 계층에 포함하려는 종속성을 포함할 수 있습니다.

requests==2.31.0

두 스크립트를 모두 실행할 수 있는 권한이 있는지 확인하세요.

chmod 744 1-install.sh && chmod 744 2-package.sh

다음 명령을 사용하여 1-install.sh 스크립트를 실행하세요.

./1-install.sh

이 스크립트는 venv를 사용하여 create_layer라는 이름의 Python 가상 환경을 생성합니다. 그런 다음 create_layer/lib/python3.11/site-packages 디렉터리에 필요한 모든 종속성을 설치합니다.

python3.11 -m venv create_layer
source create_layer/bin/activate
pip install -r requirements.txt

다음 명령을 사용하여 2-package.sh 스크립트를 실행하세요.

./2-package.sh

이 스크립트는 create_layer/lib 디렉터리의 내용을 python이라는 새 디렉터리에 복사합니다. 그런 다음 python 디렉터리의 내용을 layer_content.zip라는 파일로 압축합니다. 이는 계층의 .zip 파일입니다. Python 런타임의 계층 경로 섹션에 표시된 것처럼 파일의 압축을 풀고 올바른 파일 구조가 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다.

mkdir python
cp -r create_layer/lib python/
zip -r layer_content.zip python

function/ 디렉터리로 이동합니다. 현재 layer/ 디렉터리에 있는 경우 다음 명령을 실행하세요.

cd ../function

다음 명령을 사용하여 .zip 파일 배포 패키지를 생성합니다.

zip my_deployment_package.zip lambda_function.py

함수를 배포합니다. 다음 AWS CLI 명령에서 --role 파라미터를 실행 역할 ARN으로 바꿉니다.

aws lambda create-function --function-name python_function_with_layer \
    --runtime python3.11 \
    --architectures "arm64" \
    --handler lambda_function.lambda_handler \
    --role arn:aws:iam::123456789012:role/lambda-role \
    --zip-file fileb://my_deployment_package.zip

그런 다음 계층을 함수에 연결합니다. 다음 AWS CLI 명령에서 --layers 파라미터를 이전에 기록해 둔 계층 버전 ARN으로 바꿉니다.

aws lambda update-function-configuration --function-name python_function_with_layer \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --layers "arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:layer:python-requests-layer:1"

마지막으로 다음 AWS CLI 명령을 사용하여 함수를 간접 호출합니다.

aws lambda invoke --function-name python_function_with_layer \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --payload '{ "key": "value" }' response.json

다음과 유사한 출력 화면이 표시되어야 합니다.

{
    "StatusCode": 200,
    "ExecutedVersion": "$LATEST"
}

출력 response.json 파일은 응답에 대한 세부 정보를 포함합니다.

sample-apps/layer-python 디렉터리에 필요한 샘플 코드가 포함된 aws-lambda-developer-guide GitHub 리포지토리를 복제합니다.

git clone https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide.git

layer-python 샘플 앱의 layer-numpy 디렉터리로 이동합니다. 이 디렉터리에는 계층을 올바르게 생성하고 패키징하는 데 사용하는 스크립트가 포함되어 있습니다.

cd aws-lambda-developer-guide/sample-apps/layer-python/layer-numpy

requirements.txt 파일을 검사합니다. 이 파일은 계층, 즉 numpy 라이브러리에 포함하려는 종속성을 정의합니다. 여기에서는 Python 3.11, Amazon Linux, x86_64 명령어 세트와 호환되는 manylinux 휠 배포의 URL을 지정합니다.

https://files.pythonhosted.org/packages/3a/d0/edc009c27b406c4f9cbc79274d6e46d634d139075492ad055e3d68445925/numpy-1.26.4-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

두 스크립트를 모두 실행할 수 있는 권한이 있는지 확인하세요.

chmod 744 1-install.sh && chmod 744 2-package.sh

다음 명령을 사용하여 1-install.sh 스크립트를 실행하세요.

./1-install.sh

이 스크립트는 venv를 사용하여 create_layer라는 이름의 Python 가상 환경을 생성합니다. 그런 다음 create_layer/lib/python3.11/site-packages 디렉터리에 필요한 모든 종속성을 설치합니다. 이 경우에는 --platform 태그를 manylinux2014_x86_64로 지정해야 하므로 pip 명령이 다릅니다. 이렇게 하면 로컬 컴퓨터가 macOS 또는 Windows를 사용하는 경우에도 pip에 올바른 manylinux 휠을 설치하도록 지시합니다.

python3.11 -m venv create_layer
source create_layer/bin/activate
pip install -r requirements.txt --platform=manylinux2014_x86_64 --only-binary=:all: --target ./create_layer/lib/python3.11/site-packages

다음 명령을 사용하여 2-package.sh 스크립트를 실행하세요.

./2-package.sh

이 스크립트는 create_layer/lib 디렉터리의 내용을 python이라는 새 디렉터리에 복사합니다. 그런 다음 python 디렉터리의 내용을 layer_content.zip라는 파일로 압축합니다. 이는 계층의 .zip 파일입니다. Python 런타임의 계층 경로 섹션에 표시된 것처럼 파일의 압축을 풀고 올바른 파일 구조가 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다.

mkdir python
cp -r create_layer/lib python/
zip -r layer_content.zip python

function-numpy/ 디렉터리로 이동합니다. 현재 layer-numpy/ 디렉터리에 있는 경우 다음 명령을 실행하세요.

cd ../function-numpy

함수 코드를 검토합니다. 이 함수는 numpy 라이브러리를 가져와서 간단한 numpy 배열을 생성한 다음 더미 상태 코드와 본문을 반환합니다.

import json
import numpy as np

def lambda_handler(event, context):

    x = np.arange(15, dtype=np.int64).reshape(3, 5)
    print(x)

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Hello from Lambda!')
    }

다음 명령을 사용하여 .zip 파일 배포 패키지를 생성합니다.

zip my_deployment_package.zip lambda_function.py

함수를 배포합니다. 다음 AWS CLI 명령에서 --role 파라미터를 실행 역할 ARN으로 바꿉니다.

aws lambda create-function --function-name python_function_with_numpy \
    --runtime python3.11 \
    --handler lambda_function.lambda_handler \
    --role arn:aws:iam::123456789012:role/lambda-role \
    --zip-file fileb://my_deployment_package.zip

그런 다음 계층을 함수에 연결합니다. 다음 AWS CLI 명령에서 --layers 파라미터를 계층 버전 ARN으로 바꿉니다.

aws lambda update-function-configuration --function-name python_function_with_numpy \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --layers "arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:layer:python-requests-layer:1"

마지막으로 다음 AWS CLI 명령을 사용하여 함수를 간접 호출합니다.

aws lambda invoke --function-name python_function_with_numpy \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --payload '{ "key": "value" }' response.json

다음과 유사한 출력 화면이 표시되어야 합니다.

{
    "StatusCode": 200,
    "ExecutedVersion": "$LATEST"
}

함수 로그를 검사하여 코드가 numpy 배열을 표준 출력으로 출력하는지 확인할 수 있습니다.