当 Lambda 运行您的函数时，它会将上下文对象传递到处理程序。此对象提供的方法和属性包含有关调用、函数和执行环境的信息。有关如何将上下文对象传递到函数处理程序的更多信息，请参阅定义采用 Python 的 Lambda 函数处理程序。
上下文方法
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get_remaining_time_in_millis– 返回执行超时前剩余的毫秒数。
上下文属性
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function_name– Lambda 函数的名称。 -
function_version– 函数的版本 -
invoked_function_arn– 用于调用函数的 Amazon Resource Name (ARN)。表明调用者是否指定了版本号或别名。 -
memory_limit_in_mb– 为函数分配的内存量。 -
aws_request_id– 调用请求的标识符。 -
log_group_name– 函数的日志组。 -
log_stream_name– 函数实例的日志流。 -
identity–（移动应用程序）有关授权请求的 Amazon Cognito 身份的信息。-
cognito_identity_id– 经过身份验证的 Amazon Cognito 身份。 -
cognito_identity_pool_id– 授权调用的 Amazon Cognito 身份池。
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client_context– （移动应用程序）客户端应用程序提供给 Lambda 的客户端上下文。-
client.installation_id -
client.app_title -
client.app_version_name -
client.app_version_code -
client.app_package_name -
custom– 由移动客户端应用程序设置的自定义值的dict。 -
env– 由AWS开发工具包提供的环境信息的dict。
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适用于 Lambda 的 Powertools（Python）为 Lambda 上下文对象提供了接口定义。接口定义可用于类型提示，也可以用于进一步检查 Lambda 上下文对象的结构。有关接口定义，请参阅 GitHub 上 powertools-lambda-python 存储库中的 lambda_context.py
以下示例显示记录上下文信息的处理程序函数。
例 handler.py
import time
def lambda_handler(event, context):
print("Lambda function ARN:", context.invoked_function_arn)
print("CloudWatch log stream name:", context.log_stream_name)
print("CloudWatch log group name:", context.log_group_name)
print("Lambda Request ID:", context.aws_request_id)
print("Lambda function memory limits in MB:", context.memory_limit_in_mb)
# We have added a 1 second delay so you can see the time remaining in get_remaining_time_in_millis.
time.sleep(1)
print("Lambda time remaining in MS:", context.get_remaining_time_in_millis())除了上面列出的选项，您还可以使用适用于 AWS 的 在 AWS Lambda 中检测 Python 代码 X-Ray 开发工具包来识别关键代码路径、跟踪其性能并收集数据以用于分析。
