本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。 # 在 中檢測 Python 程式碼 AWS Lambda Lambda 與 整合 AWS X-Ray ，以協助您追蹤、偵錯和最佳化 Lambda 應用程式。您可以使用 X-Ray 來追蹤請求，因為它會周遊您應用程式中的資源，其中可能包含 Lambda 函數和其他 AWS 服務。 若要將追蹤資料傳送至 X-Ray，您可以使用以下三個 SDK 庫之一： + [AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT)](https://aws.amazon.com/otel) – OpenTelemetry (OTel) SDK 的安全、生產就緒、 AWS支援的分發。 + [適用於 Python 的 AWS X-Ray SDK](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-python.html) – 用於生成追蹤資料並將其傳送至 X-Ray 的 SDK。 + [Powertools for AWS Lambda (Python)](https://docs.aws.amazon.com/powertools/python/latest/) – 開發人員工具組，用於實作 Serverless 最佳實務並提高開發人員速度。 每個 SDK 均提供將遙測資料傳送至 X-Ray 服務的方法。然後，您可以使用 X-Ray 來檢視、篩選應用程式的效能指標並獲得洞察，從而識別問題和進行最佳化的機會。 **重要** X-Ray 和 Powertools AWS Lambda SDKs是 提供的緊密整合檢測解決方案的一部分 AWS。ADOT Lambda Layers 是用於追蹤檢測之業界通用標準的一部分，這類檢測一般會收集更多資料，但可能不適用於所有使用案例。您可以使用任一解決方案在 X-Ray 中實作端對端追蹤。若要深入了解如何在兩者之間做選擇，請參閱[在 AWS Distro for OpenTelemetry 和 X-Ray SDK 之間進行選擇](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-instrumenting-your-app.html#xray-instrumenting-choosing)。 **Topics** + [使用 Powertools for AWS Lambda (Python) 和 AWS SAM 進行追蹤](#python-tracing-sam) + [使用 Powertools for AWS Lambda (Python) 和 AWS CDK 進行追蹤](#python-logging-cdk) + [使用 ADOT 來檢測您的 Python 函數](#python-adot) + [使用 X-Ray SDK 來檢測 Python 功能](#python-xray-sdk) + [透過 Lambda 主控台來啟用追蹤](#python-tracing-console) + [透過 Lambda API 啟用追蹤](#python-tracing-api) + [使用 啟用追蹤 CloudFormation](#python-tracing-cloudformation) + [解讀 X-Ray 追蹤](#python-tracing-interpretation) + [將執行時間相依項存放存在層中 (X-Ray SDK)](#python-tracing-layers) ## 使用 Powertools for AWS Lambda (Python) 和 AWS SAM 進行追蹤 請依照下列步驟，使用 下載、建置和部署範例 Hello World Python 應用程式，其中包含[適用於 AWS Lambda (Python) 模組的整合式 Powertools](https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python) AWS SAM。此應用程式實作了基本 API 後端，並使用 Powertools 發送日誌、指標和追蹤。其包含 Amazon API Gateway 端點和 Lambda 函數。當您將 GET 請求傳送至 API Gateway 端點時，Lambda 函數會調用、使用內嵌指標格式將日誌和指標傳送至 CloudWatch，並將追蹤傳送至 AWS X-Ray。函數會傳回 hello world 訊息。 **先決條件** 若要完成本節中的步驟，您必須執行下列各項： + Python 3.11 + [AWS CLI 第 2 版](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html) + [AWS SAM CLI 1.75 版或更新版本。](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/serverless-sam-cli-install.html)如果您有較舊版本的 AWS SAM CLI，請參閱[升級 AWS SAM CLI](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/manage-sam-cli-versions.html#manage-sam-cli-versions-upgrade)。 **部署範例 AWS SAM 應用程式** 1. 使用 Hello World Python 範本來初始化應用程式。 ``` sam init --app-template hello-world-powertools-python --name sam-app --package-type Zip --runtime python3.11 --no-tracing ``` 1. 建置應用程式。 ``` cd sam-app && sam build ``` 1. 部署應用程式。 ``` sam deploy --guided ``` 1. 依照螢幕上的提示操作。若要接受互動體驗中提供的預設選項，請按下 `Enter`。 **注意** 對於 **HelloWorldFunction may not have authorization defined, Is this okay?**，確保輸入 `y`。 1. 取得已部署應用程式的 URL： ``` aws cloudformation describe-stacks --stack-name sam-app --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`HelloWorldApi`].OutputValue' --output text ``` 1. 調用 API 端點： ``` curl -X GET ``` 成功的話，您將會看到以下回應： ``` {"message":"hello world"} ``` 1. 若要取得函數的追蹤，請執行 [sam 追蹤](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-cli-command-reference-sam-traces.html)。 ``` sam traces ``` 追蹤輸出如下： ``` New XRay Service Graph Start time: 2023-02-03 14:59:50+00:00 End time: 2023-02-03 14:59:50+00:00 Reference Id: 0 - (Root) AWS::Lambda - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [1] Summary_statistics: - total requests: 1 - ok count(2XX): 1 - error count(4XX): 0 - fault count(5XX): 0 - total response time: 0.924 Reference Id: 1 - AWS::Lambda::Function - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [] Summary_statistics: - total requests: 1 - ok count(2XX): 1 - error count(4XX): 0 - fault count(5XX): 0 - total response time: 0.016 Reference Id: 2 - client - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [0] Summary_statistics: - total requests: 0 - ok count(2XX): 0 - error count(4XX): 0 - fault count(5XX): 0 - total response time: 0 XRay Event [revision 1] at (2023-02-03T14:59:50.204000) with id (1-63dd2166-434a12c22e1307ff2114f299) and duration (0.924s) - 0.924s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j [HTTP: 200] - 0.016s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - 0.739s - Initialization - 0.016s - Invocation - 0.013s - ## lambda_handler - 0.000s - ## app.hello - 0.000s - Overhead ``` 1. 這是可透過網際網路存取的公有 API 端點。建議您在測試後刪除端點。 ``` sam delete ``` X-Ray 無法追蹤應用程式的所有請求。X-Ray 會套用取樣演算法以確保追蹤的效率，同時仍提供所有請求的代表範本。取樣率為每秒 1 次請求和 5% 的額外請求。不能針對函數設定 X-Ray 取樣率。 ## 使用 Powertools for AWS Lambda (Python) 和 AWS CDK 進行追蹤 請依照下列步驟，使用 下載、建置和部署範例 Hello World Python 應用程式，其中包含[適用於 AWS Lambda (Python) 模組的整合式 Powertools](https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python) AWS CDK。此應用程式實作了基本 API 後端，並使用 Powertools 發送日誌、指標和追蹤。其包含 Amazon API Gateway 端點和 Lambda 函數。當您將 GET 請求傳送至 API Gateway 端點時，Lambda 函數會調用、使用內嵌指標格式將日誌和指標傳送至 CloudWatch，並將追蹤傳送至 AWS X-Ray。函數會傳回 hello world 訊息。 **先決條件** 若要完成本節中的步驟，您必須執行下列各項： + Python 3.11 + [AWS CLI 第 2 版](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html) + [AWS CDK 第 2 版](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/getting_started.html#getting_started_prerequisites) + [AWS SAM CLI 1.75 版或更新版本。](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/serverless-sam-cli-install.html)如果您有較舊版本的 AWS SAM CLI，請參閱[升級 AWS SAM CLI](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/manage-sam-cli-versions.html#manage-sam-cli-versions-upgrade)。 **部署範例 AWS CDK 應用程式** 1. 為您的新應用程式建立專案目錄。 ``` mkdir hello-world cd hello-world ``` 1. 初始化應用程式。 ``` cdk init app --language python ``` 1. 安裝 Python 相依項。 ``` pip install -r requirements.txt ``` 1. 在根資料夾下建立 **lambda\$1function** 目錄。 ``` mkdir lambda_function cd lambda_function ``` 1. 建立檔案 **app.py**，並將下列程式碼新增至檔案。這是 Lambda 函數的程式碼。 ``` from aws_lambda_powertools.event_handler import APIGatewayRestResolver from aws_lambda_powertools.utilities.typing import LambdaContext from aws_lambda_powertools.logging import correlation_paths from aws_lambda_powertools import Logger from aws_lambda_powertools import Tracer from aws_lambda_powertools import Metrics from aws_lambda_powertools.metrics import MetricUnit app = APIGatewayRestResolver() tracer = Tracer() logger = Logger() metrics = Metrics(namespace="PowertoolsSample") @app.get("/hello") @tracer.capture_method def hello(): # adding custom metrics # See: https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python/latest/core/metrics/ metrics.add_metric(name="HelloWorldInvocations", unit=MetricUnit.Count, value=1) # structured log # See: https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python/latest/core/logger/ logger.info("Hello world API - HTTP 200") return {"message": "hello world"} # Enrich logging with contextual information from Lambda @logger.inject_lambda_context(correlation_id_path=correlation_paths.API_GATEWAY_REST) # Adding tracer # See: https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python/latest/core/tracer/ @tracer.capture_lambda_handler # ensures metrics are flushed upon request completion/failure and capturing ColdStart metric @metrics.log_metrics(capture_cold_start_metric=True) def lambda_handler(event: dict, context: LambdaContext) -> dict: return app.resolve(event, context) ``` 1. 開啟 **hello\$1world** 目錄。您應看到名稱為 **hello\$1world\$1stack.py** 的檔案。 ``` cd .. cd hello_world ``` 1. 開啟 **hello\$1world\$1stack.py**，並將下列程式碼新增至檔案。其中包含可建立 Lambda 函數、設定 Powertools 的環境變數並將日誌保留設定為一週的 [Lambda 建構函數](https://docs.aws.amazon.com/cdk/api/v1/python/aws_cdk.aws_lambda.html)以及可建立 REST API 的 [ApiGatewayv1 建構函數](https://docs.aws.amazon.com/cdk/api/v1/python/aws_cdk.aws_apigateway.html)。 ``` from aws_cdk import ( Stack, aws_apigateway as apigwv1, aws_lambda as lambda_, CfnOutput, Duration ) from constructs import Construct class HelloWorldStack(Stack): def __init__(self, scope: Construct, construct_id: str, **kwargs) -> None: super().__init__(scope, construct_id, **kwargs) # Powertools Lambda Layer powertools_layer = lambda_.LayerVersion.from_layer_version_arn( self, id="lambda-powertools", # At the moment we wrote this example, the aws_lambda_python_alpha CDK constructor is in Alpha, o we use layer to make the example simpler # See https://docs.aws.amazon.com/cdk/api/v2/python/aws_cdk.aws_lambda_python_alpha/README.html # Check all Powertools layers versions here: https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python/latest/#lambda-layer layer_version_arn=f"arn:aws:lambda:{self.region}:017000801446:layer:AWSLambdaPowertoolsPythonV2:21" ) function = lambda_.Function(self, 'sample-app-lambda', runtime=lambda_.Runtime.PYTHON_3_11, layers=[powertools_layer], code = lambda_.Code.from_asset("./lambda_function/"), handler="app.lambda_handler", memory_size=128, timeout=Duration.seconds(3), architecture=lambda_.Architecture.X86_64, environment={ "POWERTOOLS_SERVICE_NAME": "PowertoolsHelloWorld", "POWERTOOLS_METRICS_NAMESPACE": "PowertoolsSample", "LOG_LEVEL": "INFO" } ) apigw = apigwv1.RestApi(self, "PowertoolsAPI", deploy_options=apigwv1.StageOptions(stage_name="dev")) hello_api = apigw.root.add_resource("hello") hello_api.add_method("GET", apigwv1.LambdaIntegration(function, proxy=True)) CfnOutput(self, "apiUrl", value=f"{apigw.url}hello") ``` 1. 部署您的應用程式。 ``` cd .. cdk deploy ``` 1. 取得已部署應用程式的 URL： ``` aws cloudformation describe-stacks --stack-name HelloWorldStack --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`apiUrl`].OutputValue' --output text ``` 1. 調用 API 端點： ``` curl -X GET ``` 成功的話，您將會看到以下回應： ``` {"message":"hello world"} ``` 1. 若要取得函數的追蹤，請執行 [sam 追蹤](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-cli-command-reference-sam-traces.html)。 ``` sam traces ``` 追蹤輸出如下： ``` New XRay Service Graph Start time: 2023-02-03 14:59:50+00:00 End time: 2023-02-03 14:59:50+00:00 Reference Id: 0 - (Root) AWS::Lambda - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [1] Summary_statistics: - total requests: 1 - ok count(2XX): 1 - error count(4XX): 0 - fault count(5XX): 0 - total response time: 0.924 Reference Id: 1 - AWS::Lambda::Function - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [] Summary_statistics: - total requests: 1 - ok count(2XX): 1 - error count(4XX): 0 - fault count(5XX): 0 - total response time: 0.016 Reference Id: 2 - client - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [0] Summary_statistics: - total requests: 0 - ok count(2XX): 0 - error count(4XX): 0 - fault count(5XX): 0 - total response time: 0 XRay Event [revision 1] at (2023-02-03T14:59:50.204000) with id (1-63dd2166-434a12c22e1307ff2114f299) and duration (0.924s) - 0.924s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j [HTTP: 200] - 0.016s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - 0.739s - Initialization - 0.016s - Invocation - 0.013s - ## lambda_handler - 0.000s - ## app.hello - 0.000s - Overhead ``` 1. 這是可透過網際網路存取的公有 API 端點。建議您在測試後刪除端點。 ``` cdk destroy ``` ## 使用 ADOT 來檢測您的 Python 函數 ADOT 提供全受管 Lambda [層](chapter-layers.md)，包含使用 OTel SDK 收集遙測資料所需的一切內容。透過取用此層，您可以檢測 Lambda 函數，而無需修改任何函數程式碼。您還可以將層設定為對 OTel 進行自訂初始化。如需詳細資訊，請參閱 ADOT 文件中的[針對 Lambda 上的 ADOT 收集器進行自訂組態設定](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/lambda#custom-configuration-for-the-adot-collector-on-lambda)。 對於 Python 執行時間，您可以新增**適用於 ADOT Python 的AWS 受管 Lambda 層**來自動檢測您的函數。此層同時適用於 arm64 和 x86\$164 架構。如需有關如何新增此層的詳細指示，請參閱 ADOT 文件中的[適用於 Python 的AWS Distro for OpenTelemetry Lambda 支援](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/lambda/lambda-python)。 ## 使用 X-Ray SDK 來檢測 Python 功能 若要記錄 Lambda 函數對應用程式中其他資源所進行之呼叫的詳細資料，您也可以使用 適用於 Python 的 AWS X-Ray SDK。若要取得開發套件，請將 `aws-xray-sdk` 套件新增至應用程式的相依性。 **Example [requirements.txt](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-python/function/requirements.txt)** ``` jsonpickle==1.3 aws-xray-sdk==2.4.3 ``` 在函數程式碼中，您可以使用 `aws_xray_sdk.core`模組修補程式`boto3`庫，以檢測 AWS SDK 用戶端。 **Example [函數 – 追蹤 AWS SDK 用戶端](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-python/function/lambda_function.py)** ``` import boto3 from aws_xray_sdk.core import xray_recorder from aws_xray_sdk.core import patch_all logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO) patch_all() client = boto3.client('lambda') client.get_account_settings() def lambda_handler(event, context): logger.info('## ENVIRONMENT VARIABLES\r' + jsonpickle.encode(dict(**os.environ))) ... ``` 新增正確的相依項並完成必要的程式碼變更後，請透過 Lambda 主控台或 API 在函數組態中啟用追蹤功能。 ## 透過 Lambda 主控台來啟用追蹤 若要使用控制台在 Lambda 函數上切換主動追蹤，請按照下列步驟操作： **開啟主動追蹤** 1. 開啟 Lambda 主控台中的 [函數頁面](https://console.aws.amazon.com/lambda/home#/functions)。 1. 選擇一個函數。 1. 選擇**組態**，然後選擇**監控和操作工具**。 1. 在**其他監控工具**欄位中，選擇**編輯**。 1. 在 **CloudWatch Application Signals 和 AWS X-Ray** 下，選擇**啟用** **Lambda 服務追蹤**。 1. 選擇**儲存**。 ## 透過 Lambda API 啟用追蹤 使用 AWS CLI 或 AWS SDK 在 Lambda 函數上設定追蹤，請使用下列 API 操作： + [UpdateFunctionConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/api/API_UpdateFunctionConfiguration.html) + [GetFunctionConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/api/API_GetFunctionConfiguration.html) + [CreateFunction](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/api/API_CreateFunction.html) 下列範例 AWS CLI 命令會在名為 **my-function** 的函數上啟用主動追蹤。 ``` aws lambda update-function-configuration --function-name my-function \ --tracing-config Mode=Active ``` 追蹤模式是您發布函數版本時版本特定組態的一部分。您無法變更已發佈版本上的追蹤模式。 ## 使用 啟用追蹤 CloudFormation 若要在 CloudFormation 範本中的 `AWS::Lambda::Function` 資源上啟用追蹤，請使用 `TracingConfig` 屬性。 **Example [function-inline.yml](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/blob/master/templates/function-inline.yml) - 追蹤組態** ``` Resources: function: Type: [AWS::Lambda::Function](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-lambda-function.html) Properties: TracingConfig: Mode: Active ... ``` 對於 AWS Serverless Application Model (AWS SAM) `AWS::Serverless::Function` 資源，請使用 `Tracing` 屬性。 **Example [template.yml](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-nodejs/template.yml) - 追蹤組態** ``` Resources: function: Type: [AWS::Serverless::Function](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-resource-function.html) Properties: Tracing: Active ... ``` ## 解讀 X-Ray 追蹤 您的函數需要將追蹤資料上傳至 X-Ray 的許可。當您在 Lambda 主控台中啟用追蹤時，Lambda 會將必要的許可新增至函數的[執行角色](lambda-intro-execution-role.md)。否則，請將 [AWSXRayDaemonWriteAccess](https://console.aws.amazon.com/iam/home#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AWSXRayDaemonWriteAccess) 政策新增至執行角色。 設定主動追蹤之後，您可以透過應用程式來觀察特定請求。[X-Ray 服務圖](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html#xray-concepts-servicegraph)顯示了有關應用程式及其所有元件的資訊。下列範例顯示了一個具有兩個函數的應用程式。主要函式會處理事件，有時會傳回錯誤。頂端的第二個函數會處理出現在第一個日誌群組中的錯誤，並使用 AWS SDK 呼叫 X-Ray、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 和 Amazon CloudWatch Logs。 ![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lambda/latest/dg/images/sample-errorprocessor-servicemap.png) X-Ray 無法追蹤應用程式的所有請求。X-Ray 會套用取樣演算法以確保追蹤的效率，同時仍提供所有請求的代表範本。取樣率為每秒 1 次請求和 5% 的額外請求。不能針對函數設定 X-Ray 取樣率。 在 X-Ray 中，*追蹤*會記錄一或多個*服務*所處理之要求的相關資訊。Lambda 會在每個追蹤上記錄 2 個區段，這會在服務圖表上建立兩個節點。下圖反白顯示了這兩個節點： ![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lambda/latest/dg/images/xray-servicemap-function.png) 左側第一個節點代表接收調用請求的 Lambda 服務。第二個節點代表您特定的 Lambda 函數。下列範例顯示了具有這 2 個區段的追蹤。兩者都被命名為 **my-function**，但其中之一的來源為 `AWS::Lambda`，而另一個的來源為 `AWS::Lambda::Function`。如果 `AWS::Lambda` 區段顯示錯誤，Lambda 服務就會出現問題。如果 `AWS::Lambda::Function` 區段顯示錯誤，表示您的函數出現了問題。 ![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lambda/latest/dg/images/V2_sandbox_images/my-function-2-v1.png) 此範例會展開 `AWS::Lambda::Function` 區段以顯示其三個子區段： **注意** AWS 目前正在對 Lambda 服務實作變更。由於這些變更，您可能會看到系統日誌訊息的結構和內容，與 AWS 帳戶中不同 Lambda 函數發出的追蹤區段之間存在細微差異。 此處顯示的追蹤範例說明了舊式函數區段。下列段落說明了舊式和新式區段之間的差異。 這些變化將在未來幾週內實作，除中國和 GovCloud 區域以外，所有 AWS 區域 中的所有函數都會轉換至使用新格式的日誌訊息和追蹤區段。 舊式函數區段包含下列子區段： + **初始化** - 表示載入函數和執行[初始化程式碼](foundation-progmodel.md)所花費的時間。只有函數的每個執行個體所處理的第一個事件會顯示此子區段。 + **調用** – 表示執行處理常式程式碼所花費的時間。 + **額外負荷** - 表示 Lambda 執行期為做好準備以處理下一個事件所花費的時間。 新式函數區段不包含 `Invocation` 子區段。相反地，客戶子區段會直接連接至函數區段。如需舊式和新式函數區段結構的詳細資訊，請參閱[了解 X-Ray 追蹤](services-xray.md#services-xray-traces)。 您也可以檢測 HTTP 用戶端、記錄 SQL 查詢，以及建立具有註釋和中繼資料的自訂子區段。如需詳細資訊，請參閱《*AWS X-Ray 開發人員指南*》中的 [適用於 Python 的 AWS X-Ray SDK](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-python.html) 許可。 **定價** 您可以在每月免費使用 X-Ray 追蹤，最高可達特定限制，作為 AWS 免費方案的一部分。達到閾值後，X-Ray 會收取追蹤儲存及擷取的費用。如需詳細資訊，請參閱 [AWS X-Ray 定價](https://aws.amazon.com/xray/pricing/)。 ## 將執行時間相依項存放存在層中 (X-Ray SDK) 如果您使用 X-Ray 開發套件來檢測函數程式碼的 AWS SDK 用戶端，您的部署套件可能會變得相當大。為了避免每次更新函數程式碼時上傳執行時間相依性，請將 X-Ray SDK 封裝在一個 [Lambda 層](chapter-layers.md)中。 以下範例會顯示存放 適用於 Python 的 AWS X-Ray SDK的 `AWS::Serverless::LayerVersion` 資源。 **Example [template.yml](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-python/template.yml) - 相依性層** ``` Resources: function: Type: [AWS::Serverless::Function](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-resource-function.html) Properties: CodeUri: function/. Tracing: Active Layers: - !Ref libs ... libs: Type: [AWS::Serverless::LayerVersion](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-resource-layerversion.html) Properties: LayerName: blank-python-lib Description: Dependencies for the blank-python sample app. ContentUri: package/. CompatibleRuntimes: - python3.11 ``` 透過此組態，您只有在變更執行時間相依性時才會更新程式庫層。由於函數部署套件僅含有您的程式碼，因此有助於減少上傳時間。 為相依性建立圖層需要建置變更，才能在部署之前產生圖層封存。如需工作範例，請參閱 [blank-python](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-python) 範例應用程式。