使用 本機執行API閘道 AWS SAM - AWS Serverless Application Model

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。

使用 本機執行API閘道 AWS SAM

在本機執行的 Amazon API Gateway 可以有各種優點。例如,在本機執行 API Gateway 可讓您在本機測試API端點,然後再部署到 AWS 雲端。如果您先在本機進行測試,通常可以減少雲端的測試和開發,這有助於降低成本。此外,在本機執行 可讓偵錯更容易。

若要啟動可用於測試HTTP請求/回應功能的API閘道本機執行個體,請使用 sam local start-api AWS SAM CLI 命令。此功能具有熱重新載入功能,因此您可以快速開發和迭代函數。

注意

熱重新載入是指僅重新整理變更的檔案,且應用程式的狀態保持不變。相反地,即時重新載入是指重新整理整個應用程式時,應用程式的狀態會遺失。

如需使用 sam local start-api命令的指示,請參閱 使用 進行測試的簡介 sam local start-api

根據預設, AWS SAM 會使用 AWS Lambda 代理整合,並支援 HttpApiApi 資源類型。如需HttpApi資源類型的代理整合的詳細資訊,請參閱 API 閘道開發人員指南 HTTP中的使用 的 AWS Lambda 代理整合APIs。如需使用Api資源類型進行代理整合的詳細資訊,請參閱API閘道開發人員指南中的了解閘道 Lambda 代理整合API

範例:

$ sam local start-api

AWS SAM 會自動尋找 AWS SAM 範本中已定義 HttpApiApi事件來源的任何函數。然後,它會將函數掛載到定義的HTTP路徑。

在下列Api範例中,Ratings函數掛載 ratings.py:handler()/ratings GET請求:

Ratings: Type: AWS::Serverless::Function Properties: Handler: ratings.handler Runtime: python3.9 Events: Api: Type: Api Properties: Path: /ratings Method: get

以下是Api回應範例:

// Example of a Proxy Integration response exports.handler = (event, context, callback) => { callback(null, { statusCode: 200, headers: { "x-custom-header" : "my custom header value" }, body: "hello world" }); }

如果您修改函數的程式碼,請執行 的 sam build 命令sam local start-api來偵測變更。

環境變數檔案

若要在本機宣告環境變數,以覆寫範本中定義的值,請執行下列動作:

  1. 建立包含要覆寫之環境變數JSON的檔案。

  2. 使用 --env-vars 引數覆寫範本中定義的值。

宣告環境變數

若要宣告全域套用至所有資源的環境變數,請指定如下所示的Parameters物件:

{ "Parameters": { "TABLE_NAME": "localtable", "BUCKET_NAME": "amzn-s3-demo-bucket", "STAGE": "dev" } }

若要宣告每個資源的不同環境變數,請為每個資源指定物件,如下所示:

{ "MyFunction1": { "TABLE_NAME": "localtable", "BUCKET_NAME": "amzn-s3-demo-bucket", }, "MyFunction2": { "TABLE_NAME": "localtable", "STAGE": "dev" } }

為每個資源指定物件時,您可以使用下列識別碼,依最高至最低優先順序列出:

  1. logical_id

  2. function_id

  3. function_name

  4. 完整路徑識別符

您可以使用上述兩種在單一檔案中同時宣告環境變數的方法。執行此操作時,您針對特定資源提供的環境變數優先於全域環境變數。

將環境變數儲存在JSON檔案中,例如 env.json

覆寫環境變數值

若要將環境變數覆寫為JSON檔案中定義的變數,請使用 --env-vars引數搭配 invokestart-api命令。例如:

$ sam local start-api --env-vars env.json

圖層

如果您的應用程式包含圖層,如需如何偵錯本機主機上圖層問題的相關資訊,請參閱 使用 Lambda 層來提高效率 AWS SAM