Stellen Sie die Python 3-Funktion mit Serverless Framework unter AWS Lambda bereit

• Ich habe das Erscheinungsdatum falsch verstanden und es war der nächste Tag.

Einführung

--Dieser Artikel ist Python Part 3 Adventskalender 2019 ist der 16. Tag.

• Dies ist ein Memo, bis Sie eine Python3-Funktion mit Serverless Framework unter AWS Lambda bereitstellen und veröffentlichen.

Annahme

• Der Befehl npm kann verwendet werden
• Es gibt einen IAM-Benutzer für das serverlose Framework
• Sie können sich an den offiziellen [diesen Bereich] wenden (https://serverless.com/framework/docs/providers/aws/guide/credentials/) (Administratorzugriff wird empfohlen).
• Ein Zustand, in dem Docker verwendet werden kann

Installation und Konfiguration von Serverless Framework

Die Installation ist eine Einstellung der npm-Installation.

$ npm install serverless

Stellen Sie sicher, dass der Pfad in --version ist.

$ serverless --version
Framework Core: 1.59.3
Plugin: 3.2.5
SDK: 2.2.1
Components Core: 1.1.2
Components CLI: 1.4.0

Legen Sie das IAM-Konto für Serverless Framewrok fest, das zuvor mit den Anmeldeinformationen für die Serverless-Konfiguration erstellt wurde.

serverless config credentials --provider aws --key foo --secret bar

Damit sind die Vorbereitungen abgeschlossen.

Vorlagengenerierung und -bereitstellung

Generieren Sie ein Vorlagenprojekt für Python3.

serverless create --template aws-python3 --name aws-lambda-hello-python --path aws-lambda-hello-python

Die folgenden Dateien werden tatsächlich generiert.

$ cd aws-lambda-hello-python

$ tree
.
├── handler.py
└── serverless.yml

0 directories, 2 files

Der obige Befehl generiert nicht die Hauptmethode, aber dieses Mal wollte ich, dass sie lokal funktioniert, also habe ich sie hinzugefügt.

handler.py

import json


def hello(event, context):
    body = {
        "message": "Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!",
        "input": event
    }

    response = {
        "statusCode": 200,
        "body": json.dumps(body)
    }

    return response

    # Use this code if you don't use the http event with the LAMBDA-PROXY
    # integration
    """
    return {
        "message": "Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!",
        "event": event
    }
    """

if __name__  == "__main__":
    print(json.dumps(hello("","")))

Es gibt viele Kommentare, aber das erforderliche Minimum ist: (Da Sie keine Region angegeben haben, wird sie in der Standardeinstellung us-east-1 bereitgestellt.)

serverless.yml

service: aws-lambda-hello-python

provider:
  name: aws
  runtime: python3.8

functions:
  hello:
    handler: handler.hello

Lassen Sie es uns mit Local ein wenig verschieben.

$ pyenv local 3.8.0
$ python3 handler.py
{"statusCode": 200, "body": "{\"message\": \"Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!\", \"input\": \"\"}"}

Es funktionierte. Lassen Sie uns nun den Vorgang bereitstellen und überprüfen.

$ serverless deploy -v
(Nachricht weggelassen)

$ serverless invoke -f hello
{
    "statusCode": 200,
    "body": "{\"message\": \"Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!\", \"input\": {}}"
}

Es scheint, dass es ordnungsgemäß bereitgestellt werden konnte.

Verwendung externer Bibliotheken

• Ich möchte eine externe Bibliothek verwenden können. ――Ich möchte numpy einführen, aber die native Bibliothek muss für jede Umgebung erstellt werden, was bei normaler Verwendung mit Lambda etwas problematisch ist, aber die Verwendung des Serverless Framework macht es relativ einfach.

Stellen Sie die venv-Umgebung zur Verfügung, installieren Sie numpy und frieren Sie sie ein.

$ python3 -m venv .venv
$ .venv/bin/pip install numpy
$ .venv/bin/pip freeze > requirements.txt

Fügen Sie den Prozess hinzu, der numpy entsprechend verwendet. (Der Mittelwert wird sich ändern).

handler.py

import json
import numpy as np


def hello(event, context):
    arr = range(1, 100+1)
    mean = np.mean(arr)

    body = {
        "message": "Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!",
        "input": event,
        "mean" : mean
    }

    response = {
        "statusCode": 200,
        "body": json.dumps(body)
    }

    return response

    # Use this code if you don't use the http event with the LAMBDA-PROXY
    # integration
    """
    return {
        "message": "Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!",
        "event": event
    }
    """

if __name__  == "__main__":
    print(json.dumps(hello("","")))

Bei lokaler Ausführung sieht es so aus.

$ .venv/bin/python3 handler.py
{"statusCode": 200, "body": "{\"message\": \"Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!\", \"input\": \"\", \"mean\": 50.5}"}

Installieren Sie ein Plugin, mit dem Serverless Anforderungen verwenden kann.

npm install serverless-python-requirements

Zu serverless.yml hinzufügen (Plugins hinzufügen)

service: aws-lambda-hello-python

provider:
  name: aws
  runtime: python3.8

functions:
  hello:
    handler: handler.hello

plugins:
  - serverless-python-requirements

custom:
  pythonRequirements:
    dockerizePip: true

package:
  include:
    - handler.py
  exclude:
    - '**'

Versuchen Sie die Bereitstellung (Docker führt Numpy Build aus und stellt bereit)

$ serverless deploy -v

Lassen Sie uns die Operation überprüfen.

$ serverless invoke -f hello
{
    "statusCode": 200,
    "body": "{\"message\": \"Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!\", \"input\": {}, \"mean\": 50.5}"
}

Numpy funktioniert richtig! Lass uns ein lustiges Python & Serverless Leben haben!