使用 Python 构建AWS Lambda 函数
在本章中,我们将在 Python 中创建一个简单的 AWS Lambda 函数,并详细了解其工作概念。
在继续在 AWS 中创建 Lambda 函数之前,我们需要 AWS 工具包支持 Python。为此,请按照下面给出的步骤并观察所附的相应屏幕截图-
步骤 1
登录 AWS 控制台并创建 Lambda 函数并选择语言为 Python。
步骤 2
现在,单击 创建函数按钮并输入在 Python 中创建简单 AWS Lambda 的详细信息。此代码返回消息 Hello from Lambda using Python 并如下所示-
步骤 3
现在,保存更改并测试代码以查看输出。当您使用 UI 中的测试按钮在 AWS 控制台中对其进行测试时,您应该会看到以下输出和日志。
步骤 4
现在,您可以在任何编辑器或 Python IDE 中编写代码。在这里,我们使用 Visual Studio 代码来编写代码。您应该稍后压缩文件并上传到 AWS 控制台。
在这里,我们压缩了代码并使用了 AWS 控制台。
步骤 5
现在,选择 上传 .ZIP 文件选项,如下所示-
Python 的处理程序详细信息
请注意,处理程序必须是文件名,后跟函数名。在上面的例子中,我们的文件名是 hellopython.py,函数名是 my_handler;,所以处理程序是 hellopython.my_handler。
上传完成并保存更改后,它实际上会在 AWS Lambda 控制台的在线编辑器中显示 zip 文件的详细信息。现在,让我们测试代码以查看输出和日志。
def my_handler(event, context):
return "aws lambda in python using zip file"
在上面的代码中,函数名 my_handler 有 2 个参数,事件和上下文。
Python 中的上下文对象
上下文对象提供了诸如 Lambda 函数名称、剩余时间(以毫秒为单位)、请求 ID、云监视组名称、超时详细信息等详细信息。
上下文对象上可用的方法和属性如下表所示-
Sr.No |
方法名称和描述 |
1 |
get_remaining_time_in_millis() 此方法以毫秒为单位给出剩余时间,直到 lambda 函数终止函数 |
Sr.No |
属性和描述 |
1 |
function_name 这给出了 aws lambda 函数名 |
2 |
function_version 这里给出了 aws lambda 函数执行的版本 |
3 |
invoked_function_arn 这将提供 ARN 详细信息。 |
4 |
memory_limit_in_mb 这显示了创建 lambda 函数时添加的内存限制 |
5 |
aws_request_id 这给出了 aws 请求 ID。 |
6 |
og_group_name 这将给出cloudwatch组的名称 |
7 |
log_stream_name 这将给出写入日志的 cloudwatch 日志流名称。 |
8 |
identity 当与 aws mobile sdk 一起使用时,这将提供有关 amazon cognito 身份提供商的详细信息。给出的详细信息如下- identity.cognito_identity_ididentity.cognito_identity_pool_id |
9 |
client_context 这将是与 aws mobile sdk 一起使用时客户端应用程序的详细信息。给出的细节如下- client_context.client.installation_idclient_context.client.app_titleclient_context.client.app_version_nameclient_context.client.app_version_codeclient_context.client.app_package_nameclient_context.custom-它具有来自移动客户端应用程序的自定义值的字典client_context.env-它包含来自 AWS 移动开发工具包的环境详细信息 |
让我们看一个 Python 中的工作示例,该示例输出上下文详细信息。观察下面给出的代码-
def my_handler(event, context):
print("Log stream name:", context.log_stream_name)
print("Log group name:", context.log_group_name)
print("Request ID:",context.aws_request_id)
print("Mem. limits(MB):", context.memory_limit_in_mb)
print("Time remaining (MS):", context.get_remaining_time_in_millis())
return "aws lambda in python using zip file"
上面显示的代码的相应输出如下-
使用 Python 进行日志记录
要使用 Python 记录信息,我们可以使用可用的打印或记录器功能。让我们使用上面的上下文示例并检查 inCloudWatch 以查看是否打印了日志。观察以下代码-
def my_handler(event, context):
print("Log stream name:", context.log_stream_name)
print("Log group name:", context.log_group_name)
print("Request ID:",context.aws_request_id)
print("Mem. limits(MB):", context.memory_limit_in_mb)
print("Time remaining (MS):", context.get_remaining_time_in_millis())
return "aws lambda in python using zip file"
此代码在 CloudWatch 中的输出如下所示-
import logging
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)
def my_handler(event, context):
logger.info("Using logger to print messages to cloudwatch logs")
return "aws lambda in python using zip file"
此输出将如下面的屏幕截图所示-
Python 中 Lambda 函数的错误处理
在本节中,让我们看一个演示如何在 Python 中处理错误的工作示例。观察这里给出的一段代码-
def error_handler(event, context):
raise Exception("Error Occured!")
日志显示如下图所示-
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