使用 Python Lambda 函数的层

Lambda 层是包含补充代码或数据的 .zip 文件存档。层通常包含库依赖项、自定义运行时系统或配置文件。创建层涉及三个常见步骤：

本主题包含有关如何正确打包并创建具有外部库依赖项的 Python Lambda 层的步骤和指南。

先决条件

要完成本部分中的步骤，您必须满足以下条件：

在整个主题中，我们会引用 awsdocs GitHub 存储库中的 layer-python 示例应用程序。该应用程序包含用于下载依赖项并生成层的脚本。该应用程序还包含相应的函数，函数使用来自层的依赖项。创建层后，即可部署并调用相应的函数来验证一切是否正常运行。由于使用 Python 3.11 运行时系统来运行这些函数，因此这些层还必须与 Python 3.11 兼容。

在 layer-python 示例应用程序中，有两个示例：

Python 层与 Amazon Linux 的兼容性

创建层的第一步是将所有层内容捆绑到.zip 文件存档中。由于 Lambda 函数在 Amazon Linux 上运行，因此层内容必须能够在 Linux 环境中编译和构建。

在 Python 中，除了源代码发行版外，大多数程序包还可作为 Wheel（.whl 文件）使用。每个 Wheel 都是一种已构建的发行版，支持 Python 版本、操作系统和机器指令集的特定组合。

Wheel 有助于确保层与 Amazon Linux 兼容。下载依赖项时，如果可能，请下载通用 Wheel。（默认情况下，如果通用 Wheel 可用，则 pip 将安装通用 Wheel。） 通用 Wheel 包含 any 作为平台标签，表示与包括 Amazon Linux 在内的所有平台兼容。

在接下来的示例中，您要将 requests 库打包到 Lambda 层中。requests 库是可用作通用 Wheel 的示例程序包。

并非所有 Python 程序包都作为通用 Wheel 发行。例如，numpy 有多个 Wheel 发行版，每个版本都支持一组不同的平台。对于此类程序包，请下载 manylinux 发行版来确保与 Amazon Linux 兼容。有关如何打包此类层的详细说明，请参阅使用 manylinux Wheel 发行版。

在极少数情况下，Python 程序包可能无法作为 Wheel 使用。如果只存在源代码发行版 (sdist)，则建议在基于 Amazon Linux 2023 基本容器映像的 Docker 环境中安装并打包依赖项。如果想包含以其他语言（例如 C/C++）编写的自定义库，也推荐使用这种方法。此方法在 Docker 中模仿 Lambda 执行环境，可确保非 Python 程序包依赖项与 Amazon Linux 兼容。

Python 运行时系统的层路径

当您向函数添加层时，Lambda 会将层内容加载到该执行环境的 /opt 目录中。对于每个 Lambda 运行时系统，PATH 变量都包括 /opt 目录中的特定文件夹路径。为确保 PATH 变量能够获取层内容，层 .zip 文件应在以下文件夹路径中具有依赖项：

例如，您在本教程中创建生成的层.zip 文件具有以下目录结构：

layer_content.zip
└ python
    └ lib
        └ python3.11
            └ site-packages
                └ requests
                └ <other_dependencies> (i.e. dependencies of the requests package)
                └ ...

requests 库位于 python/lib/python3.11/site-packages 目录中，位置正确。这可确保 Lambda 在函数调用期间可以找到该库。

打包层内容

在本示例中，您要将 Python requests 库打包到一个层 .zip 文件中。完成以下步骤，安装并打包层内容。

创建层

在本部分，您会获取在上一部分中生成的 layer_content.zip 文件，将其作为 Lambda 层上传。您可以使用 Amazon Web Services Management Console 上传层，也可以通过 Amazon Command Line Interface（Amazon CLI）使用 Lambda API 上传层。上传层 .zip 文件时，在以下 PublishLayerVersion Amazon CLI 命令中，将 python3.11 指定为兼容的运行时系统，并将 arm64 指定为兼容的架构。

aws lambda publish-layer-version --layer-name python-requests-layer \
    --zip-file fileb://layer_content.zip \
    --compatible-runtimes python3.11 \
    --compatible-architectures "arm64"

注意响应中的 LayerVersionArn，与 arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:layer:python-requests-layer:1 类似。在本教程的下一步中，在将层添加到函数时，您要用到此 Amazon 资源名称（ARN）。

将层添加到函数

在本部分，您要部署在函数代码中使用 requests 库的示例 Lambda 函数，然后附加该层。要部署该函数，您需要一个 Lambda 执行角色。如果目前没有执行角色，则按照可折叠部分中的步骤操作。若有，则跳至下一部分来部署函数。

aws lambda invoke --function-name python_function_with_layer \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --payload '{ "key": "value" }' response.json

{
    "StatusCode": 200,
    "FunctionError": "Unhandled",
    "ExecutedVersion": "$LATEST"
}

"errorMessage": "Unable to import module 'lambda_function': No module named 'requests'"

接下来，将层附加到函数。在以下 Amazon CLI 命令中，将 --layers 参数替换为之前记下的层版本 ARN：

aws lambda update-function-configuration --function-name python_function_with_layer \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --layers "arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:layer:python-requests-layer:1"

最后，尝试使用以下 Amazon CLI 命令调用函数：

aws lambda invoke --function-name python_function_with_layer \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --payload '{ "key": "value" }' response.json

应看到类似如下内容的输出：

{
    "StatusCode": 200,
    "ExecutedVersion": "$LATEST"
}

输出 response.json 文件包含有关响应的详细信息。

使用 manylinux Wheel 发行版

有时，要作为依赖项包含的程序包没有通用 Wheel（具体来说，就是没有 any 作为平台标签）。在这种情况下，请改为下载支持 manylinux 的 Wheel。此举可确保 Layer 库与 Amazon Linux 兼容。

numpy 是没有通用 Wheel 的程序包。如果要将 numpy 程序包包含在层中，则可以完成以下示例步骤来正确安装并打包层。

要将该层上传到 Lambda，请使用以下 PublishLayerVersion Amazon CLI 命令：

aws lambda publish-layer-version --layer-name python-numpy-layer \
    --zip-file fileb://layer_content.zip \
    --compatible-runtimes python3.11 \
    --compatible-architectures "x86_64"

注意响应中的 LayerVersionArn，与 arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:layer:python-numpy-layer:1 类似。要验证层是否按预期运行，请在 function-numpy 目录中部署 Lambda 函数。

aws lambda invoke --function-name python_function_with_numpy \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --payload '{ "key": "value" }' response.json

{
    "StatusCode": 200,
    "FunctionError": "Unhandled",
    "ExecutedVersion": "$LATEST"
}

"errorMessage": "Unable to import module 'lambda_function': No module named 'numpy'"

接下来，将层附加到函数。在以下 Amazon CLI 命令中，将 --layers 参数替换为层版本 ARN：

aws lambda update-function-configuration --function-name python_function_with_numpy \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --layers "arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:layer:python-requests-layer:1"

最后，尝试使用以下 Amazon CLI 命令调用函数：

aws lambda invoke --function-name python_function_with_numpy \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --payload '{ "key": "value" }' response.json

应看到类似如下内容的输出：

{
    "StatusCode": 200,
    "ExecutedVersion": "$LATEST"
}

您可以检查函数日志，验证代码是否将 numpy 数组打印为标准输出。