AWS Lambda – Python 函数

本章将创建一个简单的 Python AWS Lambda 函数，并详细了解其工作原理。

在开始在 AWS 中创建 Lambda 函数之前，我们需要 Python 的 AWS 工具包支持。为此，请按照以下步骤操作，并观察相应的附加屏幕截图：

步骤 1

步骤 2

现在，单击创建函数按钮并输入创建简单的 Python AWS Lambda 的详细信息。此代码返回消息Hello from Lambda using Python，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 Python 编辑器或 IDE 中编写代码。在这里，我们使用 Visual Studio Code 编写代码。您稍后应压缩文件并将其上传到 AWS 控制台。

在这里，我们压缩了代码并使用 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。在上述情况下，我们的文件名是hellopython.py，函数名是my_handler；因此，处理程序将是hellopython.my_handler。

上传完成后并保存更改后，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。

现在，让我们使用以下示例代码了解 Lambda 函数的详细信息：

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 有两个参数，event 和 context。

Python 中的 Context 对象

Context 对象提供诸如 Lambda 函数名称、剩余时间（毫秒）、请求 ID、CloudWatch 组名称、超时详细信息等详细信息。

下表显示了 context 对象上可用的方法和属性：

序号	方法名称和说明
1	get_remaining_time_in_millis() 此方法以毫秒为单位提供 Lambda 函数终止函数之前的剩余时间

序号	属性和说明
1	function_name 这将提供 AWS Lambda 函数名称
2	function_version 这将提供正在执行的 AWS Lambda 函数的版本
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 这将提供 AWS 请求 ID。
6	log_group_name 这将提供 CloudWatch 组名称。
7	log_stream_name 这将提供写入日志的 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 身份提供程序的详细信息。提供的详细信息如下： identity.cognito_identity_id identity.cognito_identity_pool_id
9	client_context 当与 AWS Mobile SDK 一起使用时，这将提供客户端应用程序的详细信息。提供的详细信息如下： client_context.client.installation_id client_context.client.app_title client_context.client.app_version_name client_context.client.app_version_code client_context.client.app_package_name client_context.custom - 它包含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 Mobile SDK 的环境详细信息的字典

让我们看看 Python 中一个有效的示例，它输出上下文详细信息。请观察以下代码：

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"

上面显示的代码的相应输出如下所示：

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 print 或 logger 函数。让我们使用上面关于上下文的示例，并在 CloudWatch 中检查是否打印了日志。请观察以下代码：

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：

请观察以下示例，以了解有关使用 logger 将日志打印到 CloudWatch 的信息：

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"

此代码的输出将如以下屏幕截图所示：

Python 中的 Lambda 函数错误处理

在本节中，让我们来看一个有效的示例，该示例显示如何在 Python 中处理错误。请观察此处提供的代码段：

def error_handler(event, context):
   raise Exception('Error Occured!')

日志显示如下图所示：

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