使用 Docker 创建 Python AWS Lambda 层

 

默认情况下，您的 AWS Lambda 函数仅包含核心 Python 功能。Lambda 层是一项很棒的功能，可让您向 Lambda 函数添​​加外部依赖项。在这篇文章中，我将向您介绍如何使用 Docker 创建自己的 Lambda 层库。

什么是 Lambda 层？

如果您不熟悉 Lambda 层，层是您可以在运行时包含在 Lambda 函数中的附加代码，用于将外部库合并到您的 Lambda 函数中。默认情况下，Lambda 函数仅包含核心 Python 库。层是您将其他外部库包含到您的 Lambda 函数中的一种方式。层的一个有用特性是它们存在于 Lambda 函数本身之外。创建层后，您可以在所有 Lambda 函数中使用该层。您可以从 AWS 文档中阅读有关层的更多信息。

使用 Docker 创建 Lambda 层

在这篇文章中，我们将以 Flask 为例创建一个层。使用 Docket 创建 Lambda 层有四个主要步骤：

1. 设置图层的本地目录
2. 使用 Docker 安装层包
3. 创建目录的 zip 文件
4. 使用 AWS CLI 上传到 AWS

接下来的几节将更详细地描述这些步骤中的每一个。最后一节将展示如何将这些步骤组合到一个 bash 脚本中，以使部署更加容易。

设置图层目录

第一步是构建将包含我们层的所有工件的本地目录结构。在终端中输入以下命令。将创建一个名为的新目录flask-layer以及一个子目录python/lib.python3.8/site-packages，我们将在其中安装 Python 包。

<span style="color:var(--syntax-text-color)"><span style="color:var(--syntax-text-color)"><code>mkdir flask-layer
cd flask-layer
mkdir -pv python/lib/python3.8/site-packages
</code></span></span>

如果您想为多个 Python 版本创建图层，您可以重复最后一个命令并将“python3.8”更改为您想要包含的任何其他 Python 版本。

在flask-layer目录中创建一个requirements.txt包含以下内容的文件。

<span style="color:var(--syntax-text-color)"><span style="color:var(--syntax-text-color)"><code>flask==1.1.1
</code></span></span>

该requirements.txt文件定义将包含在您的层中的包。如果您想在图层中包含其他依赖项，则可以将它们添加到此requirements.txt文件中。

层需要注意的一件事是，当它们被加载到您的 Lambda 函数中时，它们的大小不能超过 250MB。一个 Lambda 函数最多可以包含 5 个不同的层。考虑到这些限制，最好有更小的层，你可以在你的函数中混合和匹配，而不是构建大型的、单一用途的层。

使用 Docker 安装需求

Docker 将安装您在requirements.txt. Docker 具有复制 AWS Lambda 环境的图像。使用这些图像 Docker 将安装您在其中指定的requirements.txt与 Lambda 运行时兼容的库。在终端中输入以下代码。在输入此命令之前，请确保您已运行 Docker！

<span style="color:var(--syntax-text-color)"><span style="color:var(--syntax-text-color)"><code>docker run -v "$PWD":/var/task "lambci/lambda:build-python3.8" /bin/sh -c "pip install -r requirements.txt -t python/lib/python3.8/site-packages/; exit"
</code