検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルAWS SAM Lambda プロジェクト用のローカル開発サーバー

Local Development Server for AWS SAM Lambda Projects

現在、私は AWS ラムダをリクエスト ハンドラーとして使用して REST API を構築するプロジェクトに取り組んでいます。全体として AWS SAM を使用してラムダとレイヤーを定義し、それを優れた template.yaml ファイルで API ゲートウェイに接続します。

問題

この API をローカルでテストすることは、他のフレームワークほど簡単ではありません。 AWS は、ラムダ (Lambda 環境をより適切に複製する) をホストする Docker イメージを構築するための sam local コマンドを提供していますが、このアプローチは開発中に迅速に反復するには重すぎることがわかりました。

解決策

次のような方法が欲しかったです:

  • ビジネス ロジックとデータ検証をすばやくテストします
  • フロントエンド開発者がテストするためのローカル サーバーを提供します
  • 変更のたびに Docker イメージを再構築するオーバーヘッドを回避します

そこで、これらのニーズに対応するスクリプトを作成しました。 ?‍♂️

TL;DR: この GitHub リポジトリのserver_local.py をチェックしてください。

主な利点

  • クイックセットアップ: API Gateway ルートを Flask ルートにマッピングするローカル Flask サーバーを起動します。
  • 直接実行: Docker のオーバーヘッドなしで、Python 関数 (Lambda ハンドラー) を直接トリガーします。
  • ホットリロード: 変更はすぐに反映され、開発フィードバック ループが短縮されます。

この例は、sam init の「Hello World」プロジェクトに基づいて構築されており、ローカル開発を可能にするために server_local.py とその要件が追加されています。

SAM テンプレートの読み取り

ここで私がやっていることは、インフラストラクチャとすべてのラムダの現在の定義があるため、最初に template.yaml を読み取ることです。

辞書定義を作成するために必要なコードはこれだけです。 SAM テンプレートに固有の関数を処理するために、いくつかのコンストラクターを CloudFormationLoader に追加しました。別のオブジェクトへの参照として Ref、置換するメソッドとして Sub、属性を取得する GetAtt をサポートできるようになりました。ここにさらにロジックを追加できると思いますが、現時点ではこれで十分に機能します。

import os
from typing import Any, Dict
import yaml


class CloudFormationLoader(yaml.SafeLoader):
    def __init__(self, stream):
        self._root = os.path.split(stream.name)[0]  # type: ignore
        super(CloudFormationLoader, self).__init__(stream)

    def include(self, node):
        filename = os.path.join(self._root, self.construct_scalar(node))  # type: ignore
        with open(filename, "r") as f:
            return yaml.load(f, CloudFormationLoader)


def construct_getatt(loader, node):
    if isinstance(node, yaml.ScalarNode):
        return {"Fn::GetAtt": loader.construct_scalar(node).split(".")}
    elif isinstance(node, yaml.SequenceNode):
        return {"Fn::GetAtt": loader.construct_sequence(node)}
    else:
        raise yaml.constructor.ConstructorError(
            None, None, f"Unexpected node type for !GetAtt: {type(node)}", node.start_mark
        )


CloudFormationLoader.add_constructor(
    "!Ref", lambda loader, node: {"Ref": loader.construct_scalar(node)}  # type: ignore
)
CloudFormationLoader.add_constructor(
    "!Sub", lambda loader, node: {"Fn::Sub": loader.construct_scalar(node)}  # type: ignore
)
CloudFormationLoader.add_constructor("!GetAtt", construct_getatt)


def load_template() -> Dict[str, Any]:
    with open("template.yaml", "r") as file:
        return yaml.load(file, Loader=CloudFormationLoader)

これにより、次のような json が生成されます。

{
   "AWSTemplateFormatVersion":"2010-09-09",
   "Transform":"AWS::Serverless-2016-10-31",
   "Description":"sam-app\nSample SAM Template for sam-app\n",
   "Globals":{
      "Function":{
         "Timeout":3,
         "MemorySize":128,
         "LoggingConfig":{
            "LogFormat":"JSON"
         }
      }
   },
   "Resources":{
      "HelloWorldFunction":{
         "Type":"AWS::Serverless::Function",
         "Properties":{
            "CodeUri":"hello_world/",
            "Handler":"app.lambda_handler",
            "Runtime":"python3.9",
            "Architectures":[
               "x86_64"
            ],
            "Events":{
               "HelloWorld":{
                  "Type":"Api",
                  "Properties":{
                     "Path":"/hello",
                     "Method":"get"
                  }
               }
            }
         }
      }
   },
   "Outputs":{
      "HelloWorldApi":{
         "Description":"API Gateway endpoint URL for Prod stage for Hello World function",
         "Value":{
            "Fn::Sub":"https://${ServerlessRestApi}.execute-api.${AWS::Region}.amazonaws.com/Prod/hello/"
         }
      },
      "HelloWorldFunction":{
         "Description":"Hello World Lambda Function ARN",
         "Value":{
            "Fn::GetAtt":[
               "HelloWorldFunction",
               "Arn"
            ]
         }
      },
      "HelloWorldFunctionIamRole":{
         "Description":"Implicit IAM Role created for Hello World function",
         "Value":{
            "Fn::GetAtt":[
               "HelloWorldFunctionRole",
               "Arn"
            ]
         }
      }
   }
}

レイヤーの処理

これにより、各エンドポイントの Flask ルートを動的に作成するのが簡単になります。しかし、その前に余計なことを。

sam init helloworld アプリではレイヤーが定義されていません。しかし、実際のプロジェクトではこの問題が発生しました。これを適切に動作させるために、レイヤー定義を読み取り、Python インポートが正しく動作できる sys.path に追加する関数を追加しました。これをチェックしてください:

def add_layers_to_path(template: Dict[str, Any]):
    """Add layers to path. Reads the template and adds the layers to the path for easier imports."""
    resources = template.get("Resources", {})
    for _, resource in resources.items():
        if resource.get("Type") == "AWS::Serverless::LayerVersion":
            layer_path = resource.get("Properties", {}).get("ContentUri")
            if layer_path:
                full_path = os.path.join(os.getcwd(), layer_path)
                if full_path not in sys.path:
                    sys.path.append(full_path)

Flask ルートの作成

では、リソース全体をループしてすべての関数を見つける必要があります。それに基づいて、フラスコルートに必要なデータを作成しています。

def export_endpoints(template: Dict[str, Any]) -> List[Dict[str, str]]:
    endpoints = []
    resources = template.get("Resources", {})
    for resource_name, resource in resources.items():
        if resource.get("Type") == "AWS::Serverless::Function":
            properties = resource.get("Properties", {})
            events = properties.get("Events", {})
            for event_name, event in events.items():
                if event.get("Type") == "Api":
                    api_props = event.get("Properties", {})
                    path = api_props.get("Path")
                    method = api_props.get("Method")
                    handler = properties.get("Handler")
                    code_uri = properties.get("CodeUri")

                    if path and method and handler and code_uri:
                        endpoints.append(
                            {
                                "path": path,
                                "method": method,
                                "handler": handler,
                                "code_uri": code_uri,
                                "resource_name": resource_name,
                            }
                        )
    return endpoints

次のステップは、それを使用してそれぞれのルートを設定することです。

def setup_routes(template: Dict[str, Any]):
    endpoints = export_endpoints(template)
    for endpoint in endpoints:
        setup_route(
            endpoint["path"],
            endpoint["method"],
            endpoint["handler"],
            endpoint["code_uri"],
            endpoint["resource_name"],
        )


def setup_route(path: str, method: str, handler: str, code_uri: str, resource_name: str):
    module_name, function_name = handler.rsplit(".", 1)
    module_path = os.path.join(code_uri, f"{module_name}.py")
    spec = importlib.util.spec_from_file_location(module_name, module_path)
    if spec is None or spec.loader is None:
        raise Exception(f"Module {module_name} not found in {code_uri}")
    module = importlib.util.module_from_spec(spec)

    spec.loader.exec_module(module)
    handler_function = getattr(module, function_name)

    path = path.replace("{", "")

    print(f"Setting up route for [{method}] {path} with handler {resource_name}.")

    # Create a unique route handler for each Lambda function
    def create_route_handler(handler_func):
        def route_handler(*args, **kwargs):
            event = {
                "httpMethod": request.method,
                "path": request.path,
                "queryStringParameters": request.args.to_dict(),
                "headers": dict(request.headers),
                "body": request.get_data(as_text=True),
                "pathParameters": kwargs,
            }
            context = LambdaContext(resource_name)
            response = handler_func(event, context)

            try:
                api_response = APIResponse(**response)
                headers = response.get("headers", {})
                return Response(
                    api_response.body,
                    status=api_response.statusCode,
                    headers=headers,
                    mimetype="application/json",
                )
            except ValidationError as e:
                return jsonify({"error": "Invalid response format", "details": e.errors()}), 500

        return route_handler

    # Use a unique endpoint name for each route
    endpoint_name = f"{resource_name}_{method}_{path.replace('/', '_')}"
    app.add_url_rule(
        path,
        endpoint=endpoint_name,
        view_func=create_route_handler(handler_function),
        methods=[method.upper(), "OPTIONS"],
    )

そして、
でサーバーを起動できます

if __name__ == "__main__":
    template = load_template()
    add_layers_to_path(template)
    setup_routes(template)
    app.run(debug=True, port=3000)

それだけです。コード全体は github https://github.com/JakubSzwajka/aws-sam-lambda-local-server-python で入手できます。レイヤーなどの例外的なケースを見つけた場合は、改善できる場合、またはこれにさらに何かを追加する価値があると思われる場合は、お知らせください。とても役に立ちます。

潜在的な問題

要するに、これはローカル環境で動作します。ラムダにはメモリと CPU にいくつかの制限が適用されることに注意してください。最終的には実際の環境でテストするのが良いでしょう。このアプローチは、開発プロセスをスピードアップするためにのみ使用する必要があります。

これをプロジェクトに実装する場合は、洞察を共有してください。うまくいきましたか?直面した課題はありますか?あなたのフィードバックは、すべての人にとってこのソリューションの改善に役立ちます。

もっと知りたいですか?

さらなる洞察とチュートリアルにご期待ください!私のブログにアクセスしてください?

以上がAWS SAM Lambda プロジェクト用のローカル開発サーバーの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
LinuxターミナルでPythonバージョンを表示するときに発生する権限の問題を解決する方法は?LinuxターミナルでPythonバージョンを表示するときに発生する権限の問題を解決する方法は?Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか?HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は?TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

Pythonの数学モジュール:統計Pythonの数学モジュール:統計Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Pythonの統計モジュールは、強力なデータ統計分析機能を提供して、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるようにします。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。 このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記しない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、平均()関数の計算をサポートします。 浮動小数点数も使用できます。 ランダムをインポートします インポート統計 fractiから

人気のあるPythonライブラリとその用途は何ですか?人気のあるPythonライブラリとその用途は何ですか?Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。

Pythonでコマンドラインインターフェイス(CLI)を作成する方法は?Pythonでコマンドラインインターフェイス(CLI)を作成する方法は?Mar 10, 2025 pm 06:48 PM

この記事では、コマンドラインインターフェイス(CLI)の構築に関するPython開発者をガイドします。 Typer、Click、Argparseなどのライブラリを使用して、入力/出力の処理を強調し、CLIの使いやすさを改善するためのユーザーフレンドリーな設計パターンを促進することを詳述しています。

あるデータフレームの列全体を、Python内の異なる構造を持つ別のデータフレームに効率的にコピーする方法は?あるデータフレームの列全体を、Python内の異なる構造を持つ別のデータフレームに効率的にコピーする方法は?Apr 01, 2025 pm 11:15 PM

PythonのPandasライブラリを使用する場合、異なる構造を持つ2つのデータフレーム間で列全体をコピーする方法は一般的な問題です。 2つのデータがあるとします...

Pythonの仮想環境の目的を説明してください。Pythonの仮想環境の目的を説明してください。Mar 19, 2025 pm 02:27 PM

この記事では、Pythonにおける仮想環境の役割について説明し、プロジェクトの依存関係の管理と競合の回避に焦点を当てています。プロジェクト管理の改善と依存関係の問題を減らすための作成、アクティベーション、およびメリットを詳しく説明しています。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

PhpStorm Mac バージョン

PhpStorm Mac バージョン

最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

WebStorm Mac版

WebStorm Mac版

便利なJavaScript開発ツール

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強力な PHP 統合開発環境

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。