cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonMemasang Ketergantungan Python pada AWS Lambda Menggunakan EFS

Installing Python Dependencies on AWS Lambda Using EFS

Apabila bekerja dengan AWS Lambda, salah satu cabaran biasa yang dihadapi oleh pembangun ialah mengurus kebergantungan Python yang besar. Perpustakaan seperti Panda, Shapely dan GeoPandas, yang penting untuk tugasan seperti analisis geospatial, selalunya melebihi had lapisan unzip Lambda 250 MB. Penyelesaian praktikal? Simpan kebergantungan anda pada EFS (Sistem Fail Elastik) dan lekapkannya pada fungsi Lambda anda.

Dalam siaran ini, kami akan menjalankan proses penyediaan ini, termasuk prasyarat, faedah utama dan pelaksanaan langkah demi langkah.


Prasyarat

Siaran ini ditujukan untuk pengguna yang mempunyai pengalaman AWS lanjutan. Ia menganggap pemahaman yang kukuh tentang perkhidmatan AWS seperti Lambda, EFS, VPC dan kumpulan keselamatan, serta kebiasaan mengurus infrastruktur dan menggunakan penyelesaian berskala dalam awan.
Sebelum kita menyelami persediaan, pastikan anda mempunyai perkara berikut:

  1. Fungsi AWS Lambda: Fungsi Lambda yang digunakan yang akan anda konfigurasikan dengan EFS.
  2. Sistem Fail EFS: Sistem Fail Elastik yang dicipta di rantau AWS yang sama.
  3. Titik akses EFS: Titik akses EFS yang dibuat di rantau AWS yang sama, dengan laluan direktori akar ke /data , Pastikan anda menetapkan kebenaran POSIX dan kebenaran penciptaan direktori dengan sewajarnya seperti berikut, 1101 dan 1001, Kumpulan Sekunder ID 1002 dan Kebenaran 0755.
  4. VPC dan Rangkaian: Pastikan fungsi Lambda berada dalam VPC yang sama dengan EFS, dengan subnet dan kumpulan keselamatan dikonfigurasikan dengan betul.
  5. Kebenaran IAM: Fungsi Lambda anda memerlukan kebenaran untuk mengakses EFS. Lampirkan dasar yang sesuai (cth., elasticfilesystem:ClientMount, elasticfilesystem:ClientWrite).

Kod Pengendali untuk Memasang Pakej

Pengendali memasang kebergantungan Python terus pada storan Amazon EFS yang dipasang pada fungsi AWS Lambda. Pendekatan ini memintas pengehadan saiz lapisan Lambda, menjadikannya sesuai untuk kebergantungan berat seperti panda, geopanda dan berbentuk, selalunya diperlukan untuk pemprosesan data geospatial. Ia memastikan perpustakaan yang diperlukan tersedia dalam direktori /mnt/data untuk Lambda gunakan semasa pelaksanaan:

import os
import subprocess

PACKAGE_DIR = "/mnt/data/lib/{}/site-packages/"

def get_python_version_tag():
    """Generates a Python version tag like 'python3.11'."""
    return f"python{os.sys.version_info.major}.{os.sys.version_info.minor}"

def install_package(package):
    """Installs a Python package into the EFS-mounted directory."""
    target_dir = PACKAGE_DIR.format(get_python_version_tag())
    os.makedirs(target_dir, exist_ok=True)
    try:
        subprocess.run(
            [
                "pip",
                "install",
                package,
                "--target",
                target_dir,
                "--upgrade",
                "--no-cache-dir",
            ],
            check=True,
        )
        print(f"Package {package} installed successfully!")
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        print(f"Failed to install package {package}: {e}")

def handler(event, context):
    """AWS Lambda Handler for installing packages."""
    try:
        # List of packages to install from the event input
        packages = event.get("packages", [])
        for package in packages:
            install_package(package)
        #optional for see packages installed
        #os.system(f"ls -la {PACKAGE_DIR.format(get_python_version_tag())}")
        return {"statusCode": 200, "body": "Packages installed successfully!"}
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
        return {"statusCode": 500, "body": f"An error occurred: {e}"}

Langkah-langkah untuk Menguji

Apabila menggunakan fungsi Lambda anda, luluskan muatan JSON berikut:

{
    "packages": ["requests", "pandas"]
}

Sahkan Pemasangan Pakej

Navigasi ke titik lekap EFS anda (cth., /mnt/data/lib/) menggunakan sesi SSH atau AWS CLI.
Semak pakej yang dipasang di bawah tapak-pakej/ direktori.
atau gunakan mudah a untuk melihat pakej yang dipasang

import os
import subprocess

PACKAGE_DIR = "/mnt/data/lib/{}/site-packages/"

def get_python_version_tag():
    """Generates a Python version tag like 'python3.11'."""
    return f"python{os.sys.version_info.major}.{os.sys.version_info.minor}"

def install_package(package):
    """Installs a Python package into the EFS-mounted directory."""
    target_dir = PACKAGE_DIR.format(get_python_version_tag())
    os.makedirs(target_dir, exist_ok=True)
    try:
        subprocess.run(
            [
                "pip",
                "install",
                package,
                "--target",
                target_dir,
                "--upgrade",
                "--no-cache-dir",
            ],
            check=True,
        )
        print(f"Package {package} installed successfully!")
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        print(f"Failed to install package {package}: {e}")

def handler(event, context):
    """AWS Lambda Handler for installing packages."""
    try:
        # List of packages to install from the event input
        packages = event.get("packages", [])
        for package in packages:
            install_package(package)
        #optional for see packages installed
        #os.system(f"ls -la {PACKAGE_DIR.format(get_python_version_tag())}")
        return {"statusCode": 200, "body": "Packages installed successfully!"}
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
        return {"statusCode": 500, "body": f"An error occurred: {e}"}

Akhirnya Gunakan Ketergantungan yang Dipasang dalam Lambda

Kemas kini pengendali fungsi Lambda anda untuk memasukkan kebergantungan yang dipasang pada EFS, kunci di sini ialah lekapkan laluan kebergantungan dalam efs ke PYTHONPATH pengendali lambda:

Nota Penting

Semua fungsi Lambda yang ingin menggunakan kebergantungan yang dipasang mesti melampirkan EFS pada Lambda. Tanpa lampiran ini, Lambda tidak akan dapat mengakses kebergantungan yang diperlukan yang disimpan pada EFS.

{
    "packages": ["requests", "pandas"]
}

Faedah Utama

Walaupun memasang kebergantungan Python secara langsung dalam EFS bukan amalan biasa, ia menawarkan kelebihan tertentu dalam senario di mana pengehadan lalai Lambda, seperti saiz lapisan unzip 250 MB, menjadi terhad. Pendekatan ini amat berfaedah untuk aplikasi yang memerlukan pengiraan geospatial dengan perpustakaan berat seperti Panda, Shaply dan GeoPandas, yang selalunya melebihi had saiz lapisan.

Faedah Menggunakan EFS untuk Ketergantungan:

  • Pintas Had Saiz Lapisan Lambda: Pasang dan gunakan perpustakaan tanpa perlu risau tentang kekangan pembungkusan.
  • Dayakan Pemprosesan Geospatial Berskala Besar: Mengendalikan pengiraan spatial yang kompleks dalam persekitaran tanpa pelayan.
  • Perkemas Pengurusan Ketergantungan: Tambah atau kemas kini perpustakaan secara dinamik tanpa menggunakan semula fungsi Lambda anda.

Penyelesaian ini sesuai untuk tugas pemprosesan data lanjutan, seperti analisis geospatial, juga membolehkan penskalaan storan yang mudah seperti yang diperlukan, sambil mengekalkan fleksibiliti seni bina tanpa pelayan.

Atas ialah kandungan terperinci Memasang Ketergantungan Python pada AWS Lambda Menggunakan EFS. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanPython vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanApr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikRancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikApr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python: meneroka aplikasi utamanyaPython: meneroka aplikasi utamanyaApr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Bagaimana untuk mengelakkan dikesan oleh penyemak imbas apabila menggunakan fiddler di mana-mana untuk membaca lelaki-dalam-tengah?Bagaimana untuk mengelakkan dikesan oleh penyemak imbas apabila menggunakan fiddler di mana-mana untuk membaca lelaki-dalam-tengah?Apr 02, 2025 am 07:15 AM

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Apa yang perlu saya lakukan jika modul '__builtin__' tidak dijumpai apabila memuatkan fail acar di Python 3.6?Apa yang perlu saya lakukan jika modul '__builtin__' tidak dijumpai apabila memuatkan fail acar di Python 3.6?Apr 02, 2025 am 07:12 AM

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk meningkatkan ketepatan segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah?Bagaimana untuk meningkatkan ketepatan segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah?Apr 02, 2025 am 07:09 AM

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini