


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:
- Fungsi AWS Lambda: Fungsi Lambda yang digunakan yang akan anda konfigurasikan dengan EFS.
- Sistem Fail EFS: Sistem Fail Elastik yang dicipta di rantau AWS yang sama.
- 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.
- VPC dan Rangkaian: Pastikan fungsi Lambda berada dalam VPC yang sama dengan EFS, dengan subnet dan kumpulan keselamatan dikonfigurasikan dengan betul.
- 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!

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.

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

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.

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 masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

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

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

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 ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

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
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini