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首页后端开发Python教程Dockerized lambda 函数中的相对 Python 导入

Relative Python imports in a Dockerized lambda function

相对 Python 导入对于 lambda 函数来说可能很棘手。我三年前写过一篇关于此的博客。但最近,我在 Dockerized lambda 函数方面遇到了同样的问题。所以,我想是时候创建一个新博客了!

您可以按照步骤操作或直接在 GitHub 上查看结果。

项目设置

确保您安装了 AWS CDK cli。

brew install aws-cdk

初始化项目:

cdk init app --language=typescript

拉姆达设置

首先我们需要创建文件和文件夹结构:

mkdir -p lib/functions/hello-world/hello_world
touch lib/functions/hello-world/hello_world/__init__.py
touch lib/functions/hello-world/requirements.txt
touch lib/functions/hello-world/Dockerfile

现在您需要填写 Dockerfile,如下所示:

FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.12
COPY requirements.txt .
COPY hello_world ${LAMBDA_TASK_ROOT}/hello_world
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
CMD ["hello_world.handler"]

我们使用的是基于 Python 3.12 的 Python 基础镜像。接下来,我们将复制requirements.txt 文件和源代码。我们将安装requirements.txt 文件中列出的所有依赖项,并确保处理程序方法设置为CMD。

接下来,我们需要用一些代码填充 Python 文件。在__init__.py文件中,可以放置以下内容:

from typing import Dict, Any


def handler(event: Dict[str, Any], context: Any) -> Dict[str, str]:
    name = event.get("name", "World")

    return {
        "Name": name,
        "Message": f"Hello {name}!",
    }


__all__ = [
    "handler"
]

注意:此处使用的代码可以使用相对导入。这是可能的,因为它位于单独的包中。此示例仅显示 __init__.py 文件中的代码。不过,您可以在此处使用多个文件来提高项目的可维护性。

对于这个例子,我不需要任何依赖项,因此我们可以将requirements.txt 文件保留为空。我将其包含在本示例中是为了说明如何包含依赖项。

使用 IaC 创建 Lambda 函数

我们的文件夹和文件已就位,因此是时候将 Lambda 函数添​​加到 CDK 构造中了。您可以像这样简单地添加它:

    new lambda.Function(this, 'Function', {
      functionName: "hello-world",
      code: lambda.Code.fromAssetImage("lib/functions/hello-world", {
        platform: ecr_assets.Platform.LINUX_ARM64,
      }),
      runtime: lambda.Runtime.FROM_IMAGE,
      handler: lambda.Handler.FROM_IMAGE,
      architecture: lambda.Architecture.ARM_64,
      timeout: cdk.Duration.seconds(15),
      memorySize: 128,
    });

要使其工作,您还需要以下导入:

import * as lambda from 'aws-cdk-lib/aws-lambda';
import * as ecr_assets from 'aws-cdk-lib/aws-ecr-assets';

请注意,我们确保代码目录指向包含 Dockerfile 的目录,并且我们为代码和函数本身选择 ARM 平台。

本地测试 lambda 函数

快速反馈很重要,因此在某些情况下您可能需要在本地运行容器。为此,您首先需要构建容器:

docker build --platform linux/arm64 \
  -t hello-world:latest \
  -f ./lib/functions/hello-world/Dockerfile \
  ./lib/functions/hello-world

请注意,该命令可以从项目的根目录执行。接下来,我们需要确保它正在运行,然后才能调用它:

docker run --platform linux/arm64 -p 9000:8080 hello-world:latest

之后,您可以按如下方式调用该函数:

curl http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations -d '{"name": "Joris"}'

结论

相对导入可能很棘手!您需要将代码放入包中。这允许您在自己的包中进行相对导入。这将使代码更加清晰,因为您可以将职责拆分到多个文件中,从而更易于管理和维护。

摄影:Kaique Rocha

以上是Dockerized lambda 函数中的相对 Python 导入的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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