AWS Lambda - Python中的函数

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在本章中，我们将在Python中创建一个简单的AWS Lambda函数，并详细了解其工作概念.

在继续开始在AWS中创建Lambda函数之前，我们需要AWS工具包支持Python.为此，请按照下面给出的步骤进行操作，并观察附加的相应屏幕截图;

步骤1

登录AWS控制台并创建Lambda函数和选择语言为Python.

Lambda Function Python

第2步

现在，单击创建功能按钮，然后输入在Python中创建简单AWS Lambda的详细信息.此代码返回消息使用Python从Lambda发送Hello ，看起来如下所示 :

创建函数Python

步骤3

现在，保存更改并测试代码以查看输出.使用UI中的测试按钮在AWS控制台中测试时，您应该看到以下输出和日志.

AWS_console_Python

步骤4

现在，您可以在任何编辑器或Python的IDE中编写代码.在这里，我们使用visual studio代码编写代码.您应该稍后压缩文件并在AWS控制台中上传.

用于Python的IDE

在这里，我们已经压缩了代码并使用了AWS控制台.

步骤5

现在，选择上传.ZIP文件选项，如下所示 :

上传文件

Python的处理程序详细信息

请注意，处理程序必须是文件的名称，后跟函数的名称.在上面的例子中，我们的文件名是 hellopython.py ，函数的名称是 my_handler; 所以处理程序将是 hellopython.my_handler .

上传完成并保存更改后，它实际上会在AWS Lambda控制台的在线编辑器中显示zip文件的详细信息.现在，让我们测试代码以查看输出和日志.

Handler Details Python

现在，让我们使用以下示例代码&minus来理解Lambda函数的详细信息;

def my_handler(event, context):   return "aws lambda in python using zip file"

在上面的代码中，函数名称my_handler有2个参数，事件和上下文.

Python中的上下文对象

上下文对象提供了一些详细信息，如Lambda函数的名称，剩余时间(以毫秒为单位)，请求ID，云监视组名，超时详细信息等.

上下文给出的表中显示了上下文对象可用的方法和属性;<

Sr.No	方法名称&说明
1	get_remaining_time_in_millis() 此方法给出剩余时间(以毫秒为单位)，直到lambda函数终止函数

Sr.No	属性&说明
1	function_name 这给出了aws lambda函数名称
2	function_version 这给出了执行aws lambda函数的版本
3	invoked_function_arn 这将提供ARN详细信息.
4	memory_limit_in_mb 这显示添加的内存限制创建lambda函数时
5	aws_request_id 这给出了aws请求ID.
6	og_group_name 这将给出cloudwatch组名称的名称
7	log_stream_name 这将给出写日志的cloudwatch日志流名称.
8	identity 这将提供有关亚马逊的详细信息与aws mobile sdk一起使用时的cognito身份提供者.给出的详细信息如下 : identity.cognito_identity_id identity.cognito_identity_pool_id
9	client_context 这将与aws mobile sdk一起使用时提供客户端应用程序的详细信息.给出的详细信息如下 : client_context.client.installation_id client_context.client .app_title client_context.client.app_version_name client_context.client.app_version_code client_context.client.app_package_name client_context.custom - 它具有来自移动客户端应用程序的自定义值的字典 client_context.env - 它具有来自AWS的环境详细信息移动SDK

让我们看一下Python中的一个工作示例输出上下文详细信息.观察下面给出的代码 :

def my_handler(event, context):   print("Log stream name:", context.log_stream_name)   print("Log group name:",  context.log_group_name)   print("Request ID:",context.aws_request_id)   print("Mem. limits(MB):", context.memory_limit_in_mb)   print("Time remaining (MS):", context.get_remaining_time_in_millis())   return "aws lambda in python using zip file"

上面显示的代码的相应输出在下面和下面给出;

Corresponding Output

使用Python记录

要使用Python记录信息，我们可以使用打印或记录功能.让我们使用上面的上下文示例并检查inCloudWatch以查看是否打印了日志.请注意以下代码 :

def my_handler(event, context):   print("Log stream name:", context.log_stream_name)   print("Log group name:",  context.log_group_name)   print("Request ID:",context.aws_request_id)   print("Mem. limits(MB):", context.memory_limit_in_mb)   print("Time remaining (MS):", context.get_remaining_time_in_millis())   return "aws lambda in python using zip file"

CloudWatch中此代码的输出如下所示 :

Logging使用Python

观察以下示例以了解使用记录器将日志打印到CloudWatch :

import logginglogger = logging.getLogger()logger.setLevel(logging.INFO)def my_handler(event, context):   logger.info('Using logger to print messages to cloudwatch logs')   return "aws lambda in python using zip file"

此输出将如下面的截图所示 :

Cloudwatch Python

Python中Lambda函数的错误处理

在本节中，让我们看一个工作示例，该示例演示如何在Python中处理错误.观察这里给出的代码和减号;

def error_handler(event, context):   raise Exception('Error Occured!')

错误处理Python

日志显示如图所示 :

Python输出中的错误处理