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AWS Lambda Python

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并观察所附的相应屏幕截图-

步骤 1

步骤 2

现在，单击 创建函数按钮并输入在 Python 中创建简单 AWS Lambda 的详细信息。此代码返回消息 Hello from Lambda using Python 并如下所示-

步骤 3

现在，保存更改并测试代码以查看输出。当您使用 UI 中的测试按钮在 AWS 控制台中对其进行测试时，您应该会看到以下输出和日志。

步骤 4

现在，您可以在任何编辑器或 Python IDE 中编写代码。在这里，我们使用 Visual Studio 代码来编写代码。您应该稍后压缩文件并上传到 AWS 控制台。

在这里，我们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-

Python 的处理程序详细信息

请注意，处理程序必须是文件名，后跟函数名。在上面的例子中，我们的文件名是 hellopython.py，函数名是 my_handler;，所以处理程序是 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。

现在，让我们使用以下示例代码了解 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 my_handler 有 2 个参数，事件和上下文。

Python 中的上下文对象

上下文对象提供了诸如 Lambda 函数名称、剩余时间（以毫秒为单位）、请求 ID、云监视组名称、超时详细信息等详细信息。

上下文对象上可用的方法和属性如下表所示-

Sr.No	方法名称和描述
1	get_remaining_time_in_millis() 此方法以毫秒为单位给出剩余时间，直到 lambda 函数终止函数

Sr.No	属性和描述
1	function_name 这给出了 aws lambda 函数名
2	function_version 这里给出了 aws lambda 函数执行的版本
3	invoked_function_arn 这将提供 ARN 详细信息。
4	memory_limit_in_mb 这显示了创建 lambda 函数时添加的内存限制
5	aws_request_id 这给出了 aws 请求 ID。
6	og_group_name 这将给出cloudwatch组的名称
7	log_stream_name 这将给出写入日志的 cloudwatch 日志流名称。
8	identity 当与 aws mobile sdk 一起使用时，这将提供有关 amazon cognito 身份提供商的详细信息。给出的详细信息如下- identity.cognito_identity_id identity.cognito_identity_pool_id
9	client_context 这将是与 aws mobile sdk 一起使用时客户端应用程序的详细信息。给出的细节如下- 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-它包含来自 AWS 移动开发工具包的环境详细信息

让我们看一个 Python 中的工作示例，该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如下-

使用 Python 进行日志记录

要使用 Python 记录信息，我们可以使用可用的打印或记录器功能。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。观察以下代码-

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"

此代码在 CloudWatch 中的输出如下所示-

观察以下示例以了解如何使用记录器将日志打印到 CloudWatch-

import logging
logger = 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"

此输出将如下面的屏幕截图所示-

Python 中 Lambda 函数的错误处理

在本节中，让我们看一个演示如何在 Python 中处理错误的工作示例。观察这里给出的一段代码-

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

日志显示如下图所示-

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