Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Memasang Ketergantungan Python pada AWS Lambda Menggunakan EFS

Memasang Ketergantungan Python pada AWS Lambda Menggunakan EFS

Nov 24, 2024 pm 09:21 PM

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}"}
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Langkah-langkah untuk Menguji

Apabila menggunakan fungsi Lambda anda, luluskan muatan JSON berikut:

{
    "packages": ["requests", "pandas"]
}
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

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}"}
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

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"]
}
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

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 Laman Web ini
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

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

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1671
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

See all articles