Paquetes de Python en AWS Lambda simplificados

Bienvenido, me llamo Miguel y aquí les traigo otro nuevo post.

Una guía simple para crear sus propias capas Lambda para que pueda usar cualquier paquete de Python en su función Lambda

AWS Lambda es una herramienta sin servidor versátil. Con Lambda, puede ejecutar prácticamente cualquier cosa que desee: simplemente escriba el código y cárguelo en Lambda. Se le cobrará por cada 100 ms que utilice, por lo que solo pagará por el tiempo de cálculo que consuma.

Lambda es compatible con Python, que es una excelente opción si tiene experiencia en su uso. Sin embargo, una de las desventajas de Lambda es que, de forma predeterminada, no podrá importar sus paquetes de confianza, como Pandas.

Le mostraré la forma más sencilla de importar cualquier paquete que necesite para su función Lambda. Usaré Pandas como ejemplo, pero el mismo método se puede usar para otros paquetes.

Primer paso: Inicie una instancia de Cloud9 Linux en AWS

Segundo paso: Crea tu capa Pandas Lambda

mkdir folder
cd folder
virtualenv v-env
source ./v-env/bin/activate
pip install pandas
deactivate

mkdir python
cd python
cp -r ../v-env/lib64/python3.6/dist-packages/* .
cd ..
zip -r panda_layer.zip python
aws lambda publish-layer-version --layer-name pandas --zip-file fileb://panda_layer.zip --compatible-runtimes python3.6

Tercer paso: Agregar la capa Pandas a su función Lamda

import numpy as np
import pandas as pddef lambda_handler(event, context):
df2 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]),columns=[‘a’, ‘b’, ‘c’])
number = np.pi
print(df2)
print(number)

¡Funcionó! Podemos ver la salida de pandas DataFrame y los dígitos de pi, prueba numpy y pandas se han importado con éxito.

* Limitaciones: una función Lambda puede usar hasta 5 capas a la vez, sin embargo, el tamaño total descomprimido de la función y de todas las capas no puede exceder los 250 MB.

Gracias por leer este post.