Question

我正在研究利用pydantic执行输入验证的python AWS Lambda函数。我最近发现执行以下代码时Lambda超时（超时为15秒）：

def _stringify(v):
    return str(v)

class SomeModel(BaseModel):
    a: int
    _stringify = validator("a", allow_reuse=True)(_stringify)

SomeModel(a=12)

我已经确定在调用_stringify = validator("a", allow_reuse=True)(_stringify)并将其传递_stringify函数传递给验证器装饰器的问题。该功能在本地环境中可以正常运行，但在AWS Lambda内则不能。以下“ SomeModel”的替代定义在AWS Lambda环境中也适用。

class SomeModel(BaseModel):
    a: int

    @validator("a")
    def stringify(cls, v):
        return str(v)

对AWS Lambda有更好理解的人是否对_stringify = validator("a", allow_reuse=True)(_stringify)导致超时的原因有任何想法，您能提出任何可能的解决方法吗？

（注意：SomeModel的替代定义是不可取的，因为它违反了DRY原理，因为我们要在多个模型中使用_stringify。）

在本地和Lambda环境中运行时，代码均不会引发异常。

环境：
AWS Lambda
python 3.8-通过docker自定义运行时构建Lambda图层支持：

pydantic-v1.6.1（python 3.8）

Answer 1

环境： python 3.8

除非您使用自己的自定义运行时（https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/runtimes-custom.html），否则AWS Lambda不支持Python 3.8。

您需要执行以下步骤：

检查在Python 3.7下您的代码是否正常运行
检查Lambda的设置，并确保已将其设置为使用Python 3.7
准备一个包含所有第三方依赖（pytantic等）的zip文件，然后将其上传到AWS Lambda的配置网页，或者在Lambda的部署过程中在脚本中使用它：https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/python-package.html。不要忘记在此步骤中使用Python3.7和适当的Linux发行版。最好使用CentOS（或适用于Linux的Windows子系统（WSL）软件包）。但是，Ubuntu 18.04（和适当的WSL软件包）在大多数情况下都可以正常工作。如果您遇到某些第三方python软件包的问题，请从pypi.org下载适当的，与Linux通用的常规.whl文件，并将该.whl文件添加到具有第三方依赖项的.zip文件中。

在第3步中，您将无法使用第三方库

将函数传递给装饰器时，AWS Lambda为什么会超时？

1 个答案: