Question

我正在尝试使用Python创建AWS lambda函数。我想要创建一个zip部署包，然后在我的AWS环境中上传它，而不是内联函数。我的源代码在test.py文件中，其他依赖项如numpy，sklearn等与我的源代码在同一个文件夹中。

我在测试lambda函数时遇到错误。

无法导入模块＆＃39;测试＆＃39;：没有命名的模块   ＆＃39; sklearn .__ check_build._check_build＆＃39;   ___________________________________________________________________________ / var / task / sklearn / __ check_build的内容：setup.py
  __pycache__ _check_build.cp36-win_amd64.pyd   __init__.py   ___________________________________________________________________________似乎scikit-learn还没有正确构建。如果你有   安装scikit-从源头学习，请不要忘记构建   在使用之前打包：运行python setup.py install或make   源目录。如果您使用过安装程序，请检查   它适用于您的Python版本，操作系统和您的   平台。

这是我的python源代码，它位于test.py

中

from sklearn.model_selection import train_test_split
print('Loading function')


def lambda_handler(event, context):
    #print("Received event: " + json.dumps(event, indent=2))
    print("value1 is " + event['key1'])
    print("value2 is " + event['key2'])
    print("value3 is " + event['key3']) 
    return event

如果我在源代码中导入numpy，我将遇到类似的问题。（无法导入多阵列）

我使用pip install numpy/scikit-learn -t /path/to/mydir/安装每个库。

Here is the folder structure after I use pip install commands

请帮我解决问题。谢谢!!

Answer 1

这里可能存在两个问题：

需要在具有与Lambda函数运行的架构（即Linux）相同的架构的机器上构建具有C绑定的Python包（<{1}}
使用AWS Lambda，您负责管理Python的路径，以便它可以找到您的依赖项。您可能需要在运行时更新路径。

要解决＃1，我使用官方的Python Docker镜像。

pip install

现在，每当您执行docker run --rm -it \ -v `pwd`:/code \ python:2 bash之类的操作时，您都会获得正确的pip install -t lib numpy个文件。这里的技巧是使用volume参数（.so），这样当你在-v目录下关闭容器的时候就会保留在你的主机上。

要解决2，我总是这样构建我的无服务器/ lambda项目：

lib

也就是说，我的所有依赖关系都在$ tree -L 2 . ├── handler.py ├── lib │ └── numpy └── serverless.yml内。

lib

在pip install -t lib numpy的顶部，我总是有这4行：

handler.py

在 import os import sys CWD = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) sys.path.insert(0, os.path.join(CWD, "lib")) # now it's ok to import extra libraries import numpy as np之后，您的软件包的所有导入都将有效。

AWS lambda在python中构建外部依赖库

1 个答案: