ラムダ関數(shù)の場(chǎng)合、Python の相対インポートは扱いにくい場(chǎng)合があります。 3年前にこれについてブログを書きました。しかし最近、Docker 化されたラムダ関數(shù)で同じ問(wèn)題に遭遇しました。それで、新しいブログを書く時(shí)期が來(lái)たと思いました!
手順に従うことも、GitHub で結(jié)果を直接確認(rèn)することもできます。
プロジェクトのセットアップ
AWS CDK cli がインストールされていることを確認(rèn)してください。
brew install aws-cdk
プロジェクトを初期化します:
cdk init app --language=typescript
ラムダのセットアップ
まず、ファイルとフォルダーの構(gòu)造を作成する必要があります。
mkdir -p lib/functions/hello-world/hello_world touch lib/functions/hello-world/hello_world/__init__.py touch lib/functions/hello-world/requirements.txt touch lib/functions/hello-world/Dockerfile
次に、次のように Dockerfile を埋める必要があります:
FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.12
COPY requirements.txt .
COPY hello_world ${LAMBDA_TASK_ROOT}/hello_world
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
CMD ["hello_world.handler"]
Python 3.12 に基づく Python ベース イメージを使用しています。次に、requirements.txt ファイルとソース コードをコピーします。 requirements.txt ファイルにリストされているすべての依存関係をインストールし、ハンドラー メソッドが CMD として設(shè)定されていることを確認(rèn)します。
次に、Python ファイルにコードを入力する必要があります。 __init__.py ファイルには、次のコンテンツを配置できます:
from typing import Dict, Any
def handler(event: Dict[str, Any], context: Any) -> Dict[str, str]:
name = event.get("name", "World")
return {
"Name": name,
"Message": f"Hello {name}!",
}
__all__ = [
"handler"
]
注: ここで使用されているコードでは、相対インポートを使用することができます。別パッケージだからできることです。この例では、__init__.py ファイル內(nèi)のコードのみを示します。ただし、ここで複數(shù)のファイルを使用して、プロジェクトの保守性を向上させることができます。
この例では、依存関係は必要ないので、requirements.txt ファイルを空のままにしておきます。依存関係も含める方法を説明するために、この例にこれを含めました。
IaC を使用して Lambda 関數(shù)を作成する
フォルダーとファイルが配置されたので、CDK 構(gòu)造に Lambda 関數(shù)を追加します。次のように追加するだけです:
new lambda.Function(this, 'Function', {
functionName: "hello-world",
code: lambda.Code.fromAssetImage("lib/functions/hello-world", {
platform: ecr_assets.Platform.LINUX_ARM64,
}),
runtime: lambda.Runtime.FROM_IMAGE,
handler: lambda.Handler.FROM_IMAGE,
architecture: lambda.Architecture.ARM_64,
timeout: cdk.Duration.seconds(15),
memorySize: 128,
});
これが機(jī)能するには、次のインポートも必要です:
import * as lambda from 'aws-cdk-lib/aws-lambda'; import * as ecr_assets from 'aws-cdk-lib/aws-ecr-assets';
コード ディレクトリが Dockerfile を含むディレクトリを指していること、およびコードと関數(shù)自體の両方に ARM プラットフォームを選択していることに注意してください。
ラムダ関數(shù)をローカルでテストする
迅速なフィードバックが重要であるため、コンテナをローカルで実行する必要がある場(chǎng)合があります。このためには、まずコンテナを構(gòu)築する必要があります:
docker build --platform linux/arm64 \ -t hello-world:latest \ -f ./lib/functions/hello-world/Dockerfile \ ./lib/functions/hello-world
このコマンドはプロジェクトのルートから実行できることに注意してください。次に、呼び出す前に実行中であることを確認(rèn)する必要があります:
docker run --platform linux/arm64 -p 9000:8080 hello-world:latest
その後、次のように関數(shù)を呼び出すことができます:
curl http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations -d '{"name": "Joris"}'
結(jié)論
相対インポートは難しい場(chǎng)合があります。コードをパッケージに配置する必要があります。これにより、獨(dú)自のパッケージ內(nèi)で相対インポートを行うことができます。これにより、責(zé)任を複數(shù)のファイルに分割できるため、よりクリーンなコードが可能になり、管理と保守が容易になります。
寫真提供: Kaique Rocha
以上がDocker化されたラムダ関數(shù)での相対Pythonインポートの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonの不適格またはPytestフレームワークは、自動(dòng)テストをどのように促進(jìn)しますか？
Jun 19, 2025 am 01:10 AM
Pythonの不適格でPytestは、自動(dòng)テストの書き込み、整理、および実行を簡(jiǎn)素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動(dòng)発見(jiàn)をサポートし、明確なテスト構(gòu)造を提供します。 pytestはより簡(jiǎn)潔で、テスト\ _から始まる関數(shù)が必要です。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています：Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細(xì)を自動(dòng)的に表示します。 3.すべてがテストの準(zhǔn)備とクリーニングを処理するためのメカニズムを持っています：un
Pythonは、NumpyやPandasなどのライブラリとのデータ分析と操作にどのように使用できますか？
Jun 19, 2025 am 01:04 AM
pythonisidealfordataanalysisduetonumpyandpandas.1）numpyexcelsatnumericalcompitations withfast、多次元路面およびベクトル化された分離likenp.sqrt（）
動(dòng)的なプログラミング技術(shù)とは何ですか？また、Pythonでそれらを使用するにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:57 AM
動(dòng)的プログラミング（DP）は、複雑な問(wèn)題をより単純なサブ問(wèn)題に分解し、結(jié)果を保存して繰り返し計(jì)算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン（暗記）：?jiǎn)栴}を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結(jié)果を保存します。 2。ボトムアップ（表）：基本的な狀況からソリューションを繰り返し構(gòu)築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問(wèn)題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問(wèn)題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。
__iter__と__next__を使用してPythonにカスタムイテレーターを?qū)g裝するにはどうすればよいですか？
Jun 19, 2025 am 01:12 AM
カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場(chǎng)合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無(wú)限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。
Pythonプログラミング言語(yǔ)とそのエコシステムの新たな傾向または將來(lái)の方向性は何ですか？
Jun 19, 2025 am 01:09 AM
Pythonの將來(lái)の傾向には、パフォーマンスの最適化、より強(qiáng)力なタイププロンプト、代替ランタイムの増加、およびAI/MLフィールドの継続的な成長(zhǎng)が含まれます。第一に、CPYTHONは最適化を続け、スタートアップのより速い時(shí)間、機(jī)能通話の最適化、および提案された整數(shù)操作を通じてパフォーマンスを向上させ続けています。第二に、タイプのプロンプトは、コードセキュリティと開(kāi)発エクスペリエンスを強(qiáng)化するために、言語(yǔ)とツールチェーンに深く統(tǒng)合されています。第三に、PyscriptやNuitkaなどの代替のランタイムは、新しい機(jī)能とパフォーマンスの利點(diǎn)を提供します。最後に、AIとデータサイエンスの分野は拡大し続けており、新興図書館はより効率的な開(kāi)発と統(tǒng)合を促進(jìn)します。これらの傾向は、Pythonが常に技術(shù)の変化に適応し、その主要な位置を維持していることを示しています。
ソケットを使用してPythonでネットワークプログラミングを?qū)g行するにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:56 AM
Pythonのソケットモジュールは、クライアントおよびサーバーアプリケーションの構(gòu)築に適した低レベルのネットワーク通信機(jī)能を提供するネットワークプログラミングの基礎(chǔ)です?；镜膜蔜CPサーバーを設(shè)定するには、Socket.Socket（）を使用してオブジェクトを作成し、アドレスとポートをバインドし、.listen（）を呼び出して接続をリッスンし、.accept（）を介してクライアント接続を受け入れる必要があります。 TCPクライアントを構(gòu)築するには、ソケットオブジェクトを作成し、.connect（）を呼び出してサーバーに接続する必要があります。次に、.sendall（）を使用してデータと.recv（）を送信して応答を受信します。複數(shù)のクライアントを処理するには、1つを使用できます。スレッド：接続するたびに新しいスレッドを起動(dòng)します。 2。非同期I/O：たとえば、Asyncioライブラリは非ブロッキング通信を?qū)g現(xiàn)できます。注意すべきこと
Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡(jiǎn)素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開(kāi)発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
Pythonでリストをスライスするにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:51 AM
Pythonリストスライスに対するコアの答えは、[start：end：step]構(gòu)文をマスターし、その動(dòng)作を理解することです。 1.リストスライスの基本形式はリスト[start：end：step]です。ここで、開(kāi)始は開(kāi)始インデックス（含まれています）、endはend index（含まれていません）、ステップはステップサイズです。 2。デフォルトで開(kāi)始を省略して、0から開(kāi)始を開(kāi)始し、デフォルトで終了して終了し、デフォルトでステップを1に省略します。 3。my_list[：n]を使用して最初のnアイテムを取得し、my_list [-n：]を使用して最後のnアイテムを取得します。 4.ステップを使用して、my_list [:: 2]などの要素をスキップして、均一な數(shù)字と負(fù)のステップ値を取得できます。 5.一般的な誤解には、終了インデックスが含まれません
