在本章中，我们将在 Python 中创建一个简单的 AWS Lambda 函数，并详细了解其工作概念。

在继续在 AWS 中创建 Lambda 函数之前，我们需要 AWS 工具包支持 Python。为此，请按照下面给出的步骤并观察所附的相应屏幕截图

步骤 1

登录 AWS 控制台并创建 Lambda 函数并选择语言为 Python。

步骤 2

现在，单击创建函数按钮并输入在 Python 中创建简单 AWS Lambda 的详细信息。此代码返回消息Hello fr Lambda using Python并如下所示

步骤 3

现在，保存更改并测试代码以查看输出。当您使用 UI 中的测试按钮在 AWS 控制台中对其进行测试时，您应该会看到以下输出和日志。

步骤 4

现在，您可以在任何编辑器或 Python IDE 中编写代码。在这里，我们使用 Visual Studio 代码来编写代码。您应该稍后压缩文件并上传到 AWS 控制台。

在这里，我们压缩了代码并使用了 AWS 控制台。

步骤 5

现在，选择上传 .ZIP 文件选项，如下所示

Python 的处理程序详细信息

请注意，处理程序必须是文件名，后跟函数名。在上面的例子中，我们的文件名是hellopython.py，函数名是my_handler;，所以处理程序是hellopython.my_handler。

上传完成并保存更改后，它实际上会在 AWS Lambda 控制台的在线编辑器中显示 zip 文件的详细信息。现在，让我们测试代码以查看输出和日志。

def my_handler(event, context):
return "aws lambda in python using zip file"

在上面的代码中，函数名 my_handler 有 2 个参数，事件和上下文。

Python 中的上下文对象

上下文对象提供了诸如 Lambda 函数名称、剩余时间（以毫秒为单位）、请求 ID、云监视组名称、超时详细信息等详细信息。

上下文对象上可用的方法和属性如下表所示

让我们看一个 Python 中的工作示例，该示例输出上下文详细信息。观察下面给出的代码

def my_handler(event, context):
print("Log stream name:", context.log_stream_name)
print("Log group name:", context.log_group_name)
print("Request ID:",context.aws_request_id)
print("Mem. limits(MB):", context.memory_limit_in_mb)
print("Time remaining (MS):", context.get_remaining_time_in_millis())
return "aws lambda in python using zip file"

上面显示的代码的相应输出如下

使用 Python 进行日志记录

要使用 Python 记录信息，我们可以使用可用的打印或记录器功能。让我们使用上面的上下文示例并检查 inCloudWatch 以查看是否打印了日志。观察以下代码

def my_handler(event, context):
print("Log stream name:", context.log_stream_name)
print("Log group name:", context.log_group_name)
print("Request ID:",context.aws_request_id)
print("Mem. limits(MB):", context.memory_limit_in_mb)
print("Time remaining (MS):", context.get_remaining_time_in_millis())
return "aws lambda in python using zip file"

此代码在 CloudWatch 中的输出如下所示

import logging
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)
def my_handler(event, context):
logger.info("Using logger to print messages to cloudwatch logs")
return "aws lambda in python using zip file"

此输出将如下面的屏幕截图所示

Python 中 Lambda 函数的错误处理

在本节中，让我们看一个演示如何在 Python 中处理错误的工作示例。观察这里给出的一段代码

def error_handler(event, context):
raise Exception("Error Occured!")

日志显示如下图所示

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