Bonjour, tout le monde, et bienvenue à nouveau.
Dans cette vidéo, nous allons aborder les couches Lambda d'un point de vue pratique.
Donc, tout d'abord, allons-y et créons rapidement une nouvelle fonction.
Je vais l'appeler comme ma fonction Python.
Le runtime va le sélectionner comme Python et nous allons continuer et créer une fonction.
Maintenant que notre fonction est créée.
Il s'agit d'un simple bonjour de la fonction Lambda et cela fonctionnera parfaitement.
Vous pouvez donc simplement dire "importation de la demande".
Vous pouvez aller de l'avant et le déployer.
Et comme ce n'est pas disponible, vous obtiendrez immédiatement une erreur.
Essayons-le.
Ainsi, lorsque vous effectuez un test comme prévu, il indique qu'aucune demande de nom de module n'a été trouvée.
Vous pouvez donc soit télécharger un paquet de déploiement avec l'ensemble approprié de bibliothèques, soit créer
des couches centralisées où vous pouvez utiliser ce module spécifique pour plusieurs ensembles de fonctions.
Nous allons donc utiliser l'approche par couches.
Donc dans le lambda, si vous ouvrez rapidement les couches, vous pouvez créer une couche ici.
L'étape suivante consiste à télécharger l'ensemble des modules appropriés.
Donc, laissez-moi juste dire que la demande d'installation de PIP dans ce dossier spécifique.
Maintenant, encore une fois, à ce stade, j'ai déjà le python et pip qui est configuré au cas où si vous n'avez pas que ce
n'est pas un problème, vous pouvez simplement regarder dans le point de vue pratique est concerné.
En outre, je vais également joindre le fichier zip pour une meilleure référence.
Maintenant, à ce stade, si vous voyez dans notre dossier, toutes les bibliothèques appropriées ont été installées.
Alors faisons une chose.
Nous allons aller de l'avant et nous allons le fermer.
Et je vais faire un OK, donc c'est notre fichier compressé.
Voici donc ce que vous devrez télécharger.
Maintenant, à ce stade, notre pratique globale va échouer.
Je vais juste décrire pourquoi.
Cependant, avant de faire cela, je vais l'appeler la bibliothèque de base Python.
On va télécharger le fichier zip, donc on va télécharger notre fonction de couche ici.
Architecture compatible avec Indy.
Je vais juste dire x86. Encore une fois, c'est optionnel.
Je vais juste faire une création.
Très bien, donc notre couche est créée, vous avez la version appropriée.
Assurez-vous simplement de noter la version ici, qui est la version deux à ce stade.
Revenons à Lambda dans nos fonctions.
Nous allons aller de l'avant et nous allons associer la couche.
Nous allons sélectionner la couche personnalisée.
Maintenant, à ce stade, nous ne sommes pas en mesure de voir notre couche personnalisée.
Cela signifie donc que nous avons fait une erreur.
Identifions donc l'erreur que nous avons commise.
Ainsi, dans nos bibliothèques basées sur Python, nous n'avons pas sélectionné le runtime compatible et c'est là le problème.
Donc ce que nous pouvons faire.
Sélectionnons le temps d'exécution cette fois.
Et téléchargeons notre paquet une fois de plus.
Je vais sélectionner la fonction de couche et dans la description je vais dire Python runtime et nous allons le créer.
Très bien, donc cette fois vous avez la version trois de la couche.
Revenons donc aux fonctions.
Allons un peu plus bas.
Essayons d'ajouter une couche.
Cette fois, nous pouvons voir notre couche ici et simplement sélectionner la version appropriée.
Vous avez donc le runtime de Python.
Je vais aller de l'avant et je vais cliquer sur ADD.
Très bien.
Donc une fois que c'est fait, vous pouvez aller de l'avant et le tester rapidement.
Appelons ça zéro un.
Je vais le tester et d'une manière ou d'une autre, il est toujours rempli.
Donc, si vous regardez dans les détails, il n'y a toujours pas de demande de nom de module.
Cependant, si vous regardez dans le dossier, nous avons le jeu approprié ici et c'est là que notre apprentissage
à venir lié au chemin des couches entre en jeu.
Maintenant, en fonction du runtime que vous avez, vous avez également les dossiers appropriés où vous devez
ajouter les modules.
Par exemple, dans Node. js, vous avez Node. js slash, Node. js, module underscore pour Python,
vous avez un dossier de Python et ainsi de suite.
Vous devez donc l'ajouter dans l'ensemble des répertoires appropriés.
Donc allons-y et essayons une fois de plus et voyons si notre fonction fonctionne.
Cette fois-ci, je vais créer un dossier de Python qui copiera tout sauf un fichier
zip et le dossier python.
En fait, je vais tout couper et je vais l'ajouter ici.
D'accord ?
Et ce que nous allons faire, c'est compresser le dossier python.
Et nous allons mettre ça en ligne.
Donc, pour en revenir à nos couches lambda.
Créons une nouvelle version.
Je dirai dossier Python juste pour la simplicité.
Je vais cliquer sur Upload et cette fois je vais sélectionner le dossier Python.
Je vais cliquer sur Ouvrir.
Ici encore, notez qu'il est indiqué que pour les fichiers d'une taille supérieure à dix, il faut envisager de les télécharger
en utilisant SW 3.
Les deux options sont donc présentes, selon votre préférence.
Si vous avez une taille plus importante, il est préférable de le faire via is three afin de pouvoir sélectionner l'architecture
compatible et le runtime approprié.
Et c'est parti.
Cette fois-ci, il s'agit donc de la version 4.
Alors retournons à Lambda.
Nous irons aux fonctions.
Allons un peu plus bas cette fois.
Editons, ça va enlever cette couche 3.
Et puis nous allons ajouter une couche pour.
Donc notre version numéro quatre de la couche est quelque chose qui sera ajouté ici.
Et super.
Si les choses sont correctes, cela devrait fonctionner.
Essayons-le.
Alors cette fois, je dirai zéro deux.
Testons-le.
Et oui, il fonctionne parfaitement bien.
Nous recevons Halo de Lambda.
Voilà pour l'aperçu général de l'aspect pratique des couches.
J'espère qu'avec ceci vous avez mieux compris les choses et c'est ainsi que se termine la vidéo d'aujourd'hui.