Hallo und willkommen zurück.
In diesem Video werden wir über die Lambda-Schichten aus praktischer Sicht sprechen.
Lassen Sie uns also zunächst schnell eine neue Funktion erstellen.
Ich rufe sie einfach als meine Python-Funktion auf.
Die Laufzeitumgebung wählt sie als Python aus und wir erstellen eine Funktion.
Nun, da unsere Funktion erstellt ist.
Dies ist ein einfaches Hallo von Lambda-Funktion und es wird perfekt funktionieren.
Sie können also einfach sagen, dass Sie den Antrag importieren.
Sie können es jetzt einsetzen.
Und da diese nicht verfügbar ist, erhalten Sie sofort eine Fehlermeldung.
Probieren wir es aus.
Wenn Sie also einen Test wie erwartet durchführen, wird keine Modulnamensanforderung gefunden.
Sie können also entweder ein Bereitstellungspaket mit dem entsprechenden Satz von Bibliotheken hochladen oder eine
zentralisierte Schicht erstellen, in der Sie dieses spezifische Modul für mehrere Funktionssätze verwenden
können.
Wir werden also den Ansatz der Ebenen verwenden.
Wenn Sie also im Lambda schnell die Ebenen öffnen, können Sie hier eine Ebene erstellen.
Der nächste Schritt besteht darin, die entsprechenden Module herunterzuladen.
Lassen Sie mich einfach sagen, dass PIP in diesem speziellen Ordner installiert werden soll.
Nun, auch in diesem Stadium habe ich bereits die Python und Pip, die im Falle konfiguriert ist, wenn Sie nicht haben,
dass ist kein Problem, können Sie einfach in sie aus der praktischen Sicht betroffen ist.
Abgesehen davon werde ich die Zip-Datei zur besseren Übersicht anhängen.
Wie Sie in unserem Ordner sehen können, wurden zu diesem Zeitpunkt bereits alle erforderlichen Bibliotheken installiert.
Lassen Sie uns also eine Sache tun.
Wir machen weiter und halten den Reißverschluss zu.
Und ich mache ein Okay, das ist also unsere komprimierte Datei.
Das müssen Sie also hochladen.
Jetzt, in diesem Stadium, wird unser Gesamtpraktikum scheitern.
Ich werde nur beschreiben, warum.
Doch bevor wir das tun, werde ich sie einfach als Python-Basisbibliothek bezeichnen.
Lassen Sie uns die Zip-Datei hochladen, also laden wir unsere Ebenenfunktion hier hoch.
Indy-kompatible Architektur.
Ich werde einfach x86 sagen. Auch dies ist optional.
Ich werde einfach etwas erstellen.
Gut, unsere Ebene ist also erstellt, Sie haben die entsprechende Version.
Achten Sie nur darauf, dass Sie die Version hier notieren, die in diesem Stadium Version zwei ist.
Kehren wir zurück zu Lambda in unseren Funktionen.
Wir machen weiter und assoziieren die Ebene.
Wir wählen die benutzerdefinierte Ebene aus.
Zu diesem Zeitpunkt können wir unsere benutzerdefinierte Ebene noch nicht sehen.
Das bedeutet also, dass wir einen Fehler gemacht haben.
Lassen Sie uns also herausfinden, welchen Fehler wir gemacht haben.
In unseren Python-basierten Bibliotheken haben wir also nicht die kompatible Laufzeit ausgewählt, und das ist das Problem.
Was wir also tun können.
Wählen wir dieses Mal die Laufzeit aus.
Und nun laden wir unser Paket noch einmal hoch.
Ich wähle die Ebenenfunktion aus und gebe in der Beschreibung Python Runtime an, und wir erstellen sie.
Diesmal haben Sie also die dritte Version der Ebene.
Kehren wir also zu den Funktionen zurück.
Gehen wir ein Stück weiter runter.
Versuchen wir, eine Ebene hinzuzufügen.
Diesmal können wir unsere Ebene hier sehen und einfach die entsprechende Version auswählen.
Sie haben also die Laufzeit von Python.
Ich gehe vor und klicke auf ADD.
Also gut.
Sobald dies der Fall ist, können Sie es schnell ausprobieren.
Lassen Sie es uns als Null Eins bezeichnen.
Ich teste es und irgendwie wird es immer noch gefüllt.
Wenn Sie sich also die Details ansehen, wird immer noch keine Anforderung für einen Modulnamen angezeigt.
Wenn Sie jedoch einen Blick in den Ordner werfen, finden Sie hier den entsprechenden Satz, und hier kommt unser zukünftiges
Lernen in Bezug auf den Ebenenpfad ins Spiel.
Abhängig von der Laufzeitumgebung, die Sie haben, haben Sie auch die entsprechenden Ordner, in denen Sie die Module
hinzufügen müssen.
Zum Beispiel in Node. js, haben Sie Node. js Schrägstrich, Node. js, underscore-Modul für Python,
Sie haben einen Ordner von Python und so weiter.
Sie müssen sie also in den entsprechenden Verzeichnissen hinzufügen.
Probieren wir es also noch einmal aus und sehen, ob unsere Funktion funktioniert.
Diesmal werde ich also vorgehen und einen Python-Ordner erstellen, der alles außer einer Zip-Datei und
dem Python-Ordner selbst kopiert.
Ich werde sogar alles ausschneiden und hier einfügen.
Ist das in Ordnung?
Und wir werden den Python-Ordner komprimieren.
Und wir werden dies hochladen.
Also zurück zu unseren Lambda-Schichten.
Lassen Sie uns eine neue Version erstellen.
Ich werde der Einfachheit halber Python-Ordner sagen.
Ich klicke auf Hochladen und wähle diesmal den Ordner Python.
Ich klicke auf Öffnen.
Auch hier ist zu beachten, dass für Dateien, die größer als zehn sind, das Hochladen mit SW 3 in Betracht gezogen
werden sollte.
Es gibt also beide Möglichkeiten, je nachdem, was Sie bevorzugen.
Wenn Sie eine größere Größe haben, ist es besser, dies über is three zu tun, damit Sie die kompatible Architektur und die entsprechende
Laufzeit auswählen können.
Und los geht's.
Diesmal basiert sie also auf Version vier.
Kehren wir also zu Lambda zurück.
Wir werden zu Veranstaltungen gehen.
Diesmal gehen wir ein bisschen tiefer.
Wenn wir es bearbeiten, wird diese Ebene drei entfernt.
Und dann fügen wir eine Ebene für hinzu.
Unsere vierte Version des Layers wird also hier hinzugefügt werden.
Und großartig.
Wenn alles in Ordnung ist, sollte es funktionieren.
Probieren wir es aus.
Diesmal sage ich also Null zwei.
Testen wir es.
Und ja, es funktioniert einwandfrei.
Wir bekommen Halo von Lambda.
Das ist also der grobe Überblick über den praktischen Aspekt der Schichten.
Ich hoffe, dass Sie damit die Dinge besser verstanden haben und möchte damit das heutige Video abschließen.