Hai, semuanya, dan selamat datang kembali.
Sekarang, memasuki video ini, kita akan membahas tentang lapisan Lambda dari sudut pandang praktis.
Jadi, pertama-tama, mari kita lanjutkan dan segera membuat fungsi baru.
Saya akan menyebutnya sebagai fungsi Python saya.
Runtime akan memilihnya sebagai Python dan kita akan melanjutkan dan membuat sebuah fungsi.
Sekarang fungsi kita sudah dibuat.
Ini adalah halo sederhana dari fungsi Lambda dan ini akan bekerja dengan sempurna.
Jadi, Anda bisa mengatakan impor permintaan.
Anda bisa langsung menerapkannya.
Dan karena ini tidak tersedia, Anda akan segera mendapatkan kesalahan.
Mari kita coba.
Jadi, ketika Anda melakukan tes seperti yang diharapkan, itu menyatakan tidak ada permintaan nama modul yang ditemukan.
Jadi, apa yang dapat Anda lakukan adalah Anda dapat mengunggah paket penerapan dengan kumpulan pustaka yang sesuai atau
Anda dapat membuat lapisan terpusat di mana Anda dapat menggunakan modul khusus ini untuk beberapa rangkaian fungsi.
Jadi, kita akan menggunakan pendekatan lapisan.
Jadi di lambda, jika Anda ingin membuka layer dengan cepat, Anda bisa membuat layer di sini.
Sekarang, langkah berikutnya adalah mengunduh serangkaian modul yang sesuai.
Jadi, katakan saja permintaan pemasangan PIP di folder khusus ini.
Sekarang, sekali lagi, pada tahap ini saya sudah memiliki python dan pip yang sudah dikonfigurasi untuk berjaga-jaga jika Anda tidak
memilikinya, itu tidak menjadi masalah, Anda bisa melihatnya dari sudut pandang praktis yang bersangkutan.
Selain itu, saya juga akan melampirkan file zip untuk referensi yang lebih baik.
Sekarang, pada tahap ini, jika Anda melihat di folder kami, semua kumpulan pustaka yang sesuai telah diinstal.
Jadi mari kita lakukan satu hal.
Kami akan melanjutkan dan kami akan menutupnya.
Dan saya akan melakukan yang terbaik, jadi ini adalah file terkompresi kami.
Jadi, inilah yang harus Anda unggah.
Sekarang, pada tahap ini, keseluruhan praktikum kita akan gagal.
Saya hanya akan menjelaskan alasannya.
Namun, sebelum kita melakukannya, saya akan menyebutnya sebagai pustaka dasar Python.
Mari kita unggah file zip, jadi kita akan mengunggah fungsi layer kita di sini.
Arsitektur yang kompatibel dengan Indy.
Saya hanya akan mengatakan x86 Sekali lagi, ini opsional.
Saya hanya akan melakukan pembuatan.
Baiklah, layer kita sudah dibuat, Anda memiliki versi yang sesuai.
Pastikan Anda mencatat versinya di sini, yaitu versi dua pada tahap ini.
Mari kita kembali ke Lambda dalam fungsi kita.
Kita akan lanjutkan dan kita akan mengasosiasikan layer.
Kami akan memilih layer khusus.
Sekarang, pada tahap ini kita tidak dapat melihat layer kustom kita.
Jadi, itu berarti kami telah melakukan kesalahan.
Jadi, mari kita kenali kesalahan apa yang telah kita lakukan.
Jadi dalam pustaka berbasis Python kami, kami tidak memilih runtime yang kompatibel dan inilah masalahnya.
Jadi, apa yang bisa kita lakukan.
Kali ini, mari kita pilih runtime.
Dan mari kita unggah paket kita sekali lagi.
Saya akan memilih fungsi layer dan dalam deskripsi saya akan mengatakan Python runtime dan kita akan membuatnya.
Baiklah, jadi kali ini Anda memiliki layer versi tiga.
Jadi, mari kita kembali ke fungsinya.
Mari kita turun sedikit.
Mari kita coba menambahkan layer.
Kali ini, kita bisa melihat layer kita di sini dan tinggal memilih versi yang sesuai.
Jadi, Anda memiliki runtime Python.
Saya akan lanjutkan dan saya akan klik ADD.
Baiklah.
Jadi, setelah ini, Anda bisa langsung mengujinya dengan cepat.
Mari kita sebut saja sebagai nol satu.
Saya akan mengujinya dan entah bagaimana masih terisi.
Jadi, jika Anda melihat detailnya, masih tidak ada permintaan nama modul.
Namun, jika Anda melihat ke dalam folder, kami memiliki set yang sesuai di sini dan di sinilah pembelajaran kita yang
akan datang terkait dengan jalur layer menjadi jelas.
Sekarang, tergantung pada runtime yang Anda miliki, Anda juga memiliki folder yang sesuai di mana Anda harus
menambahkan modul.
Misalnya, di Node. js, Anda memiliki Node. js garis miring, Node. js, menggarisbawahi modul untuk Python,
Anda memiliki folder Python dan seterusnya.
Jadi, Anda harus menambahkannya dalam kumpulan direktori yang sesuai.
Jadi, mari kita lanjutkan dan coba sekali lagi dan lihat apakah fungsi kita berjalan.
Jadi kali ini saya akan melanjutkan dan saya akan membuat folder Python yang akan menyalin semuanya kecuali
file zip dan folder python itu sendiri.
Bahkan, saya akan memotong semuanya dan saya akan menambahkannya di sini.
Baiklah?
Dan yang akan kita lakukan adalah mengompresi folder python.
Dan kami akan mengunggahnya.
Jadi, kembali ke Lambda Layers kita.
Mari kita buat versi baru.
Saya akan mengatakan folder Python hanya untuk mempermudah.
Saya akan mengklik Unggah dan kali ini saya akan memilih folder Python.
Saya akan klik Open.
Sekarang, sekali lagi di sini, perhatikan bahwa ini menyatakan bahwa untuk file yang lebih besar dari sepuluh, maka pertimbangkan untuk mengunggah
menggunakan SW tiga.
Jadi, kedua opsi ini tersedia, mana saja yang Anda sukai.
Jika Anda memiliki ukuran yang lebih besar, lebih baik melakukannya melalui adalah tiga sehingga Anda dapat memilih arsitektur
yang kompatibel dan runtime yang sesuai.
Dan mari kita lakukan.
Jadi, kali ini didasarkan pada versi empat.
Jadi, mari kita kembali ke Lambda.
Kita akan membahas fungsi-fungsi yang ada.
Kali ini, mari kita turun sedikit ke bawah.
Mari kita edit, akan menghapus lapisan tiga ini.
Dan kemudian kita akan menambahkan layer untuk.
Jadi, versi nomor empat dari layer kami adalah sesuatu yang akan ditambahkan di sini.
Dan hebat.
Jika semuanya tepat, seharusnya bisa bekerja.
Mari kita coba.
Jadi kali ini saya akan mengatakan nol dua.
Mari kita coba mengujinya.
Dan ya, ini bekerja dengan sangat baik.
Kami mendapatkan Halo dari Lambda.
Jadi, itulah gambaran umum tingkat tinggi mengenai aspek praktis lapisan.
Saya harap dengan ini Anda dapat memahami berbagai hal dengan lebih baik dan dengan ini akan mengakhiri video hari ini.