Olá a todos, e bem-vindos de volta.
Agora, neste vídeo, vamos discutir sobre as camadas Lambda do ponto de vista prático.
Portanto, primeiro, vamos em frente e criemos rapidamente uma nova função.
Vou chamá-lo apenas como minha função Python.
O tempo de execução irá selecioná-lo como Python e nós iremos em frente e criaremos uma função.
Agora que nossa função foi criada.
Este é um simples olá da função Lambda e funcionará perfeitamente.
Portanto, você pode apenas dizer importação de pedido.
Você pode ir em frente e implantá-la.
E como isto não está disponível, você receberá imediatamente um erro.
Vamos experimentá-lo.
Portanto, quando você faz um teste como esperado, ele não declara nenhum pedido de nome de módulo que é encontrado.
Assim, o que você pode fazer é carregar um pacote de implantação com o conjunto apropriado de bibliotecas ou criar
uma camada centralizada onde você pode fazer uso deste módulo específico para múltiplos conjuntos de funções.
Por isso, vamos utilizar a abordagem por camadas.
Assim, na lambda, se você abrir rapidamente as camadas, você pode criar uma camada aqui.
Agora o próximo passo é baixar o conjunto apropriado de módulos.
Portanto, deixe-me apenas dizer que o pedido de instalação do PIP está nesta pasta específica.
Agora, novamente, nesta fase já tenho a pitão e o pip que está configurado no caso de não ter isso
não ser um problema, você pode apenas olhar para ele do ponto de vista prático.
Além disso, também estarei anexando o arquivo zip para melhor referência.
Agora, nesta fase, se você vir em nossa pasta, todo o conjunto apropriado de bibliotecas já foi instalado.
Portanto, vamos fazer uma coisa.
Vamos em frente e fechamos a porta.
E eu farei um ok, então este é nosso arquivo comprimido.
Portanto, isto é o que você terá que carregar.
Agora, nesta fase, nossa prática geral falhará.
Vou apenas descrever o porquê.
No entanto, antes de fazermos isso, vou chamá-la apenas de biblioteca de base Python.
Vamos carregar o arquivo zip, então vamos carregar nossa função de camada aqui.
Arquitetura compatível com a Indy.
Vou apenas dizer x86 Novamente, isto é opcional.
Vou apenas fazer uma criação.
Muito bem, assim que nossa camada é criada, você tem a versão apropriada.
Basta observar a versão aqui, que é a versão dois nesta fase.
Vamos voltar à Lambda em nossas funções.
Vamos em frente e vamos associar a camada.
Vamos selecionar a camada personalizada.
Agora, nesta fase, não podemos ver nossa camada personalizada.
Portanto, isso significa que cometemos algum erro.
Portanto, vamos identificar qual é o erro que cometemos.
Portanto, em nossas bibliotecas baseadas em Python, não selecionamos o tempo de execução compatível e esta é a questão.
Portanto, o que podemos fazer.
Vamos selecionar o tempo de execução desta vez.
E vamos carregar nosso pacote mais uma vez.
Eu selecionarei a função de camada e na descrição direi Python runtime e nós a criaremos.
Muito bem, então desta vez você tem a versão três da camada.
Voltemos, portanto, às funções.
Vamos um pouco mais abaixo.
Vamos tentar acrescentar uma camada.
Desta vez, podemos ver nossa camada aqui e basta selecionar a versão apropriada.
Então você tem o tempo de execução de Python.
Eu vou em frente e clicarei em ADD.
Muito bem.
Assim, uma vez que isto for feito, então você pode ir em frente e testá-lo rapidamente.
Deixe-nos chamá-lo de zero um.
Vou testá-lo e de alguma forma ele ainda está sendo preenchido.
Portanto, se você olhar para os detalhes, ainda não está mostrando nenhum pedido de nome de módulo.
Entretanto, se você olhar para a pasta, nós temos o conjunto apropriado aqui e é aqui que nosso próximo aprendizado
relacionado com o caminho da camada entra em cena.
Agora, dependendo do tempo de execução que você tem, você também tem as pastas apropriadas onde você tem que
adicionar os módulos.
Por exemplo, em Nodo. js, você tem o Node. js slash, Node. js, módulo de sublinhado para Python,
você tem uma pasta de Python e assim por diante.
Portanto, você tem que adicioná-lo no conjunto apropriado de diretórios.
Portanto, vamos experimentar mais uma vez e ver se nossa função funciona.
Portanto, desta vez vou em frente e criarei uma pasta de Python que copiará tudo, exceto um arquivo
zip e a pasta python por si só.
Na verdade, vou cortar tudo e vou acrescentar aqui.
Tudo bem?
E o que vamos fazer será comprimir a pasta python.
E nós estaremos carregando isto.
Portanto, voltando às nossas camadas Lambda.
Vamos criar uma nova versão.
Eu direi pasta Python apenas por simplicidade.
Vou clicar em Upload e desta vez vou selecionar a pasta Python.
Vou clicar em Abrir.
Agora novamente aqui, note que está afirmando que para arquivos maiores do que dez, então considere o upload
usando SW três.
Portanto, ambas as opções estão presentes, conforme a sua preferência.
Se você tiver um tamanho maior, é melhor fazê-lo através de três para que você possa selecionar a arquitetura compatível
e o tempo de execução apropriado.
E vamos fazer isso.
Portanto, desta vez, ela se baseia na versão quatro.
Então vamos voltar à Lambda.
Vamos às funções.
Vamos um pouco mais abaixo desta vez.
Vamos editá-lo para remover esta camada três.
E então acrescentaremos uma camada para.
Portanto, nossa versão número quatro da camada é algo que será adicionado aqui.
E ótimo.
Se as coisas forem adequadas, deve funcionar.
Vamos experimentá-lo.
Portanto, desta vez eu direi zero dois.
Vamos testá-lo.
E sim, está funcionando perfeitamente bem.
Estamos recebendo Halo da Lambda.
Portanto, esta é a visão geral de alto nível sobre o aspecto prático das camadas.
Espero que com isto vocês tenham entendido as coisas em melhores termos e que com isto concluam o vídeo de hoje.