Hola a todos y bienvenidos de nuevo.
Ahora en este video, vamos a discutir acerca de las capas Lambda desde el punto de vista práctico.
Así que en primer lugar, vamos a seguir adelante y crear rápidamente una nueva función.
La llamaré como mi función Python.
El runtime lo seleccionará como Python y seguiremos adelante y crearemos una función.
Ahora que nuestra función está creada.
Este es un simple hola de la función Lambda y funcionará perfectamente.
Así que puedes decir importación de solicitud.
Puede seguir adelante y desplegarlo.
Y como esto no está disponible, obtendrá inmediatamente un error.
Vamos a probarlo.
Así que cuando usted hace una prueba como se esperaba, se está indicando ninguna solicitud de nombre de módulo que se encuentra.
Así que lo que puedes hacer es subir un paquete de despliegue con el conjunto apropiado de librerías o puedes crear
capas centralizadas donde puedas hacer uso de este módulo específico para múltiples conjuntos de funciones.
Así que usaremos el enfoque por capas.
Así que en la lambda, si abre rápidamente las capas, puede crear una capa aquí.
Ahora el siguiente paso es descargar el conjunto de módulos adecuado.
Así que permítanme decir PIP solicitud de instalación en esta carpeta específica.
Ahora, de nuevo, en esta etapa ya tengo el python y pip que está configurado en caso de que si usted no tiene
que no es un problema, sólo puede mirar en él desde el punto de vista práctico se refiere.
Aparte de eso, también adjuntaré el archivo zip para una mejor referencia.
Ahora, en esta etapa, si usted verá en nuestra carpeta, todo el conjunto adecuado de las bibliotecas se han instalado.
Así que hagamos una cosa.
Seguiremos adelante y cerraremos la cremallera.
Y voy a hacer un bien, así que este es nuestro archivo comprimido.
Así que esto es lo que tendrás que subir.
Ahora, en esta etapa, nuestra práctica general fallará.
Sólo describiré por qué.
Sin embargo, antes de hacer eso, voy a llamarlo como Python biblioteca base.
Vamos a cargar el archivo zip, así que vamos a cargar nuestra función de capa aquí.
Arquitectura compatible con Indy.
Sólo diré x86 De nuevo, esto es opcional.
Voy a hacer una creación.
Muy bien, así que nuestra capa se crea, usted tiene la versión adecuada.
Sólo asegúrate de anotar la versión aquí, que es la versión dos en este momento.
Volvamos a Lambda en nuestras funciones.
Vamos a seguir adelante y vamos a asociar la capa.
Seleccionaremos la capa personalizada.
Ahora, en esta etapa no somos capaces de ver nuestra capa personalizada.
Eso significa que hemos cometido algún error.
Así que identifiquemos cuál es el error que hemos cometido.
Así que en nuestras bibliotecas basadas en Python, no seleccionamos el tiempo de ejecución compatible y este es el problema.
Así que lo que podemos hacer.
Seleccionemos esta vez el tiempo de ejecución.
Y vamos a subir nuestro paquete una vez más.
Seleccionaré la función de capa y en la descripción diré Python runtime y la crearemos.
Muy bien, esta vez tienes la versión tres de la capa.
Así que volvamos a las funciones.
Bajemos un poco.
Intentemos añadir una capa.
Esta vez somos capaces de ver nuestra capa aquí y sólo tiene que seleccionar la versión adecuada.
Así que tienes el tiempo de ejecución de Python.
Voy a seguir adelante y voy a hacer clic en ADD.
De acuerdo.
Así que una vez que esto es, entonces usted puede seguir adelante y rápidamente probarlo.
Llamémoslo cero uno.
Voy a probarlo y de alguna manera se sigue llenando.
Así que si usted mira en los detalles, todavía está mostrando ninguna solicitud de nombre del módulo.
Sin embargo, si nos fijamos en la carpeta, tenemos el conjunto adecuado aquí y aquí es donde nuestro próximo aprendizaje
relacionado con la ruta de capa entra en escena.
Ahora, dependiendo del runtime que tengas, también tienes las carpetas apropiadas donde tienes que
añadir los módulos.
Por ejemplo, en Node. js, tienes Node. js slash, Node. js, módulo underscore para Python,
tienes una carpeta de Python y así sucesivamente.
Así que tienes que añadirlo en el conjunto adecuado de directorios.
Así que vamos a seguir adelante y probar una vez más y ver si nuestra función se ejecuta.
Así que esta vez voy a seguir adelante y voy a crear una carpeta de Python va a copiar todo, excepto un archivo
zip y la carpeta de python por sí mismo.
De hecho, lo cortaré todo y lo añadiré aquí.
¿De acuerdo?
Y lo que haremos será comprimir la carpeta python.
Y subiremos esto.
Así que volviendo a nuestras capas Lambda.
Vamos a crear una nueva versión.
Diré carpeta Python sólo por simplicidad.
Haré clic en Cargar y esta vez seleccionaré la carpeta Python.
Haré clic en Abrir.
Ahora de nuevo aquí, tenga en cuenta que se está indicando que para los archivos que son más de diez, a continuación, considerar la posibilidad
de subir utilizando SW tres.
Así que ambas opciones están presentes, la que usted prefiera.
Si tiene un tamaño más grande, mejor hacerlo a través de es tres para que pueda seleccionar la arquitectura compatible
y el tiempo de ejecución adecuado.
Y hagámoslo.
Así que esta vez se basa en la versión cuatro.
Así que volvamos a Lambda.
Iremos a funciones.
Bajemos un poco esta vez.
Vamos a editar eliminará esta capa tres.
Y luego vamos a añadir una capa para.
Así que nuestra versión número cuatro de la capa es algo que se añadirá aquí.
Y genial.
Si las cosas están bien, debería funcionar.
Vamos a probarlo.
Así que esta vez diré cero dos.
Vamos a probarlo.
Y sí, funciona perfectamente.
Estamos recibiendo Halo de Lambda.
Este es el resumen general sobre el aspecto práctico de las capas.
Espero que con esto hayas entendido las cosas en mejores términos y con esto concluiremos el vídeo de hoy.