Ejemplos de Lambda que se utilizan para SDK Python (Boto3)

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo realizar acciones e implementar escenarios comunes AWS SDK for Python (Boto3) mediante Lambda.

Los conceptos básicos son ejemplos de código que muestran cómo realizar las operaciones esenciales dentro de un servicio.

Las acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Mientras las acciones muestran cómo llamar a las funciones de servicio individuales, es posible ver las acciones en contexto en los escenarios relacionados.

Los escenarios son ejemplos de código que muestran cómo llevar a cabo una tarea específica a través de llamadas a varias funciones dentro del servicio o combinado con otros Servicios de AWS.

Cada ejemplo incluye un enlace al código fuente completo, donde puede encontrar instrucciones sobre cómo configurar y ejecutar el código en su contexto.

Introducción

Introducción a Lambda

En los siguientes ejemplos de código se muestra cómo empezar a utilizar Lambda.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

import boto3


def main():
    """
    List the Lambda functions in your AWS account.
    """
    # Create the Lambda client
    lambda_client = boto3.client("lambda")

    # Use the paginator to list the functions
    paginator = lambda_client.get_paginator("list_functions")
    response_iterator = paginator.paginate()

    print("Here are the Lambda functions in your account:")
    for page in response_iterator:
        for function in page["Functions"]:
            print(f"  {function['FunctionName']}")


if __name__ == "__main__":
    main()

• Para API obtener más información, consulte ListFunctionsla AWS SDKreferencia de Python (Boto3). API

Conceptos básicos

Aprenda los conceptos básicos

En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo:

• Cree un IAM rol y una función Lambda y, a continuación, cargue el código del controlador.

• Invocar la función con un único parámetro y obtener resultados.

• Actualizar el código de la función y configurar con una variable de entorno.

• Invocar la función con un nuevo parámetro y obtener resultados. Mostrar el registro de ejecución devuelto.

• Enumerar las funciones de su cuenta y, luego, limpiar los recursos.

Para obtener información, consulte Crear una función de Lambda con la consola.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

Defina un controlador de Lambda que aumente un número.

import logging

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)


def lambda_handler(event, context):
    """
    Accepts an action and a single number, performs the specified action on the number,
    and returns the result. The only allowable action is 'increment'.

    :param event: The event dict that contains the parameters sent when the function
                  is invoked.
    :param context: The context in which the function is called.
    :return: The result of the action.
    """
    result = None
    action = event.get("action")
    if action == "increment":
        result = event.get("number", 0) + 1
        logger.info("Calculated result of %s", result)
    else:
        logger.error("%s is not a valid action.", action)

    response = {"result": result}
    return response

Defina un segundo controlador Lambda que realice operaciones aritméticas.

import logging
import os


logger = logging.getLogger()

# Define a list of Python lambda functions that are called by this AWS Lambda function.
ACTIONS = {
    "plus": lambda x, y: x + y,
    "minus": lambda x, y: x - y,
    "times": lambda x, y: x * y,
    "divided-by": lambda x, y: x / y,
}


def lambda_handler(event, context):
    """
    Accepts an action and two numbers, performs the specified action on the numbers,
    and returns the result.

    :param event: The event dict that contains the parameters sent when the function
                  is invoked.
    :param context: The context in which the function is called.
    :return: The result of the specified action.
    """
    # Set the log level based on a variable configured in the Lambda environment.
    logger.setLevel(os.environ.get("LOG_LEVEL", logging.INFO))
    logger.debug("Event: %s", event)

    action = event.get("action")
    func = ACTIONS.get(action)
    x = event.get("x")
    y = event.get("y")
    result = None
    try:
        if func is not None and x is not None and y is not None:
            result = func(x, y)
            logger.info("%s %s %s is %s", x, action, y, result)
        else:
            logger.error("I can't calculate %s %s %s.", x, action, y)
    except ZeroDivisionError:
        logger.warning("I can't divide %s by 0!", x)

    response = {"result": result}
    return response

Cree funciones que ajusten las acciones de Lambda.

class LambdaWrapper:
    def __init__(self, lambda_client, iam_resource):
        self.lambda_client = lambda_client
        self.iam_resource = iam_resource


    @staticmethod
    def create_deployment_package(source_file, destination_file):
        """
        Creates a Lambda deployment package in .zip format in an in-memory buffer. This
        buffer can be passed directly to Lambda when creating the function.

        :param source_file: The name of the file that contains the Lambda handler
                            function.
        :param destination_file: The name to give the file when it's deployed to Lambda.
        :return: The deployment package.
        """
        buffer = io.BytesIO()
        with zipfile.ZipFile(buffer, "w") as zipped:
            zipped.write(source_file, destination_file)
        buffer.seek(0)
        return buffer.read()

    def get_iam_role(self, iam_role_name):
        """
        Get an AWS Identity and Access Management (IAM) role.

        :param iam_role_name: The name of the role to retrieve.
        :return: The IAM role.
        """
        role = None
        try:
            temp_role = self.iam_resource.Role(iam_role_name)
            temp_role.load()
            role = temp_role
            logger.info("Got IAM role %s", role.name)
        except ClientError as err:
            if err.response["Error"]["Code"] == "NoSuchEntity":
                logger.info("IAM role %s does not exist.", iam_role_name)
            else:
                logger.error(
                    "Couldn't get IAM role %s. Here's why: %s: %s",
                    iam_role_name,
                    err.response["Error"]["Code"],
                    err.response["Error"]["Message"],
                )
                raise
        return role

    def create_iam_role_for_lambda(self, iam_role_name):
        """
        Creates an IAM role that grants the Lambda function basic permissions. If a
        role with the specified name already exists, it is used for the demo.

        :param iam_role_name: The name of the role to create.
        :return: The role and a value that indicates whether the role is newly created.
        """
        role = self.get_iam_role(iam_role_name)
        if role is not None:
            return role, False

        lambda_assume_role_policy = {
            "Version": "2012-10-17",
            "Statement": [
                {
                    "Effect": "Allow",
                    "Principal": {"Service": "lambda.amazonaws.com"},
                    "Action": "sts:AssumeRole",
                }
            ],
        }
        policy_arn = "arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaBasicExecutionRole"

        try:
            role = self.iam_resource.create_role(
                RoleName=iam_role_name,
                AssumeRolePolicyDocument=json.dumps(lambda_assume_role_policy),
            )
            logger.info("Created role %s.", role.name)
            role.attach_policy(PolicyArn=policy_arn)
            logger.info("Attached basic execution policy to role %s.", role.name)
        except ClientError as error:
            if error.response["Error"]["Code"] == "EntityAlreadyExists":
                role = self.iam_resource.Role(iam_role_name)
                logger.warning("The role %s already exists. Using it.", iam_role_name)
            else:
                logger.exception(
                    "Couldn't create role %s or attach policy %s.",
                    iam_role_name,
                    policy_arn,
                )
                raise

        return role, True

    def get_function(self, function_name):
        """
        Gets data about a Lambda function.

        :param function_name: The name of the function.
        :return: The function data.
        """
        response = None
        try:
            response = self.lambda_client.get_function(FunctionName=function_name)
        except ClientError as err:
            if err.response["Error"]["Code"] == "ResourceNotFoundException":
                logger.info("Function %s does not exist.", function_name)
            else:
                logger.error(
                    "Couldn't get function %s. Here's why: %s: %s",
                    function_name,
                    err.response["Error"]["Code"],
                    err.response["Error"]["Message"],
                )
                raise
        return response


    def create_function(
        self, function_name, handler_name, iam_role, deployment_package
    ):
        """
        Deploys a Lambda function.

        :param function_name: The name of the Lambda function.
        :param handler_name: The fully qualified name of the handler function. This
                             must include the file name and the function name.
        :param iam_role: The IAM role to use for the function.
        :param deployment_package: The deployment package that contains the function
                                   code in .zip format.
        :return: The Amazon Resource Name (ARN) of the newly created function.
        """
        try:
            response = self.lambda_client.create_function(
                FunctionName=function_name,
                Description="AWS Lambda doc example",
                Runtime="python3.9",
                Role=iam_role.arn,
                Handler=handler_name,
                Code={"ZipFile": deployment_package},
                Publish=True,
            )
            function_arn = response["FunctionArn"]
            waiter = self.lambda_client.get_waiter("function_active_v2")
            waiter.wait(FunctionName=function_name)
            logger.info(
                "Created function '%s' with ARN: '%s'.",
                function_name,
                response["FunctionArn"],
            )
        except ClientError:
            logger.error("Couldn't create function %s.", function_name)
            raise
        else:
            return function_arn


    def delete_function(self, function_name):
        """
        Deletes a Lambda function.

        :param function_name: The name of the function to delete.
        """
        try:
            self.lambda_client.delete_function(FunctionName=function_name)
        except ClientError:
            logger.exception("Couldn't delete function %s.", function_name)
            raise


    def invoke_function(self, function_name, function_params, get_log=False):
        """
        Invokes a Lambda function.

        :param function_name: The name of the function to invoke.
        :param function_params: The parameters of the function as a dict. This dict
                                is serialized to JSON before it is sent to Lambda.
        :param get_log: When true, the last 4 KB of the execution log are included in
                        the response.
        :return: The response from the function invocation.
        """
        try:
            response = self.lambda_client.invoke(
                FunctionName=function_name,
                Payload=json.dumps(function_params),
                LogType="Tail" if get_log else "None",
            )
            logger.info("Invoked function %s.", function_name)
        except ClientError:
            logger.exception("Couldn't invoke function %s.", function_name)
            raise
        return response


    def update_function_code(self, function_name, deployment_package):
        """
        Updates the code for a Lambda function by submitting a .zip archive that contains
        the code for the function.

        :param function_name: The name of the function to update.
        :param deployment_package: The function code to update, packaged as bytes in
                                   .zip format.
        :return: Data about the update, including the status.
        """
        try:
            response = self.lambda_client.update_function_code(
                FunctionName=function_name, ZipFile=deployment_package
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't update function %s. Here's why: %s: %s",
                function_name,
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return response


    def update_function_configuration(self, function_name, env_vars):
        """
        Updates the environment variables for a Lambda function.

        :param function_name: The name of the function to update.
        :param env_vars: A dict of environment variables to update.
        :return: Data about the update, including the status.
        """
        try:
            response = self.lambda_client.update_function_configuration(
                FunctionName=function_name, Environment={"Variables": env_vars}
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't update function configuration %s. Here's why: %s: %s",
                function_name,
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return response


    def list_functions(self):
        """
        Lists the Lambda functions for the current account.
        """
        try:
            func_paginator = self.lambda_client.get_paginator("list_functions")
            for func_page in func_paginator.paginate():
                for func in func_page["Functions"]:
                    print(func["FunctionName"])
                    desc = func.get("Description")
                    if desc:
                        print(f"\t{desc}")
                    print(f"\t{func['Runtime']}: {func['Handler']}")
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't list functions. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise

Cree una función que ejecute el escenario.

class UpdateFunctionWaiter(CustomWaiter):
    """A custom waiter that waits until a function is successfully updated."""

    def __init__(self, client):
        super().__init__(
            "UpdateSuccess",
            "GetFunction",
            "Configuration.LastUpdateStatus",
            {"Successful": WaitState.SUCCESS, "Failed": WaitState.FAILURE},
            client,
        )

    def wait(self, function_name):
        self._wait(FunctionName=function_name)


def run_scenario(lambda_client, iam_resource, basic_file, calculator_file, lambda_name):
    """
    Runs the scenario.

    :param lambda_client: A Boto3 Lambda client.
    :param iam_resource: A Boto3 IAM resource.
    :param basic_file: The name of the file that contains the basic Lambda handler.
    :param calculator_file: The name of the file that contains the calculator Lambda handler.
    :param lambda_name: The name to give resources created for the scenario, such as the
                        IAM role and the Lambda function.
    """
    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s")

    print("-" * 88)
    print("Welcome to the AWS Lambda getting started with functions demo.")
    print("-" * 88)

    wrapper = LambdaWrapper(lambda_client, iam_resource)

    print("Checking for IAM role for Lambda...")
    iam_role, should_wait = wrapper.create_iam_role_for_lambda(lambda_name)
    if should_wait:
        logger.info("Giving AWS time to create resources...")
        wait(10)

    print(f"Looking for function {lambda_name}...")
    function = wrapper.get_function(lambda_name)
    if function is None:
        print("Zipping the Python script into a deployment package...")
        deployment_package = wrapper.create_deployment_package(
            basic_file, f"{lambda_name}.py"
        )
        print(f"...and creating the {lambda_name} Lambda function.")
        wrapper.create_function(
            lambda_name, f"{lambda_name}.lambda_handler", iam_role, deployment_package
        )
    else:
        print(f"Function {lambda_name} already exists.")
    print("-" * 88)

    print(f"Let's invoke {lambda_name}. This function increments a number.")
    action_params = {
        "action": "increment",
        "number": q.ask("Give me a number to increment: ", q.is_int),
    }
    print(f"Invoking {lambda_name}...")
    response = wrapper.invoke_function(lambda_name, action_params)
    print(
        f"Incrementing {action_params['number']} resulted in "
        f"{json.load(response['Payload'])}"
    )
    print("-" * 88)

    print(f"Let's update the function to an arithmetic calculator.")
    q.ask("Press Enter when you're ready.")
    print("Creating a new deployment package...")
    deployment_package = wrapper.create_deployment_package(
        calculator_file, f"{lambda_name}.py"
    )
    print(f"...and updating the {lambda_name} Lambda function.")
    update_waiter = UpdateFunctionWaiter(lambda_client)
    wrapper.update_function_code(lambda_name, deployment_package)
    update_waiter.wait(lambda_name)
    print(f"This function uses an environment variable to control logging level.")
    print(f"Let's set it to DEBUG to get the most logging.")
    wrapper.update_function_configuration(
        lambda_name, {"LOG_LEVEL": logging.getLevelName(logging.DEBUG)}
    )

    actions = ["plus", "minus", "times", "divided-by"]
    want_invoke = True
    while want_invoke:
        print(f"Let's invoke {lambda_name}. You can invoke these actions:")
        for index, action in enumerate(actions):
            print(f"{index + 1}: {action}")
        action_params = {}
        action_index = q.ask(
            "Enter the number of the action you want to take: ",
            q.is_int,
            q.in_range(1, len(actions)),
        )
        action_params["action"] = actions[action_index - 1]
        print(f"You've chosen to invoke 'x {action_params['action']} y'.")
        action_params["x"] = q.ask("Enter a value for x: ", q.is_int)
        action_params["y"] = q.ask("Enter a value for y: ", q.is_int)
        print(f"Invoking {lambda_name}...")
        response = wrapper.invoke_function(lambda_name, action_params, True)
        print(
            f"Calculating {action_params['x']} {action_params['action']} {action_params['y']} "
            f"resulted in {json.load(response['Payload'])}"
        )
        q.ask("Press Enter to see the logs from the call.")
        print(base64.b64decode(response["LogResult"]).decode())
        want_invoke = q.ask("That was fun. Shall we do it again? (y/n) ", q.is_yesno)
    print("-" * 88)

    if q.ask(
        "Do you want to list all of the functions in your account? (y/n) ", q.is_yesno
    ):
        wrapper.list_functions()
    print("-" * 88)

    if q.ask("Ready to delete the function and role? (y/n) ", q.is_yesno):
        for policy in iam_role.attached_policies.all():
            policy.detach_role(RoleName=iam_role.name)
        iam_role.delete()
        print(f"Deleted role {lambda_name}.")
        wrapper.delete_function(lambda_name)
        print(f"Deleted function {lambda_name}.")

    print("\nThanks for watching!")
    print("-" * 88)


if __name__ == "__main__":
    try:
        run_scenario(
            boto3.client("lambda"),
            boto3.resource("iam"),
            "lambda_handler_basic.py",
            "lambda_handler_calculator.py",
            "doc_example_lambda_calculator",
        )
    except Exception:
        logging.exception("Something went wrong with the demo!")

• Para API obtener más información, consulte los siguientes temas en la sección AWS SDKde referencia sobre Python (Boto3). API

  • CreateFunction

  • DeleteFunction

  • GetFunction

  • Invoke

  • ListFunctions

  • UpdateFunctionCode

  • UpdateFunctionConfiguration

Acciones

CreateFunction

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo usar CreateFunction.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

class LambdaWrapper:
    def __init__(self, lambda_client, iam_resource):
        self.lambda_client = lambda_client
        self.iam_resource = iam_resource


    def create_function(
        self, function_name, handler_name, iam_role, deployment_package
    ):
        """
        Deploys a Lambda function.

        :param function_name: The name of the Lambda function.
        :param handler_name: The fully qualified name of the handler function. This
                             must include the file name and the function name.
        :param iam_role: The IAM role to use for the function.
        :param deployment_package: The deployment package that contains the function
                                   code in .zip format.
        :return: The Amazon Resource Name (ARN) of the newly created function.
        """
        try:
            response = self.lambda_client.create_function(
                FunctionName=function_name,
                Description="AWS Lambda doc example",
                Runtime="python3.9",
                Role=iam_role.arn,
                Handler=handler_name,
                Code={"ZipFile": deployment_package},
                Publish=True,
            )
            function_arn = response["FunctionArn"]
            waiter = self.lambda_client.get_waiter("function_active_v2")
            waiter.wait(FunctionName=function_name)
            logger.info(
                "Created function '%s' with ARN: '%s'.",
                function_name,
                response["FunctionArn"],
            )
        except ClientError:
            logger.error("Couldn't create function %s.", function_name)
            raise
        else:
            return function_arn

• Para API obtener más información, consulte CreateFunctionla AWS SDKreferencia de Python (Boto3). API

DeleteFunction

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo usar DeleteFunction.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

class LambdaWrapper:
    def __init__(self, lambda_client, iam_resource):
        self.lambda_client = lambda_client
        self.iam_resource = iam_resource


    def delete_function(self, function_name):
        """
        Deletes a Lambda function.

        :param function_name: The name of the function to delete.
        """
        try:
            self.lambda_client.delete_function(FunctionName=function_name)
        except ClientError:
            logger.exception("Couldn't delete function %s.", function_name)
            raise

• Para API obtener más información, consulte DeleteFunctionla AWS SDKreferencia de Python (Boto3). API

GetFunction

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo usar GetFunction.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

class LambdaWrapper:
    def __init__(self, lambda_client, iam_resource):
        self.lambda_client = lambda_client
        self.iam_resource = iam_resource


    def get_function(self, function_name):
        """
        Gets data about a Lambda function.

        :param function_name: The name of the function.
        :return: The function data.
        """
        response = None
        try:
            response = self.lambda_client.get_function(FunctionName=function_name)
        except ClientError as err:
            if err.response["Error"]["Code"] == "ResourceNotFoundException":
                logger.info("Function %s does not exist.", function_name)
            else:
                logger.error(
                    "Couldn't get function %s. Here's why: %s: %s",
                    function_name,
                    err.response["Error"]["Code"],
                    err.response["Error"]["Message"],
                )
                raise
        return response

• Para API obtener más información, consulte GetFunctionla AWS SDKreferencia de Python (Boto3). API

Invoke

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo usar Invoke.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

class LambdaWrapper:
    def __init__(self, lambda_client, iam_resource):
        self.lambda_client = lambda_client
        self.iam_resource = iam_resource


    def invoke_function(self, function_name, function_params, get_log=False):
        """
        Invokes a Lambda function.

        :param function_name: The name of the function to invoke.
        :param function_params: The parameters of the function as a dict. This dict
                                is serialized to JSON before it is sent to Lambda.
        :param get_log: When true, the last 4 KB of the execution log are included in
                        the response.
        :return: The response from the function invocation.
        """
        try:
            response = self.lambda_client.invoke(
                FunctionName=function_name,
                Payload=json.dumps(function_params),
                LogType="Tail" if get_log else "None",
            )
            logger.info("Invoked function %s.", function_name)
        except ClientError:
            logger.exception("Couldn't invoke function %s.", function_name)
            raise
        return response

• Para API obtener más información, consulte Invoke in AWS SDKfor Python (Boto3) Reference. API

ListFunctions

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo usar ListFunctions.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

class LambdaWrapper:
    def __init__(self, lambda_client, iam_resource):
        self.lambda_client = lambda_client
        self.iam_resource = iam_resource


    def list_functions(self):
        """
        Lists the Lambda functions for the current account.
        """
        try:
            func_paginator = self.lambda_client.get_paginator("list_functions")
            for func_page in func_paginator.paginate():
                for func in func_page["Functions"]:
                    print(func["FunctionName"])
                    desc = func.get("Description")
                    if desc:
                        print(f"\t{desc}")
                    print(f"\t{func['Runtime']}: {func['Handler']}")
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't list functions. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise

• Para API obtener más información, consulte ListFunctionsla AWS SDKreferencia de Python (Boto3). API

UpdateFunctionCode

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo usar UpdateFunctionCode.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

class LambdaWrapper:
    def __init__(self, lambda_client, iam_resource):
        self.lambda_client = lambda_client
        self.iam_resource = iam_resource


    def update_function_code(self, function_name, deployment_package):
        """
        Updates the code for a Lambda function by submitting a .zip archive that contains
        the code for the function.

        :param function_name: The name of the function to update.
        :param deployment_package: The function code to update, packaged as bytes in
                                   .zip format.
        :return: Data about the update, including the status.
        """
        try:
            response = self.lambda_client.update_function_code(
                FunctionName=function_name, ZipFile=deployment_package
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't update function %s. Here's why: %s: %s",
                function_name,
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return response

• Para API obtener más información, consulte UpdateFunctionCodela AWS SDKreferencia de Python (Boto3). API

UpdateFunctionConfiguration

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo usar UpdateFunctionConfiguration.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

class LambdaWrapper:
    def __init__(self, lambda_client, iam_resource):
        self.lambda_client = lambda_client
        self.iam_resource = iam_resource


    def update_function_configuration(self, function_name, env_vars):
        """
        Updates the environment variables for a Lambda function.

        :param function_name: The name of the function to update.
        :param env_vars: A dict of environment variables to update.
        :return: Data about the update, including the status.
        """
        try:
            response = self.lambda_client.update_function_configuration(
                FunctionName=function_name, Environment={"Variables": env_vars}
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't update function configuration %s. Here's why: %s: %s",
                function_name,
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return response

• Para API obtener más información, consulte UpdateFunctionConfigurationla AWS SDKreferencia de Python (Boto3). API

Escenarios

Cree una REST API para rastrear -19 datos COVID

El siguiente ejemplo de código muestra cómo crear un sistema REST API que simule un sistema para rastrear los casos diarios de COVID -19 en los Estados Unidos, utilizando datos ficticios.

SDKpara Python (Boto3)

Muestra cómo usar AWS Chalice con el AWS SDK for Python (Boto3) para crear un servidor sin servidor que REST API utilice Amazon API Gateway y Amazon DynamoDB. AWS Lambda RESTAPISimula un sistema que rastrea los casos diarios de COVID -19 en los Estados Unidos, utilizando datos ficticios. Aprenda cómo:

• Use AWS Chalice para definir las rutas en las funciones de Lambda que se llaman para gestionar las REST solicitudes que llegan a través de Gateway. API

• Utilice las funciones de Lambda para recuperar y almacenar datos en una tabla de DynamoDB para atender las solicitudes. REST

• Defina la estructura de la tabla y los recursos de las funciones de seguridad en una plantilla. AWS CloudFormation

• Usa AWS Chalice CloudFormation para empaquetar y desplegar todos los recursos necesarios.

• CloudFormation Úselo para limpiar todos los recursos creados.

Para obtener el código fuente completo y las instrucciones sobre cómo configurarlo y ejecutarlo, consulte el ejemplo completo en GitHub.

Servicios utilizados en este ejemplo

• APIPuerta de enlace

• AWS CloudFormation

• DynamoDB

• Lambda

Crea una biblioteca de préstamos REST API

El siguiente ejemplo de código muestra cómo crear una biblioteca de préstamos en la que los usuarios puedan pedir prestados y devolver libros mediante una base de datos REST API respaldada por una base de datos de Amazon Aurora.

SDKpara Python (Boto3)

Muestra cómo usarlo AWS SDK for Python (Boto3) con Amazon Relational Database Service API (RDSAmazon) y AWS Chalice para crear REST API una base de datos respaldada por una Amazon Aurora. El servicio web es totalmente sin servidor y representa una biblioteca de préstamos sencilla en la que los usuarios pueden pedir prestados libros y devolverlos. Aprenda cómo:

• Crear y administrar un clúster de base de datos Aurora sin servidor.

• Se utiliza AWS Secrets Manager para administrar las credenciales de la base de datos.

• Implemente una capa de almacenamiento de datos que utilice Amazon RDS para mover los datos dentro y fuera de la base de datos.

• Use AWS Chalice para implementar un servidor sin servidor en REST API Amazon API Gateway y. AWS Lambda

• Utilice el paquete Requests para enviar solicitudes al servicio web.

Para obtener el código fuente completo y las instrucciones sobre cómo configurarlo y ejecutarlo, consulte el ejemplo completo en. GitHub

Servicios utilizados en este ejemplo

• APIPuerta de enlace

• Aurora

• Lambda

• Secrets Manager 

Creación de una aplicación de mensajería

El siguiente ejemplo de código muestra cómo crear una aplicación de AWS Step Functions mensajería que recupere los registros de mensajes de una tabla de base de datos.

SDKpara Python (Boto3)

Muestra cómo utilizar AWS SDK for Python (Boto3) with AWS Step Functions para crear una aplicación de mensajería que recupere los registros de mensajes de una tabla de Amazon DynamoDB y los envíe con Amazon Simple Queue Service (Amazon). SQS La máquina de estados se integra con una AWS Lambda función para escanear la base de datos en busca de mensajes no enviados.

• Crear una máquina de estado que recupere y actualice los registros de mensajes de una tabla de Amazon DynamoDB.

• Actualice la definición de la máquina de estados para enviar también mensajes a Amazon Simple Queue Service (AmazonSQS).

• Iniciar y detener las ejecuciones de la máquina de estado.

• Connect a Lambda, DynamoDB y SQS Amazon desde una máquina de estados mediante integraciones de servicios.

Para obtener el código fuente completo y las instrucciones sobre cómo configurarlo y ejecutarlo, consulte el ejemplo completo en. GitHub

Servicios utilizados en este ejemplo

• DynamoDB

• Lambda

• Amazon SQS

• Step Functions

Creación una aplicación de chat de websocket

El siguiente ejemplo de código muestra cómo crear una aplicación de chat servida por un websocket API creado en Amazon API Gateway.

SDKpara Python (Boto3)

Muestra cómo usarlo AWS SDK for Python (Boto3) con Amazon API Gateway V2 para crear un websocket API que se integre con Amazon AWS Lambda DynamoDB.

• Cree un websocket API servido por Gateway. API

• Definir un identificador Lambda que almacene las conexiones en DynamoDB y envíe mensajes a otros participantes del chat.

• Conectar con la aplicación de chat de websocket y enviar mensajes con el paquete Websockets.

Para obtener el código fuente completo y las instrucciones sobre cómo configurarlo y ejecutarlo, consulte el ejemplo completo en GitHub.

Servicios utilizados en este ejemplo

• APIPuerta de enlace

• DynamoDB

• Lambda

Utilice API Gateway para invocar una función Lambda

El siguiente ejemplo de código muestra cómo crear una AWS Lambda función invocada por Amazon API Gateway.

SDKpara Python (Boto3)

En este ejemplo, se muestra cómo crear y utilizar un Amazon API Gateway REST API orientado a una AWS Lambda función. El controlador Lambda muestra cómo enrutar en función de HTTP los métodos; cómo obtener datos de la cadena, el encabezado y el cuerpo de la consulta; y cómo devolver una respuesta. JSON

• Implemente una función de Lambda.

• Cree una puerta de enlaceAPI. REST API

• Cree un REST recurso que se dirija a la función Lambda.

• Conceda permiso para que API Gateway invoque la función Lambda.

• Utilice el paquete Requests para enviar solicitudes a. REST API

• Limpie todos los recursos creados durante la demostración.

Este ejemplo se ve mejor en GitHub. Para obtener el código fuente completo y las instrucciones sobre cómo configurarlo y ejecutarlo, consulte el ejemplo completo en GitHub.

Servicios utilizados en este ejemplo

• APIPuerta de enlace

• Lambda

Usar eventos programados para invocar una función de Lambda

El siguiente ejemplo de código muestra cómo crear una AWS Lambda función invocada por un evento EventBridge programado de Amazon.

SDKpara Python (Boto3)

En este ejemplo se muestra cómo registrar una AWS Lambda función como destino de un EventBridge evento programado de Amazon. El controlador Lambda escribe un mensaje descriptivo y los datos completos del evento en Amazon CloudWatch Logs para su posterior recuperación.

• Implementa una función de Lambda.

• Crea un evento EventBridge programado y convierte la función Lambda en el objetivo.

• Otorga permiso para EventBridge invocar la función Lambda.

• Imprime los datos más recientes de CloudWatch los registros para mostrar el resultado de las invocaciones programadas.

• Limpia todos los recursos creados durante la demostración.

Es mejor ver este ejemplo en GitHub. Para obtener el código fuente completo y las instrucciones sobre cómo configurarlo y ejecutarlo, consulte el ejemplo completo en GitHub.

Servicios utilizados en este ejemplo

• CloudWatch Registros

• EventBridge

• Lambda

Ejemplos sin servidor

Conexión a una RDS base de datos de Amazon en una función Lambda

El siguiente ejemplo de código muestra cómo implementar una función Lambda que se conecta a una RDS base de datos. La función realiza una solicitud sencilla a la base de datos y devuelve el resultado.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el repositorio de ejemplos sin servidor.

Conexión a una RDS base de datos de Amazon en una función Lambda mediante Python.

import json
import os
import boto3
import pymysql

# RDS settings
proxy_host_name = os.environ['PROXY_HOST_NAME']
port = int(os.environ['PORT'])
db_name = os.environ['DB_NAME']
db_user_name = os.environ['DB_USER_NAME']
aws_region = os.environ['AWS_REGION']


# Fetch RDS Auth Token
def get_auth_token():
    client = boto3.client('rds')
    token = client.generate_db_auth_token(
        DBHostname=proxy_host_name,
        Port=port
        DBUsername=db_user_name
        Region=aws_region
    )
    return token

def lambda_handler(event, context):
    token = get_auth_token()
    try:
        connection = pymysql.connect(
            host=proxy_host_name,
            user=db_user_name,
            password=token,
            db=db_name,
            port=port,
            ssl={'ca': 'Amazon RDS'}  # Ensure you have the CA bundle for SSL connection
        )
        
        with connection.cursor() as cursor:
            cursor.execute('SELECT %s + %s AS sum', (3, 2))
            result = cursor.fetchone()

        return result
        
    except Exception as e:
        return (f"Error: {str(e)}")  # Return an error message if an exception occurs 
    

Invocar una función de Lambda desde un desencadenador de Kinesis

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo implementar una función de Lambda que recibe un evento activado al recibir registros de un flujo de Kinesis. La función recupera la carga útil de Kinesis, la decodifica desde Base64 y registra el contenido del registro.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el repositorio de ejemplos sin servidor.

Uso de un evento de Kinesis con Lambda mediante Python.

# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
import base64
def lambda_handler(event, context):

    for record in event['Records']:
        try:
            print(f"Processed Kinesis Event - EventID: {record['eventID']}")
            record_data = base64.b64decode(record['kinesis']['data']).decode('utf-8')
            print(f"Record Data: {record_data}")
            # TODO: Do interesting work based on the new data
        except Exception as e:
            print(f"An error occurred {e}")
            raise e
    print(f"Successfully processed {len(event['Records'])} records.")

Invocación de una función de Lambda desde un desencadenador de DynamoDB

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo implementar una función de Lambda que recibe un evento que se desencadena al recibir registros de una transmisión de DynamoDB. La función recupera la carga útil de DynamoDB y registra el contenido del registro.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el repositorio de ejemplos sin servidor.

Consumo de un evento de DynamoDB con Lambda mediante Python.

import json

def lambda_handler(event, context):
    print(json.dumps(event, indent=2))

    for record in event['Records']:
        log_dynamodb_record(record)

def log_dynamodb_record(record):
    print(record['eventID'])
    print(record['eventName'])
    print(f"DynamoDB Record: {json.dumps(record['dynamodb'])}")

Invocación de una función de Lambda desde un desencadenador de Amazon DocumentDB

El siguiente ejemplo de código muestra cómo implementar una función de Lambda que recibe un evento que se desencadena al recibir registros de un flujo de cambios de DocumentDB. La función recupera la carga útil de DocumentDB y registra el contenido del registro.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el repositorio de ejemplos sin servidor.

Consumo de un evento de Amazon DocumentDB con Lambda mediante Python.

import json

def lambda_handler(event, context):
    for record in event.get('events', []):
        log_document_db_event(record)
    return 'OK'

def log_document_db_event(record):
    event_data = record.get('event', {})
    operation_type = event_data.get('operationType', 'Unknown')
    db = event_data.get('ns', {}).get('db', 'Unknown')
    collection = event_data.get('ns', {}).get('coll', 'Unknown')
    full_document = event_data.get('fullDocument', {})

    print(f"Operation type: {operation_type}")
    print(f"db: {db}")
    print(f"collection: {collection}")
    print("Full document:", json.dumps(full_document, indent=2))

Invocar una función Lambda desde un disparador de Amazon MSK

El siguiente ejemplo de código muestra cómo implementar una función Lambda que recibe un evento desencadenado por la recepción de registros de un clúster de AmazonMSK. La función recupera la MSK carga útil y registra el contenido del registro.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el repositorio de ejemplos sin servidor.

Consumir un MSK evento de Amazon con Lambda mediante Python.

import base64

def lambda_handler(event, context):
    # Iterate through keys
    for key in event['records']:
        print('Key:', key)
        # Iterate through records
        for record in event['records'][key]:
            print('Record:', record)
            # Decode base64
            msg = base64.b64decode(record['value']).decode('utf-8')
            print('Message:', msg)

Invocación de una función de Lambda desde un desencadenador de Amazon S3

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo implementar una función de Lambda que recibe un evento activado al cargar un objeto en un bucket de S3. La función recupera el nombre del bucket de S3 y la clave del objeto del parámetro de evento y llama a Amazon S3 API para recuperar y registrar el tipo de contenido del objeto.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el repositorio de ejemplos sin servidor.

Uso de un evento de S3 con Lambda mediante Python.

# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
import json
import urllib.parse
import boto3

print('Loading function')

s3 = boto3.client('s3')


def lambda_handler(event, context):
    #print("Received event: " + json.dumps(event, indent=2))

    # Get the object from the event and show its content type
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = urllib.parse.unquote_plus(event['Records'][0]['s3']['object']['key'], encoding='utf-8')
    try:
        response = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
        print("CONTENT TYPE: " + response['ContentType'])
        return response['ContentType']
    except Exception as e:
        print(e)
        print('Error getting object {} from bucket {}. Make sure they exist and your bucket is in the same region as this function.'.format(key, bucket))
        raise e
              

Invocar una función Lambda desde un disparador de Amazon SNS

El siguiente ejemplo de código muestra cómo implementar una función Lambda que recibe un evento desencadenado por la recepción de mensajes de un SNS tema. La función recupera los mensajes del parámetro de eventos y registra el contenido de cada mensaje.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el repositorio de ejemplos sin servidor.

Consumir un SNS evento con Lambda mediante Python.

# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
def lambda_handler(event, context):
    for record in event['Records']:
        process_message(record)
    print("done")

def process_message(record):
    try:
        message = record['Sns']['Message']
        print(f"Processed message {message}")
        # TODO; Process your record here
        
    except Exception as e:
        print("An error occurred")
        raise e

Invocar una función Lambda desde un disparador de Amazon SQS

El siguiente ejemplo de código muestra cómo implementar una función Lambda que recibe un evento desencadenado por la recepción de mensajes de una SQS cola. La función recupera los mensajes del parámetro de eventos y registra el contenido de cada mensaje.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el repositorio de ejemplos sin servidor.

Consumir un SQS evento con Lambda mediante Python.

# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
def lambda_handler(event, context):
    for message in event['Records']:
        process_message(message)
    print("done")

def process_message(message):
    try:
        print(f"Processed message {message['body']}")
        # TODO: Do interesting work based on the new message
    except Exception as err:
        print("An error occurred")
        raise err

Notificación de los errores de los elementos del lote de las funciones de Lambda mediante un desencadenador de Kinesis

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo implementar una respuesta por lotes parcial para funciones de Lambda que reciben eventos de un flujo de Kinesis. La función informa los errores de los elementos del lote en la respuesta y le indica a Lambda que vuelva a intentar esos mensajes más adelante.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el repositorio de ejemplos sin servidor.

Notificación de los errores de los elementos del lote de Kinesis con Lambda mediante Python.

# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
def handler(event, context):
    records = event.get("Records")
    curRecordSequenceNumber = ""
    
    for record in records:
        try:
            # Process your record
            curRecordSequenceNumber = record["kinesis"]["sequenceNumber"]
        except Exception as e:
            # Return failed record's sequence number
            return {"batchItemFailures":[{"itemIdentifier": curRecordSequenceNumber}]}

    return {"batchItemFailures":[]}

Notificación de los errores de los elementos del lote de las funciones de Lambda con un desencadenador de DynamoDB

El siguiente ejemplo de código muestra cómo implementar una respuesta por lotes parcial para las funciones de Lambda que reciben eventos de una transmisión de DynamoDB. La función informa los errores de los elementos del lote en la respuesta y le indica a Lambda que vuelva a intentar esos mensajes más adelante.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el repositorio de ejemplos sin servidor.

Notificación de los errores de los elementos del lote de DynamoDB con Lambda mediante Python.

# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
def handler(event, context):
    records = event.get("Records")
    curRecordSequenceNumber = ""
    
    for record in records:
        try:
            # Process your record
            curRecordSequenceNumber = record["dynamodb"]["SequenceNumber"]
        except Exception as e:
            # Return failed record's sequence number
            return {"batchItemFailures":[{"itemIdentifier": curRecordSequenceNumber}]}

    return {"batchItemFailures":[]}

Notificación de errores de artículos de lotes para funciones de Lambda con un activador de Amazon SQS

El siguiente ejemplo de código muestra cómo implementar una respuesta por lotes parcial para las funciones de Lambda que reciben eventos de una SQS cola. La función informa los errores de los elementos del lote en la respuesta y le indica a Lambda que vuelva a intentar esos mensajes más adelante.

SDKpara Python (Boto3)

nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el repositorio de ejemplos sin servidor.

Notificación de errores de elementos de SQS lote con Lambda mediante Python.

# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0

def lambda_handler(event, context):
    if event:
        batch_item_failures = []
        sqs_batch_response = {}
     
        for record in event["Records"]:
            try:
                # process message
            except Exception as e:
                batch_item_failures.append({"itemIdentifier": record['messageId']})
        
        sqs_batch_response["batchItemFailures"] = batch_item_failures
        return sqs_batch_response