Objet de contexte AWS Lambda dans Python - AWS Lambda

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Objet de contexte AWS Lambda dans Python

Lorsque Lambda exécute votre fonction, il transmet un objet contexte au gestionnaire. Cet objet fournit des méthodes et des propriétés fournissant des informations sur l'appel, la fonction et l'environnement d'exécution. Pour en savoir plus sur la façon dont l'objet de contexte est transmis au gestionnaire de fonctions, consultez Gestionnaire de fonction Lambda en Python.

Méthodes de contexte

  • get_remaining_time_in_millis – Renvoie le nombre de millisecondes restant avant l'expiration de l'exécution.

Propriétés du contexte

  • function_name – Nom de la fonction Lambda.

  • function_version – Version de la fonction.

  • invoked_function_arn – Amazon Resource Name (ARN) utilisé pour appeler la fonction. Indique si l'appelant a spécifié un numéro de version ou un alias.

  • memory_limit_in_mb – Quantité de mémoire allouée à la fonction.

  • aws_request_id – Identifiant de la demande d'invocation.

  • log_group_name – Groupe de journaux pour la fonction.

  • log_stream_name – Flux de journal de l'instance de fonction.

  • identity – (applications mobiles) Informations sur l'identité Amazon Cognito qui a autorisé la demande.

    • cognito_identity_id – Identité Amazon Cognito authentifiée.

    • cognito_identity_pool_id – Groupe d'identités Amazon Cognito ayant autorisé l'invocation.

  • client_context – (applications mobiles) Contexte client fourni à Lambda par l'application client.

    • client.installation_id

    • client.app_title

    • client.app_version_name

    • client.app_version_code

    • client.app_package_name

    • custom – dict de valeurs personnalisées définies par l'application client mobile.

    • env – dict d'informations d'environnement fournies par le kit SDK AWS.

L'exemple suivant montre une fonction de gestionnaire qui consigne les informations de contexte.

Exemple handler.py
import time

def lambda_handler(event, context):   
    print("Lambda function ARN:", context.invoked_function_arn)
    print("CloudWatch log stream name:", context.log_stream_name)
    print("CloudWatch log group name:",  context.log_group_name)
    print("Lambda Request ID:", context.aws_request_id)
    print("Lambda function memory limits in MB:", context.memory_limit_in_mb)
    # We have added a 1 second delay so you can see the time remaining in get_remaining_time_in_millis.
    time.sleep(1) 
    print("Lambda time remaining in MS:", context.get_remaining_time_in_millis())

En plus des options ci-dessus, vous pouvez également utiliser le kit SDK AWS X-Ray pour Instrumentation du code Python dans AWS Lambda afin d'identifier les chemins de code critiques, suivre leurs performances et capturer les données pour l'analyse.