SDK for Python (Boto3) を使用する Lambda の例

次のコード例は、Lambda AWS SDK for Python (Boto3) で を使用してアクションを実行し、一般的なシナリオを実装する方法を示しています。

「基本」は、重要なオペレーションをサービス内で実行する方法を示すコード例です。

アクションはより大きなプログラムからのコードの抜粋であり、コンテキスト内で実行する必要があります。アクションは個々のサービス機能を呼び出す方法を示していますが、コンテキスト内のアクションは、関連するシナリオで確認できます。

「シナリオ」は、1 つのサービス内から、または他の AWS のサービスと組み合わせて複数の関数を呼び出し、特定のタスクを実行する方法を示すコード例です。

各例には、完全なソースコードへのリンクが含まれています。ここでは、コンテキストでコードを設定および実行する方法の手順を確認できます。

開始方法

Hello Lambda

次のコード例では、Lambda の使用を開始する方法について示しています。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

については、「」を参照してください GitHub。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

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()

• API 詳細については、AWS SDKPython (Boto3) APIリファレンス のListFunctions「」の「」を参照してください。

基本

基本を学ぶ

次のコードサンプルは、以下の操作方法を示しています。

• IAM ロールと Lambda 関数を作成し、ハンドラーコードをアップロードします。

• 1 つのパラメーターで関数を呼び出して、結果を取得します。

• 関数コードを更新し、環境変数で設定します。

• 新しいパラメーターで関数を呼び出して、結果を取得します。返された実行ログを表示します。

• アカウントの関数を一覧表示し、リソースをクリーンアップします。

詳細については、「コンソールで Lambda 関数を作成する」を参照してください。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

については、「」を参照してください GitHub。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

数値をインクリメントする Lambda ハンドラーを定義します。

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

算術演算を実行する 2 番目の Lambda ハンドラーを定義します。

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

Lambda アクションをラップする関数を作成します。

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

シナリオを実行する関数を作成します。

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!")

• API 詳細については、 AWS SDK for Python (Boto3) APIリファレンス の の以下のトピックを参照してください。

  • CreateFunction

  • DeleteFunction

  • GetFunction

  • Invoke

  • ListFunctions

  • UpdateFunctionCode

  • UpdateFunctionConfiguration

アクション

CreateFunction

次の例は、CreateFunction を使用する方法を説明しています。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

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

• API 詳細については、CreateFunctionAWS SDK「 Python (Boto3) APIリファレンス」の「」を参照してください。

DeleteFunction

次の例は、DeleteFunction を使用する方法を説明しています。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

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

• API 詳細については、AWS SDKPython (Boto3) APIリファレンス のDeleteFunction「」の「」を参照してください。

GetFunction

次の例は、GetFunction を使用する方法を説明しています。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

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

• API 詳細については、GetFunctionAWS SDK「 Python (Boto3) APIリファレンス」の「」を参照してください。

Invoke

次のコード例は、Invoke を使用する方法を示しています。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

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

• API 詳細については、「Invoke in for AWS SDKPython (Boto3) API Reference 」を参照してください。

ListFunctions

次の例は、ListFunctions を使用する方法を説明しています。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

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

• API 詳細については、「 ListFunctionsPython (Boto3) リファレンス」の「」を参照してください。 AWS SDK API

UpdateFunctionCode

次の例は、UpdateFunctionCode を使用する方法を説明しています。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

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

• API 詳細については、AWS SDKPython (Boto3) APIリファレンス のUpdateFunctionCode「」の「」を参照してください。

UpdateFunctionConfiguration

次の例は、UpdateFunctionConfiguration を使用する方法を説明しています。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

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

• API 詳細については、UpdateFunctionConfigurationAWS SDK「 Python (Boto3) APIリファレンス」の「」を参照してください。

シナリオ

を作成して COVID-19 データを追跡RESTAPIする

次のコード例は、架空のデータを使用して、米国で COVID-19 の日次ケースを追跡するシステムをシミュレートRESTAPIする を作成する方法を示しています。

SDK Python 用 (Boto3)

で AWS Chalice AWS SDK for Python (Boto3) を使用して Amazon API Gateway AWS Lambda、および Amazon DynamoDB RESTAPIを使用するサーバーレスを作成する方法を示します。は、架空のデータを使用して、米国で COVID-19 の日次ケースを追跡するシステムをRESTAPIシミュレートします。以下ではその方法を説明しています。

• AWS Chalice を使用して、APIゲートウェイ経由で送信されるRESTリクエストを処理するために呼び出される Lambda 関数のルートを定義します。

• Lambda 関数を使用して、DynamoDB テーブルにデータを取得して保存し、RESTリクエストを処理します。

• AWS CloudFormation テンプレートでテーブル構造とセキュリティロールリソースを定義します。

• AWS Chalice と を使用して、必要なすべてのリソース CloudFormation をパッケージ化およびデプロイします。

• を使用して、作成されたすべてのリソース CloudFormation をクリーンアップします。

完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、 の詳細な例を参照してくださいGitHub。

この例で使用されているサービス

• API ゲートウェイ

• AWS CloudFormation

• DynamoDB

• Lambda

レンディングライブラリを作成する REST API

次のコード例は、Amazon Aurora データベースによってRESTAPIバックアップされた を使用して、利用者が本を借用して返すことができる貸出ライブラリを作成する方法を示しています。

SDK Python 用 (Boto3)

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) APIと AWS Chalice AWS SDK for Python (Boto3) で を使用して、Amazon Aurora データベースによってRESTAPIバックアップされた を作成する方法を示します。Web サービスは完全にサーバーレスであり、常連客が本を借りたり返却したりできるシンプルな貸し出しライブラリを表しています。以下ではその方法を説明しています。

• サーバーレス Aurora データベースクラスターを作成および管理します。

• AWS Secrets Manager を使用してデータベース認証情報を管理します。

• Amazon を使用してデータベースとの間でデータRDSを移動するデータストレージレイヤーを実装します。

• AWS Chalice を使用して、サーバーレスを Amazon API Gateway と RESTAPIにデプロイします AWS Lambda。

• リクエストパッケージを使用して、Web サービスにリクエストを送信します。

完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、 の詳細な例を参照してくださいGitHub。

この例で使用されているサービス

• API ゲートウェイ

• Aurora

• Lambda

• Secrets Manager

メッセンジャーアプリケーションを作成する

次のコード例は、データベーステーブルからメッセージレコードを取得する AWS Step Functions メッセンジャーアプリケーションを作成する方法を示しています。

SDK Python 用 (Boto3)

AWS SDK for Python (Boto3) で AWS Step Functions を使用して、Amazon DynamoDB テーブルからメッセージレコードを取得し、Amazon Simple Queue Service (Amazon ) で送信するメッセンジャーアプリケーションを作成する方法を示しますSQS。ステートマシンは、未送信メッセージがないかデータベースをスキャンする AWS Lambda 関数と統合されます。

• Amazon DynamoDB テーブルからメッセージレコードを取得および更新するステートマシンを作成します。

• ステートマシン定義を更新して、Amazon Simple Queue Service (Amazon ) にもメッセージを送信しますSQS。

• ステートマシンの実行を開始および停止します。

• サービス統合を使用して、ステートマシンSQSから Lambda、DynamoDB、Amazon に接続します。

完全なソースコードと、セットアップと実行の手順については、「」の詳細な例を参照してくださいGitHub。

この例で使用されているサービス

• DynamoDB

• Lambda

• Amazon SQS

• Step Functions

WebSocket チャットアプリケーションを作成する

次のコード例は、Amazon API Gateway 上にAPI構築されたウェブソケットによって提供されるチャットアプリケーションを作成する方法を示しています。

SDK Python 用 (Boto3)

Amazon API Gateway V2 AWS SDK for Python (Boto3) で を使用して、 AWS Lambda と Amazon DynamoDB APIを統合するウェブソケットを作成する方法を示します。

• API Gateway APIが提供するウェブソケットを作成します。

• DynamoDB に接続を保存し、他のチャット参加者にメッセージを投稿する Lambda ハンドラを定義します。

• WebSocket チャットアプリケーションに接続し、WebSockets パッケージを使用してメッセージを送信します。

完全なソースコードと、セットアップと実行の手順については、「」の詳細な例を参照してくださいGitHub。

この例で使用されているサービス

• API ゲートウェイ

• DynamoDB

• Lambda

API Gateway を使用して Lambda 関数を呼び出す

次のコード例は、Amazon API Gateway によって呼び出される AWS Lambda 関数を作成する方法を示しています。

SDK Python 用 (Boto3)

この例では、 AWS Lambda 関数をターゲットRESTAPIとする Amazon API Gateway を作成して使用する方法を示しています。Lambda ハンドラーは、HTTPメソッドに基づいてルーティングする方法、クエリ文字列、ヘッダー、本文からデータを取得する方法、およびJSONレスポンスを返す方法を示します。

• Lambda 関数をデプロイします。

• Gateway API REST を作成しますAPI。

• Lambda 関数をターゲットとするRESTリソースを作成します。

• API Gateway が Lambda 関数を呼び出すアクセス許可を付与します。

• リクエストパッケージを使用して、 REST にリクエストを送信しますAPI。

• デモ中に作成されたすべてのリソースをクリーンアップします。

この例は、 で表示するのが最適です GitHub。完全なソースコードと、セットアップと実行の手順については、「」の詳細な例を参照してくださいGitHub。

この例で使用されているサービス

• API ゲートウェイ

• Lambda

スケジュールされたイベントを使用した Lambda 関数の呼び出し

次のコード例は、Amazon EventBridge スケジュールされたイベントによって呼び出される AWS Lambda 関数を作成する方法を示しています。

SDK Python 用 (Boto3)

この例では、スケジュールされた Amazon EventBridge イベントのターゲットとして AWS Lambda 関数を登録する方法を示しています。Lambda ハンドラーは、わかりやすいメッセージと完全なイベントデータを Amazon CloudWatch Logs に書き込み、後で取得します。

• Lambda 関数をデプロイします。

• EventBridge スケジュールされたイベントを作成し、Lambda 関数をターゲットにします。

• Lambda EventBridge 関数を呼び出すアクセス許可を付与します。

• CloudWatch ログから最新のデータを印刷して、スケジュールされた呼び出しの結果を表示します。

• デモ中に作成されたすべてのリソースをクリーンアップします。

この例は、 で表示するのが最適です GitHub。完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、 の詳細な例を参照してくださいGitHub。

この例で使用されているサービス

• CloudWatch ログ

• EventBridge

• Lambda

サーバーレスサンプル

Lambda 関数での Amazon RDS データベースへの接続

次のコード例は、RDSデータベースに接続する Lambda 関数を実装する方法を示しています。この関数は、シンプルなデータベースリクエストを実行し、結果を返します。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。サーバーレスサンプルリポジトリで完全な例を検索し、設定および実行の方法を確認してください。

Python を使用して Lambda 関数の Amazon RDS データベースに接続する。

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 
    

Kinesis トリガーから Lambda 関数を呼び出す

次のコード例では、Kinesis ストリームからレコードを受信することによってトリガーされるイベントを受け取る、Lambda 関数の実装方法を示しています。この関数は Kinesis ペイロードを取得し、それを Base64 からデコードして、そのレコードの内容をログ記録します。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。サーバーレスサンプルリポジトリで完全な例を検索し、設定および実行の方法を確認してください。

Python を使用した Lambda での Kinesis イベントの消費。

# 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.")

DynamoDB トリガーから Lambda 関数を呼び出す

次のコード例は、DynamoDB ストリームからレコードを受信することでトリガーされるイベントを受信する Lambda 関数を実装する方法を示しています。関数は DynamoDB ペイロードを取得し、レコードの内容をログ記録します。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。サーバーレスサンプルリポジトリで完全な例を検索し、設定および実行の方法を確認してください。

Python を使用して Lambda で DynamoDB イベントの消費。

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'])}")

Amazon DocumentDB トリガーから Lambda 関数を呼び出す

次のコード例は、DocumentDB 変更ストリームからレコードを受信することでトリガーされるイベントを受信する Lambda 関数を実装する方法を示しています。関数は DocumentDB ペイロードを取得し、レコードの内容をログ記録します。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。サーバーレスサンプルリポジトリで完全な例を検索し、設定および実行の方法を確認してください。

Python を使用して Lambda で Amazon DocumentDB イベントの消費。

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))

Amazon MSKトリガーから Lambda 関数を呼び出す

次のコード例は、Amazon MSKクラスターからレコードを受信することでトリガーされるイベントを受信する Lambda 関数を実装する方法を示しています。関数はMSKペイロードを取得し、レコードの内容を記録します。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。サーバーレスサンプルリポジトリで完全な例を検索し、設定および実行の方法を確認してください。

Python を使用して Lambda で Amazon MSKイベントを消費する。

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)

Amazon S3 トリガーから Lambda 関数を呼び出す

次のコード例は、S3 バケットにオブジェクトをアップロードすることによってトリガーされるイベントを受け取る Lambda 関数を実装する方法を示しています。この関数は、イベントパラメータから S3 バケット名とオブジェクトキーを取得し、Amazon S3 を呼び出しAPIてオブジェクトのコンテンツタイプを取得してログに記録します。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。サーバーレスサンプルリポジトリで完全な例を検索し、設定および実行の方法を確認してください。

Python を使用して Lambda で S3 イベントを消費します。

# 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
              

Amazon SNSトリガーから Lambda 関数を呼び出す

次のコード例は、SNSトピックからメッセージを受信することでトリガーされるイベントを受信する Lambda 関数を実装する方法を示しています。この関数はイベントパラメータからメッセージを取得し、各メッセージの内容を記録します。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。サーバーレスサンプルリポジトリで完全な例を検索し、設定および実行の方法を確認してください。

Python を使用して Lambda でSNSイベントを消費する。

# 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

Amazon SQSトリガーから Lambda 関数を呼び出す

次のコード例は、SQSキューからメッセージを受信することでトリガーされるイベントを受信する Lambda 関数を実装する方法を示しています。この関数はイベントパラメータからメッセージを取得し、各メッセージの内容を記録します。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。サーバーレスサンプルリポジトリで完全な例を検索し、設定および実行の方法を確認してください。

Python を使用して Lambda でSQSイベントを消費する。

# 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

Kinesis トリガーを使用した Lambda 関数でのバッチアイテムの失敗のレポート

以下のコード例では、Kinesis ストリームからイベントを受け取る Lambda 関数のための、部分的なバッチレスポンスの実装方法を示しています。この関数は、レスポンスとしてバッチアイテムの失敗を報告し、対象のメッセージを後で再試行するよう Lambda に伝えます。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。サーバーレスサンプルリポジトリで完全な例を検索し、設定および実行の方法を確認してください。

Python を使用した Lambda での Kinesis バッチアイテム失敗のレポート。

# 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":[]}

DynamoDB トリガーで Lambda 関数のバッチアイテムの失敗をレポートする

次のコード例は、DynamoDB ストリームからイベントを受信する Lambda 関数に部分的なバッチレスポンスを実装する方法を示しています。この関数は、レスポンスとしてバッチアイテムの失敗を報告し、対象のメッセージを後で再試行するよう Lambda に伝えます。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。サーバーレスサンプルリポジトリで完全な例を検索し、設定および実行の方法を確認してください。

Python を使用して Lambda で DynamoDB のバッチアイテム失敗のレポート。

# 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":[]}

Amazon SQSトリガーを使用した Lambda 関数のバッチ項目障害の報告

次のコード例は、SQSキューからイベントを受信する Lambda 関数に部分的なバッチレスポンスを実装する方法を示しています。この関数は、レスポンスとしてバッチアイテムの失敗を報告し、対象のメッセージを後で再試行するよう Lambda に伝えます。

SDK Python 用 (Boto3)

注記

の詳細については、「」を参照してください GitHub。サーバーレスサンプルリポジトリで完全な例を検索し、設定および実行の方法を確認してください。

Python を使用して Lambda でSQSバッチ項目の障害を報告する。

# 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