針對 Python Lambda 函數使用層

使用 Lambda 層封裝要在多個函式之間重複使用的程式碼與相依項。層通常具備程式庫相依性、自訂執行期或組態檔案。建立層包含三個一般步驟：

封裝層內容。這表示建立 .zip 封存檔，其中包含您要在函數中使用的相依項。
在 Lambda 中建立層。
將層新增至函數中。

主題

封裝層內容
在 Lambda 中建立層
將層新增至函式
應用程式範例

封裝層內容

若要建立層，請將套件封裝成符合以下要求的 .zip 壓縮檔：

使用計劃用於 Lambda 函式的相同 Python 版本來建置層。例如，若透過 Python 3.13 建置層，需使用適用於函式的 Python 3.13 執行時期。
.zip 檔案必須在根層級包含 python 目錄。
層中的套件必須與 Linux 相容。Lambda 函式會在 Amazon Linux 上執行。

您可以建立包含透過 pip 安裝的第三方 Python 程式庫 (例如 requests 或 pandas) 的層，或您自訂的 Python 模組與套件的層。

使用 pip 套件建立層

選擇下列其中一種方法，將 pip 套件安裝到所需的頂層目錄 (python/)：
pip install
對於純 Python 套件 (如 requests 或 boto3)：
```
pip install requests -t python/
```
部分 Python 套件 (如 NumPy 與 Pandas) 包含經編譯的 C 元件。如果您在 macOS 或 Windows 上建置包含這些套件的層，可能需要使用此命令來安裝與 Linux 相容的 wheel：
```
pip install numpy --platform manylinux2014_x86_64 --only-binary=:all: -t python/
```
如需有關使用包含編譯元件之 Python 套件的詳細資訊，請參閱建立含原生程式庫的 .zip 部署套件。
requirements.txt
使用 requirements.txt 檔案可協助您管理套件版本，確保安裝的一致性。
範例 requirements.txt
requests==2.31.0 boto3==1.37.34 numpy==1.26.4
如果 requirements.txt 檔案僅包含純 Python 套件 (如 requests 或 boto3)：
```
pip install -r requirements.txt -t python/
```
部分 Python 套件 (如 NumPy 與 Pandas) 包含經編譯的 C 元件。如果您在 macOS 或 Windows 上建置包含這些套件的層，可能需要使用此命令來安裝與 Linux 相容的 wheel：
```
pip install -r requirements.txt --platform manylinux2014_x86_64 --only-binary=:all: -t python/
```
如需有關使用包含編譯元件之 Python 套件的詳細資訊，請參閱建立含原生程式庫的 .zip 部署套件。
壓縮 python 目錄的內容。
Linux/macOS
```
zip -r layer.zip python/
```
PowerShell
```
Compress-Archive -Path .\python -DestinationPath .\layer.zip
```
.zip 檔案的目錄結構應如下所示：
```
python/              # Required top-level directory
└── requests/
└── boto3/
└── numpy/
└── (dependencies of the other packages)
```
注意
如果使用 Python 虛擬環境 (venv) 來安裝套件，目錄結構將會有所不同 (例如 python/lib/python3.x/site-packages)。只要 .zip 檔案在根層級包含 python 目錄，Lambda 就能順利找到並匯入套件。

使用自訂的程式碼建立層

為層建立所需的頂層目錄：
```
mkdir python
```

在 python 目錄中建立 Python 模組。下列模組範例透過確認訂單包含所需資訊來驗證訂單。

範例自訂模組：validator.py


import json

def validate_order(order_data):
    """Validates an order and returns formatted data."""
    required_fields = ['product_id', 'quantity']
    
    # Check required fields
    missing_fields = [field for field in required_fields if field not in order_data]
    if missing_fields:
        raise ValueError(f"Missing required fields: {', '.join(missing_fields)}")
    
    # Validate quantity
    quantity = order_data['quantity']
    if not isinstance(quantity, int) or quantity < 1:
        raise ValueError("Quantity must be a positive integer")
    
    # Format and return the validated data
    return {
        'product_id': str(order_data['product_id']),
        'quantity': quantity,
        'shipping_priority': order_data.get('priority', 'standard')
    }

def format_response(status_code, body):
    """Formats the API response."""
    return {
        'statusCode': status_code,
        'body': json.dumps(body)
    }

壓縮 python 目錄的內容。

.zip 檔案的目錄結構應如下所示：

python/     # Required top-level directory
└── validator.py

在函式中，如同使用任何 Python 套件一樣，匯入並使用模組。範例：


from validator import validate_order, format_response
import json

def lambda_handler(event, context):
    try:
        # Parse the order data from the event body
        order_data = json.loads(event.get('body', '{}'))
        
        # Validate and format the order
        validated_order = validate_order(order_data)
        
        return format_response(200, {
            'message': 'Order validated successfully',
            'order': validated_order
        })
    except ValueError as e:
        return format_response(400, {
            'error': str(e)
        })
    except Exception as e:
        return format_response(500, {
            'error': 'Internal server error'
        })

您可以使用下列測試事件來調用函式：


{
    "body": "{\"product_id\": \"ABC123\", \"quantity\": 2, \"priority\": \"express\"}"
}

預期回應：


{
  "statusCode": 200,
  "body": "{\"message\": \"Order validated successfully\", \"order\": {\"product_id\": \"ABC123\", \"quantity\": 2, \"shipping_priority\": \"express\"}}"
}

在 Lambda 中建立層

您可以使用 AWS CLI 或 Lambda 主控台來發布層。

將層新增至函式

應用程式範例

如需如何使用 Lambda 層的更多範例，請參閱 AWS Lambda Developer Guide GitHub repository 中的 layer-python 範例應用程式。此應用程式包含兩個內含 Python 程式庫的層。建立層之後，您可以部署並調用對應的函式，驗證層是否如預期運作。

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文件慣用形式

部署容器映像

Context

針對 Python Lambda 函數使用層

主題

封裝層內容

使用 pip 套件建立層

範例 requirements.txt

注意

使用自訂的程式碼建立層

範例 自訂模組：validator.py

在 Lambda 中建立層

建立圖層 (主控台)

將層新增至函式

將層新增至函式

注意

應用程式範例

範例自訂模組：validator.py