我爱分享网Amazon Web Services (AWS) Lambda 是一种“无服务器”计算服务，可执行任意 Python 代码以响应开发人员定义的事件，例如入站 API 调用或文件上传到 AWS S3。请注意，AWS Lambda 与 Python 中用于创建匿名函数的 lambda 关键字无关，它只是碰巧与现有 Python 语言功能名称冲突的产品名称。
在本教程中，我们将学习如何快速编写和运行 Lambda 函数，以执行一些简单的 Python 2.7 代码并处理环境变量。然后可以修改代码以构建更复杂的 Python 应用程序。
注意：AWS 在 2021 年终止了对 Python 2.7 Lambda 函数的支持，并且 Python 2.7 不再获得支持，因此您实际上应该使用 Python 3.8 或更高版本。
我们需要的工具
除了 Web 浏览器之外，我们不需要任何本地开发环境工具来完成本演练，因为所有工作都将在 AWS 上进行。
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Lambda 的第一步
在您的网络浏览器中前往 AWS Lambda 登录页面。登录您的帐户，或注册一个免费套餐的新帐户，这样您就无需付费。
如果您在登录后没有直接进入 Lambda 控制台页面，您将看到主控制台。 AWS 提供的服务数量惊人（似乎每周都在增加），因此最好的解决方法是选择搜索文本框并搜索“lambda”，如下面的屏幕截图所示。
按“创建 Lambda 函数”按钮，您将看到“选择蓝图”页面。
选择“空白函数”。下一个屏幕提供了选择“触发器”的选项，这就是 Lambda 函数的执行方式。触发器是一些与其他 AWS 服务集成的事件，可以通过 API 或设备（例如 Alexa）在外部公开。
但是，我们不打算为此功能设置触发器，因为我们稍后可以在将 Lambda 连接到触发器之前手动测试它。将触发器图标留空，然后单击“下一步”按钮移动到下一个屏幕.
现在我们可以在屏幕上输入新 Lambda 的特定配置和代码。
编写我们的 Python 代码
首先为您的 Lambda 函数输入名称，例如“my_first_python_lambda”和描述。描述字段是可选的，但当您开始定期使用 Lambda 以保持所有功能正常时，它会很方便。在运行时下拉列表中，选择 Python 2.7 作为执行语言。
在“运行时”下拉列表下方，您会看到一个用于编写代码的大文本框。我们还可以选择使用我们的 Python 应用程序上传 ZIP 文件，这比简单的测试 Lambda 更方便。但是，对于我们简单的 starterLambda 应用程序，您可以复制或键入以下代码（或从此 GitHub 存储库复制它）。确保替换文本框中已有的内容。
import os
def lambda_handler(event, context):
what_to_print = os.environ.get("what_to_print")
how_many_times = int(os.environ.get("how_many_times"))
# make sure what_to_print and how_many_times values exist
if what_to_print and how_many_times > 0:
for i in range(0, how_many_times):
print(what_to_print)
return what_to_print
return None
以上代码具有所需的lambda_handler 函数定义，它为 Lambda 服务提供了一个挂钩，以了解从哪里开始执行 Python 代码。当您使用此服务时，将 lambda_handler 视为 main 函数。
我们的 Python 代码期望并读取两个环境变量，然后代码根据 how_many_times 变量中定义的数量打印零到多次消息。如果打印了消息，则函数返回 what_to_print 字符串，如果未打印任何消息，则返回 None。
在代码输入文本框的正下方是可以设置的环境变量键值对。我们的代码将使用两个环境变量，名为what_to_print 和how_many_times。
输入名为what_to_print 和how_many_times 的键，然后输入它们的值。 what_to_print 的值使用字符串消息，how_many_times 使用大于 0 的整数。我们的 Python 代码的错误处理不是很健壮，因此 how_many_times 变量中的数字以外的值将导致脚本在执行时抛出错误。
我们的代码和环境变量已准备就绪，我们只需要再设置一些特定于 AWS 的设置即可测试 Lambda 函数。
执行 Lambda
在环境变量下方向下滚动到“Lambda 函数处理程序和角色”部分。本节包含最后几个必需的配置项。保留默认处理程序，它应该是 lambda_function.lambda_handler。从下拉列表中选择“从模板创建新角色”，然后在“角色名称”字段中输入“dynamodb_permissions”。在“策略模板”下选择“简单微服务权限”。
“简单微服务权限”使我们的 Lambda 能够访问 AWS DynamoDB。我们不会在本教程中使用 DynamoDB，但在使用 Lambda 时，它作为永久或临时存储非常有用。
现在我们的代码和配置已经到位，单击页面右下角的“下一步”按钮。
审查屏幕将向我们展示我们的配置设置。向下滚动到底部并单击“创建函数”按钮继续。
我们应该会在下一页的“保存并测试”按钮下方看到一条成功消息。
按“测试”按钮执行 Lambda。 Lambda 提示我们提供一些数据来模拟会触发我们函数的事件。选择“Hello World”示例事件模板，其中包含一些示例键。我们的 Lambda 将不会在其执行中使用这些键，因此它们是什么并不重要。单击模态底部的“保存并测试”按钮。
向下滚动到“执行结果”部分，我们可以在其中看到我们的输出。
我们得到了显示我们函数返回值的日志输出。在这种情况下，它是来自 what_to_print 的字符串消息。我们还可以在下面看到我们的打印函数产生了五次输出。
下一步是什么？
太棒了，您刚刚在 AWS Lambda 上配置、编写并执行了您的第一个 Python 2.7 代码！当您将触发器连接到 Lambda 时，它的真正威力就会发挥出来，这样您的代码就会根据事件执行。我们将在下一个教程中了解这一点。
您还可以使用 Python 和 Lambda 做什么？查看 AWS Lambda 页面以获取更多示例和教程。
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