Docker를 사용하여 AWS 레이어를 생성합니다.
AWS에서 람다 함수용 레이어를 생성해야 하는데 이 레이어에 해당 작업에 대한 SO 종속성이 있으므로 문제가 발생하는 경우 이에 대한 aws 설명서는 다음과 같습니다. 부족할 수 있습니다.
따라서 이 경우 필요한 레이어에 누락된 바이너리를 빌드할 수 있습니다.
음, 이 예에서는 Python 3.x와 Pdf2Image 라이브러리를 사용하여 데모를 만들겠습니다
전제 조건
- Docker 설치
- 파이썬 3.x
- AWS CLI 구성(선택 사항)
- AWS Lambda에 액세스
1. 환경 준비
mkdir lambda-layer cd lambda-layer mkdir python cd python
2. 파이썬 종속성 설치
pip3 install [your_dependencies] \ --platform manylinux2014_x86_64 \ --target . \ --only-binary=:all: \ --implementation cp \ --python-version [TU_VERSION_PYTHON] \ --no-deps
pdf2image의 예:
pip3 install pdf2image Pillow \ --platform manylinux2014_x86_64 \ --target . \ --only-binary=:all: \ --implementation cp \ --python-version 3.10 \ --no-deps
3. Dockerfile 베이스
FROM ubuntu:22.04 as builder ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive RUN apt-get update && apt-get install -y \ python3.10 \ python3-pip \ binutils \ zip \ [TUS_PAQUETES_ADICIONALES] \ --no-install-recommends \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* WORKDIR /lambda RUN mkdir -p /opt/python/lib/python3.10/site-packages/bin COPY python/ /opt/python/lib/python3.10/site-packages/ RUN cp [TUS_BINARIOS] /opt/python/lib/python3.10/site-packages/bin/ && \ chmod 755 /opt/python/lib/python3.10/site-packages/bin/* RUN cd /opt && zip -r9 /lambda/layer.zip python/ FROM alpine:3.18 COPY --from=builder /lambda/layer.zip / CMD ["/bin/sh"]
4. 빌드 및 추출
# image build docker build -t lambda-layer . # extract layer.zip docker run --rm -v "$(pwd)":/out lambda-layer cp /layer.zip /out/
5. 레이어 사용
이전 단계 후에는 언제나처럼 레이어를 업로드하고 프로젝트로 가져올 수 있습니다
import os import sys #Configuring paths SITE_PACKAGES = '/opt/python/lib/python3.10/site-packages' BIN_DIR = os.path.join(SITE_PACKAGES, 'bin') os.environ['PATH'] = f"{BIN_DIR}:{os.environ['PATH']}" sys.path.append(SITE_PACKAGES) #importing dependencies from pdf2image import [your_import] def lambda_handler(event, context): try: # your code here return { 'statusCode': 200, 'body': 'Success' } except Exception as e: return { 'statusCode': 500, 'body': f'Error: {str(e)}' }
참고자료
- AWS Lambda 계층 설명서
- 파이썬 패키지 관리
- Docker 문서
위 내용은 Docker를 사용하여 AWS 레이어를 생성합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.
