如何解决将函数传递给装饰器时,AWS Lambda为什么会超时?
我正在研究利用pydantic执行输入验证的python AWS Lambda函数。我最近发现执行以下代码时Lambda超时(超时为15秒):
def _stringify(v):
return str(v)
class SomeModel(BaseModel):
a: int
_stringify = validator("a",allow_reuse=True)(_stringify)
SomeModel(a=12)
我已经确定在调用_stringify = validator("a",allow_reuse=True)(_stringify)
并将其传递_stringify函数传递给验证器装饰器的问题。该功能在本地环境中可以正常运行,但在AWS Lambda内则不能。以下“ SomeModel”的替代定义在AWS Lambda环境中也适用。
class SomeModel(BaseModel):
a: int
@validator("a")
def stringify(cls,v):
return str(v)
对AWS Lambda有更好理解的人是否对_stringify = validator("a",allow_reuse=True)(_stringify)
导致超时的原因有任何想法,您能提出任何可能的解决方法吗?
(注意:SomeModel的替代定义是不可取的,因为它违反了DRY原理,因为我们要在多个模型中使用_stringify。)
在本地和Lambda环境中运行时,代码均不会引发异常。
环境:
AWS Lambda
python 3.8-通过docker自定义运行时构建Lambda图层支持:
- pydantic-v1.6.1(python 3.8)
解决方法
环境: python 3.8
除非您使用自己的自定义运行时(https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/runtimes-custom.html),否则AWS Lambda不支持Python 3.8。
您需要执行以下步骤:
- 检查在Python 3.7下您的代码是否正常运行
- 检查Lambda的设置,并确保已将其设置为使用Python 3.7
- 准备一个包含所有第三方依赖(pytantic等)的zip文件,然后将其上传到AWS Lambda的配置网页,或者在Lambda的部署过程中在脚本中使用它:https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/python-package.html。不要忘记在此步骤中使用Python3.7和适当的Linux发行版。最好使用CentOS(或适用于Linux的Windows子系统(WSL)软件包)。但是,Ubuntu 18.04(和适当的WSL软件包)在大多数情况下都可以正常工作。如果您遇到某些第三方python软件包的问题,请从pypi.org下载适当的,与Linux通用的常规.whl文件,并将该.whl文件添加到具有第三方依赖项的.zip文件中。
在第3步中,您将无法使用第三方库
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