Serverløs utvikling med AWS Lambda · leksjon

Forstå Lambda-runtime og -lag

Utforsk ulike Lambda-runtime-miljøer og bruk Lambda Layers til å håndtere felles avhengigheter, biblioteker og tilpassede runtime-miljøer effektivt

Leksjon 1 av 411 trinn

Forstå Lambda-runtime og -lag er en gratis leksjon i Serverløs utvikling med AWS Lambda på CoddyKit. Dette er leksjon 1 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i Serverløs utvikling med AWS Lambda, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i Serverløs utvikling med AWS Lambda inneholder totalt 4 leksjoner.

Hva er Lambda-runtimes?

Når du skriver en AWS Lambda-funksjon, må du velge en runtime. Tenk på en runtime som det bestemte språkmiljøet koden din skal kjøre i.

Det er som å velge hvilket kjøkken oppskriften din skal tilberedes i – et Python-kjøkken, et Node.js-kjøkken, et Java-kjøkken og så videre. AWS Lambda tilbyr administrerte runtimes for populære språk.

Hvorfor runtimes er viktige

Runtimen du velger, bestemmer hvordan koden kjøres, hvilke biblioteker som er tilgjengelige som standard, og hvordan funksjonen samhandler med Lambda-miljøet.

Språkstøtte: Sikrer at koden kjører riktig.
Avhengigheter: Bestemmer hvilke biblioteker som er forhåndsinstallert.
Ytelse: Ulike runtimes har ulik oppstartstid og kjøringshastighet.
Verktøy: Påvirker hvilke utviklingsverktøy du bruker.

Populære runtimes for Lambda

AWS Lambda støtter flere populære programmeringsspråk direkte. Her er noen av de vanligste:

Node.js: Velegnet for webtjenester og hendelsesdrevne apper.
Python: Populært for skripting, databehandling og AI/ML.
Java: Brukes ofte i virksomhetsapplikasjoner.
C# (.NET): For utviklere som arbeider i Microsoft-økosystemet.
Go: Kjent for høy ytelse og samtidighet.
Ruby: For utviklere som foretrekker språkets eleganse og produktivitet.

Din første Python-Lambda

La oss se på en enkel Lambda-funksjon skrevet i Python. Denne funksjonen fungerer som et inngangspunkt, behandler en event og returnerer et svar.

Prøv å kjøre dette eksempelet:

def lambda_handler(event, context):
    # 'event' contains data from the trigger
    # 'context' provides runtime information
    name = event.get('name', 'World') # Get name from event, default to 'World'
    message = f"Hello, {name}! This is your first Python Lambda."
    print(message)
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': message
    }

Introduksjon til Lambda Layers

Etter hvert som Lambda-applikasjonene dine vokser, vil du ofte ha felles kode, biblioteker eller avhengigheter som deles av flere funksjoner. Det er her Lambda Layers kommer inn!

En Layer er et .zip-filarkiv som kan inneholde biblioteker, en egendefinert runtime eller andre avhengigheter. Du kan koble opptil 5 layers til en Lambda-funksjon.

Fordeler ved å bruke layers

Layers gjør det enklere å administrere Lambda-funksjonene dine og holde dem organiserte:

Mindre distribusjonspakker: Funksjonskoden inneholder bare unik logikk, ikke felles biblioteker.
Raskere distribusjoner: Mindre pakker lastes opp raskere.
Administrasjon av avhengigheter: Oppdater et bibliotek i én layer, så får alle tilknyttede funksjoner fordel av oppdateringen.
Gjenbruk av kode: Del hjelpefunksjoner eller konfigurasjoner mellom mange Lambda-funksjoner.
Separation of Concerns: Hold forretningslogikken atskilt fra felles avhengigheter.

Slik er layers strukturert

For at Lambda skal finne innholdet i en layer, må det organiseres i bestemte mapper i .zip-filen. For Python skal koden ligge i en python/-mappe.

Hvis du for eksempel har en hjelpemodul som heter my_utils.py, vil .zip-filen for layeren se slik ut:

my_layer.zip
- python/
  - my_utils.py

Andre runtimes har lignende konvensjoner (for eksempel nodejs/node_modules for Node.js).

Opprette en enkel layer

Se for deg at vi har en felles hjelpefunksjon som ganske enkelt snur en streng. Vi kan legge denne i en layer.

Dette ville være innholdet i filen my_utils.py, som deretter pakkes i en layer:

# my_utils.py (inside the 'python/' directory of your layer)

def reverse_string(s):
    return s[::-1]

def greet_user(name):
    return f"Hello, {name}!"

Bruke en layer i Lambda

Når du har opprettet og koblet en layer til Lambda-funksjonen, kan du importere modulene i den på samme måte som alle andre lokale moduler. Slik kan Python-Lambda-funksjonen vår bruke layeren my_utils:

import my_utils # This import works because 'my_utils' is in an attached layer

def lambda_handler(event, context):
    input_name = event.get('name', 'there')
    
    # Use functions from the layer
    greeting = my_utils.greet_user(input_name)
    reversed_greeting = my_utils.reverse_string(greeting)
    
    print(f"Original: {greeting}")
    print(f"Reversed: {reversed_greeting}")
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': reversed_greeting
    }

Hurtigsjekk av runtimes og layers

Hva er den viktigste fordelen ved å bruke AWS Lambda Layers?

Besvar den i den interaktive leksjonen

Oppsummering og neste steg

Godt jobbet! Du har lært om Lambda-runtimes og layers.

Runtimes definerer språkmiljøet for Lambda-koden din.
Layers gjør det enklere å administrere felles avhengigheter og dele kode, noe som gir mindre og mer effektive distribusjonspakker.

Ved å bruke layers kan du holde Lambda-funksjonene slanke, slik at de blir enklere å distribuere og vedlikeholde. Deretter skal vi se nærmere på et annet viktig aspekt ved administrasjon av Lambda: miljøvariabler!

Gratis å komme i gang

Lær deg Serverløs utvikling med AWS Lambda med en AI-veileder – gratis

Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.

Kurs: 12
Leksjoner: 48

Start læringen gratis Se hele kurset

Ofte stilte spørsmål

Er leksjonen «Forstå Lambda-runtime og -lag» gratis?

Ja – hele teksten i «Forstå Lambda-runtime og -lag» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av Serverløs utvikling med AWS Lambda-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i Serverløs utvikling med AWS Lambda inneholder totalt 4 leksjoner.

Hva lærer jeg i «Forstå Lambda-runtime og -lag»?

Utforsk ulike Lambda-runtime-miljøer og bruk Lambda Layers til å håndtere felles avhengigheter, biblioteker og tilpassede runtime-miljøer effektivt Du øver på Serverløs utvikling med AWS Lambda med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.

Trenger jeg erfaring for å begynne med Serverløs utvikling med AWS Lambda?

Ingen tidligere erfaring er nødvendig. Serverløs utvikling med AWS Lambda på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 1 av 4.

Hvor lang tid tar leksjonen «Forstå Lambda-runtime og -lag»?

De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.

Kan jeg skrive og kjøre kode i denne Serverløs utvikling med AWS Lambda-leksjonen?

Ja. Alle Serverløs utvikling med AWS Lambda-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.

Alle leksjonene i dette kurset

Forstå Lambda-runtime og -lag
Miljøvariabler og konfigurasjon
IAM-roller for Lambda-sikkerhet
Versjonering og aliaser for sikre utrullinger

← Tilbake til Serverløs utvikling med AWS Lambda