Serverlös utveckling med AWS Lambda · Lektion

Förstå Lambda-runtime och lager

Utforska olika Lambda-runtimes och använd Lambda Layers för att effektivt hantera gemensamma beroenden, bibliotek och anpassade runtimes

Lektion 1 av 411 steg

Förstå Lambda-runtime och lager är en gratis lektion i Serverlös utveckling med AWS Lambda på CoddyKit. Detta är lektion 1 av 4. Ni kan läsa hela lektionen gratis nedan och sedan öva praktiskt i webbläsaren med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt. Den ingår i lärvägen för Serverlös utveckling med AWS Lambda, och Era framsteg synkroniseras mellan webben och CoddyKit-appen. Kursen i Serverlös utveckling med AWS Lambda innehåller totalt 4 lektioner.

Vad är Lambda-runtimes?

När du skriver en AWS Lambda-funktion måste du välja en runtime. Se en runtime som den specifika språkmiljö som din kod körs i.

Det är ungefär som att välja vilket kök ditt recept ska tillagas i – ett Python-kök, ett Node.js-kök, ett Java-kök och så vidare. AWS Lambda tillhandahåller hanterade runtimes för populära språk.

Varför runtimes är viktiga

Den runtime du väljer avgör hur koden körs, vilka bibliotek som är tillgängliga som standard och hur funktionen interagerar med Lambda-miljön.

Språkstöd: Säkerställer att koden körs korrekt.
Beroenden: Avgör vilka bibliotek som är förinstallerade.
Prestanda: Olika runtimes har olika starttider och körningshastigheter.
Verktyg: Påverkar vilka utvecklingsverktyg du använder.

Populära runtimes för Lambda

AWS Lambda har inbyggt stöd för flera populära programmeringsspråk. Här är några av de vanligaste:

Node.js: Utmärkt för webbtjänster och händelsestyrda appar.
Python: Populärt för skriptning, databearbetning och AI/ML.
Java: Används ofta för företagsapplikationer.
C# (.NET): För utvecklare som arbetar i Microsofts ekosystem.
Go: Känt för hög prestanda och samtidighet.
Ruby: För utvecklare som uppskattar språkets elegans och produktivitet.

Din första Python-Lambda

Vi tittar på en enkel Lambda-funktion skriven i Python. Funktionen fungerar som en startpunkt, bearbetar ett event och returnerar ett svar.

Försök köra detta exempel:

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
    }

Introduktion till Lambda Layers

När dina Lambda-applikationer växer har du ofta gemensam kod, bibliotek eller beroenden som delas av flera funktioner. Det är här Lambda Layers kommer in!

Ett Layer är ett .zip-arkiv som kan innehålla bibliotek, en anpassad runtime eller andra beroenden. Du kan koppla upp till 5 layers till en Lambda-funktion.

Fördelar med att använda layers

Layers hjälper dig att hantera dina Lambda-funktioner mer effektivt och hålla dem organiserade:

Mindre distributionspaket: Funktionskoden innehåller bara unik logik, inte gemensamma bibliotek.
Snabbare distributioner: Mindre paket laddas upp snabbare.
Hantering av beroenden: Uppdatera ett bibliotek i ett layer så får alla tillhörande funktioner tillgång till uppdateringen.
Återanvändning av kod: Dela hjälpfunktioner eller konfigurationer mellan många Lambda-funktioner.
Separation av ansvarsområden: Håll affärslogiken åtskild från gemensamma beroenden.

Så är layers strukturerade

För att Lambda ska hitta innehållet i ditt layer måste det organiseras i särskilda mappar i .zip-filen. För Python ska koden ligga i katalogen python/.

Om du till exempel har en hjälpmodule med namnet my_utils.py skulle ditt layer-arkiv se ut så här:

my_layer.zip
- python/
  - my_utils.py

Andra runtimes har liknande konventioner, till exempel nodejs/node_modules för Node.js.

Skapa ett enkelt layer

Föreställ dig att vi har en gemensam hjälpfunktion som helt enkelt vänder på en sträng. Vi kan placera den i ett layer.

Detta skulle vara innehållet i filen my_utils.py, som sedan packas i ett 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}!"

Använda ett layer i din Lambda

När du har skapat och kopplat ett layer till din Lambda-funktion kan du importera dess moduler precis som vilken annan lokal modul som helst. Så här skulle vår Python-Lambda använda layeret 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
    }

Snabb kontroll av runtimes och layers

Vilken av följande är den främsta fördelen med att använda AWS Lambda Layers?

Besvara frågan i den interaktiva lektionen

Sammanfattning och nästa steg

Bra jobbat! Du har lärt dig om Lambda-runtimes och layers.

Runtimes definierar språkmiljön för din Lambda-kod.
Layers hjälper dig att hantera gemensamma beroenden och dela kod, vilket leder till mindre och effektivare distributionspaket.

Genom att använda layers kan du hålla dina Lambda-funktioner slimmade, vilket gör dem enklare att distribuera och underhålla. Nästa gång går vi igenom en annan viktig del av Lambda-hanteringen: miljövariabler!

Gratis att börja

Lär dig Serverlös utveckling med AWS Lambda med en AI-lärare – gratis

Skriv och kör riktig kod i webbläsaren, få omedelbar hjälp av en AI-lärare dygnet runt och fortsätt där du slutade – på webben eller i appen.

Kurser: 12
Lektioner: 48

Börja lära dig gratis Visa hela kursen

Vanliga frågor

Är lektionen ”Förstå Lambda-runtime och lager” gratis?

Ja – hela texten till ”Förstå Lambda-runtime och lager” kan läsas gratis här på webben. Om Ni vill öva interaktivt med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt och låsa upp resten av kursen i Serverlös utveckling med AWS Lambda, kan Ni uppgradera till CoddyKit PRO. Kursen i Serverlös utveckling med AWS Lambda innehåller totalt 4 lektioner.

Vad lär jag mig i ”Förstå Lambda-runtime och lager”?

Utforska olika Lambda-runtimes och använd Lambda Layers för att effektivt hantera gemensamma beroenden, bibliotek och anpassade runtimes Ni övar på Serverlös utveckling med AWS Lambda med praktisk kod som körs direkt i webbläsaren, medan en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt svarar på Era frågor under lektionen.

Behöver jag någon erfarenhet för att börja lära mig Serverlös utveckling med AWS Lambda?

Du behöver inga förkunskaper. Utbildningen i Serverlös utveckling med AWS Lambda på CoddyKit är upplagd för allt från nybörjare till avancerade elever, så att du kan börja här eller från början och gå fram i din egen takt. Detta är lektion 1 av 4.

Hur lång tid tar lektionen ”Förstå Lambda-runtime och lager”?

De flesta CoddyKit-lektioner tar cirka 5–10 minuter. Varje lektion är kort och interaktiv, så att du gör stadiga framsteg och kan fortsätta precis där du slutade – på webben eller i appen.

Kan jag skriva och köra kod i den här Serverlös utveckling med AWS Lambda-lektionen?

Ja. Varje Serverlös utveckling med AWS Lambda-lektion innehåller en inbyggd kodredigerare, så att du kan skriva och köra riktig kod direkt i webbläsaren och få omedelbar AI-feedback – utan lokal installation.

Alla lektioner i den här kursen

← Tillbaka till Serverlös utveckling med AWS Lambda