AWS Lambda
正在阅读pydantic 与 AWS Lambda 函数集成良好。在本指南中,我们将讨论如何为 AWS Lambda 函数设置 pydantic。
为 AWS Lambda 函数安装 Python 库¶
在 AWS Lambda 函数中使用 Python 库有多种方法。如 AWS Lambda 文档 所述,最常见的方法包括:
- 使用
.zip文件归档 打包代码和依赖项 - 使用 AWS Lambda 层 在多个函数之间共享库
- 使用 容器镜像 打包代码和依赖项
所有这些方法都可以与 pydantic 一起使用。最适合您的方法将取决于您的具体需求和约束。我们将更深入地介绍前两种情况,因为使用容器镜像进行依赖项管理更直接。如果您使用容器镜像,您可能会发现此评论对安装 pydantic 有帮助。
Tip
如果您在多个函数中使用 pydantic,您可能需要考虑 AWS Lambda 层,它支持在多个函数之间无缝共享库。
无论您选择哪种依赖项管理方法,遵循这些准则都有助于确保顺畅的依赖项管理过程。
为 AWS Lambda 函数安装 pydantic¶
当您使用代码和依赖项构建 .zip 文件归档,或为 Lambda 层组织 .zip 文件时,您可能会使用本地虚拟环境来安装和管理依赖项。如果您使用 pip,这可能会有点棘手,因为 pip 安装的是为本地平台编译的 wheel 包,这些包可能与 Lambda 环境不兼容。
因此,我们建议您使用类似于以下命令:
pip install \
--platform manylinux2014_x86_64 \ # (1)!
--target=<your_package_dir> \ # (2)!
--implementation cp \ # (3)!
--python-version 3.10 \ # (4)!
--only-binary=:all: \ # (5)!
--upgrade pydantic # (6)!
- 使用与您的 Lambda 运行时相对应的平台。
- 指定要安装包的目录(对于 Lambda 层通常是
python)。 - 使用 CPython 实现。
- Python 版本必须与 Lambda 运行时兼容。
- 此标志确保安装的是预构建的二进制 wheel 包。
- 将安装最新版本的
pydantic。
故障排除¶
缺少 pydantic_core 模块¶
no module named `pydantic_core._pydantic_core`
错误是一个常见问题,表明您安装 pydantic 的方式不正确。要调试此问题,您可以尝试以下步骤(在失败的导入之前):
-
检查已安装的
pydantic-core包的内容。编译的库及其类型存根是否都存在?from importlib.metadata import files print([file for file in files('pydantic-core') if file.name.startswith('_pydantic_core')]) """ [PackagePath('pydantic_core/_pydantic_core.pyi'), PackagePath('pydantic_core/_pydantic_core.cpython-312-x86_64-linux-gnu.so')] """您应该期望看到两个如上打印的文件。编译的库文件应具有
.so或.pyd扩展名,其名称根据操作系统和 Python 版本而变化。 -
检查您的 lambda 的 Python 版本是否与上面找到的编译库版本兼容。
import sysconfig print(sysconfig.get_config_var("EXT_SUFFIX")) #> '.cpython-312-x86_64-linux-gnu.so'您应该期望在此处看到与编译库相同的后缀,例如,这里我们看到此后缀
.cpython-312-x86_64-linux-gnu.so确实与_pydantic_core.cpython-312-x86_64-linux-gnu.so匹配。
如果这两个检查不匹配,则您的构建步骤没有为您的 lambda 的目标平台安装正确的本机代码。您应该调整构建步骤以更改安装的库的版本。
最可能的错误:
-
您的操作系统或 CPU 架构不匹配(例如 darwin 与 x86_64-linux-gnu)。尝试在安装 lambda 依赖项时向
pip install传递正确的--platform参数,或者在适用于正确平台的 linux docker 容器内进行构建。目前可能的平台包括--platform manylinux2014_x86_64或--platform manylinux2014_aarch64,但这些可能会在未来的 Pydantic 主要版本中更改。 -
您的 Python 版本不匹配(例如
cpython-310与cpython-312)。尝试向pip install传递正确的--python-version参数,或者更改构建中使用的 Python 版本。
未找到 email-validator 的包元数据¶
Pydantic 使用 importlib.metadata 中的 version 来检查安装了哪个版本的 email-validator。
这种包版本控制机制与 AWS Lambda 有些不兼容,即使它是 Python 中包版本控制的行业标准。有几种方法可以解决此问题:
如果您使用 serverless 框架部署 lambda,则很可能 email-validator 包的适当元数据未包含在您的部署包中。像 serverless-python-requirements 这样的工具会删除元数据以减小包大小。您可以通过在 serverless.yml 文件中将 slim 设置设置为 false 来解决此问题:
pythonRequirements:
dockerizePip: non-linux
slim: false
fileName: requirements.txt
您可以在此处阅读有关此修复以及其他可能相关的 slim 设置的更多信息。
如果您为代码和/或依赖项使用 .zip 归档,请确保您的包包含所需的版本元数据。为此,请确保在您的 .zip 归档中包含 email-validator 包的 dist-info 目录。
此问题也曾在其他流行的 python 库(如 jsonschema)中报告过,因此您也可以在那里阅读有关该问题和潜在修复方法的更多信息。
额外资源¶
更多调试技巧¶
如果您在为 AWS Lambda 安装 pydantic 时仍然遇到困难,您可以查阅此问题,其中涵盖了其他开发人员遇到的各种问题和解决方案。
验证 event 和 context 数据¶
查看我们的博客文章,了解有关如何使用 pydantic 验证 AWS Lambda 函数中的 event 和 context 数据的更多信息。