如何将含已编译二进制文件的 Python 包添加到我的部署包，并使该包与 Lambda 兼容？

简短描述

默认情况下，包含已编译代码（例如 NumPy 和 pandas）的 Python 包并不总是与 Lambda 运行时系统兼容。如果您使用 pip 安装这些包，则这些包会下载并编译适用于本地机器架构的模块名称包。如果您未使用 Linux 操作系统（OS），这会使您的部署包与 Lambda Python 运行时系统不兼容。

要使您的部署包或层与非 Linux 操作系统上的 Lambda 兼容，请运行 pip install 命令，其中将 manylinux2014 用作 --platform 参数的值。

**注意：**macOS --platform 标签不起作用。例如，win_amd64 和 macosx_10_6_intel 标签不安装与 Lambda 兼容的部署包。

解决方法

**注意：**以下示例过程显示了如何为在 x86_64 架构上运行的 Lambda Python 3.9 运行时系统安装 pandas。

1. 打开命令提示符。然后，运行以下 pip 命令以确认您使用的 pip 版本为 19.3.0 或更高版本：

   pip --version

   如果您使用的 pip 版本比 pip 版本 19.3.0 旧，则升级到最新版本的 pip：

   python3.9 -m pip install --upgrade pip

2. 将预编译的 Python 包的 .whl 文件作为依赖项安装在 Lambda 函数的项目目录中：

   **重要事项：**将 my-lambda-function 替换为您函数的项目目录的名称。

   pip install \    
       --platform manylinux2014_x86_64 \
       --target=my-lambda-function \
       --implementation cp \
       --python-version 3.9 \
       --only-binary=:all: --upgrade \
       pandas

3. 打开您的 Lambda 函数的项目目录。如果您使用 macOS，则运行以下命令：

   cd my-lambda-function

4. 在文本编辑器中，创建名为 lambda_function.py 的新文件。然后，将以下示例代码复制并粘贴到文件中：

   import numpy as np
   import pandas as pd
   def lambda_handler(event, context):
       df2 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]),columns=["a", "b", "c"])
       number = np.pi
       print(df2)
       print(number)

   将此文件保存在您的 Lambda 函数的项目目录中。

5. 创建 Lambda 部署包 .zip 文件存档，其中包含所有已安装的库和源代码：

   zip -r ../my-deployment-package.zip .

   使用 my-deployment-package.zip 文件存档创建新的 Python 3.9 Lambda 函数或更新现有函数。有关说明，请参阅处理 Python Lambda 函数的 .zip 文件存档。

   **注意：**您可以使用类似的过程来创建可用于多个函数的 Lambda 层。例如，以下命令创建了一个新的 Lambda 层，用于为在 arm64 架构上运行的 Lambda Python 3.9 运行时系统安装 pandas：

   pip install \
       --platform manylinux2014_aarch64 \
       --target=./python/lib/python3.9/site-packages \
       --implementation cp \
       --python-version 3.9 \
       --only-binary=:all: --upgrade \
       pandas

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创建和共享 Lambda 层