VS Codeを使わずに Dev Container CLI + AWS SAM で Python 3.11 Lambda 開発環境を作る

はじめに

AWS Lambda の開発環境として、以下を満たす構成を作りました。

Linux
Docker
Dev Container
Python 3.11 固定
AWS CLI
AWS SAM CLI
Lambda API のローカル実行
HTML から API を呼び出す
VS Code は使用しない

一般的に Dev Container というと VS Code の Dev Containers 拡張機能を使う例が多いですが、今回は開発端末の負荷を抑えたかったため、CLI中心の構成にしました。

エディタも Vim / nano を中心にしています。

最終的には、ブラウザからボタンを押すと、

{
  "message": "hello"
}

を返す Lambda API を呼び出せるところまで構築します。

構成

全体像は以下です。

クライアントPC
    │
    │ SSH / Tailscale
    ▼
Ubuntu Server
    │
    ├─ Docker Engine
    │    │
    │    ├─ Dev Container
    │    │    └─ Python 3.11
    │    │
    │    └─ AWS SAM用コンテナ
    │         └─ Lambda Python 3.11環境
    │
    ├─ Dev Container CLI
    ├─ AWS CLI
    └─ AWS SAM CLI

ポイントは、Dev ContainerもSAMのローカルLambdaも、最終的にはDockerコンテナとして動作することです。

違うのは用途です。

Docker
├─ Dev Container
│    └─ 人間が開発するための環境
│
└─ AWS SAM Container
     └─ Lambdaのビルド・実行環境を再現

検証環境

今回使用した環境です。

Host OS:
Ubuntu Server 26.04.1 LTS

Docker:
Docker Engine 29.8.0

Docker Compose:
v5.5.1

Docker Buildx:
v0.37.1

Dev Container CLI:
0.89.0

Dev Container:
Debian 12 bookworm
Python 3.11.16

AWS CLI:
2.36.45

AWS SAM CLI:
1.166.2

Ubuntu Server 自体は仮想マシンとして動かしています。

1. Docker Engineをインストール

まずDocker公式リポジトリを登録します。

sudo apt update
sudo apt install -y ca-certificates curl

sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings

sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg \
  -o /etc/apt/keyrings/docker.asc

sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc

リポジトリを追加します。

sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.sources <<EOF
Types: deb
URIs: https://download.docker.com/linux/ubuntu
Suites: $(. /etc/os-release && echo "${UBUNTU_CODENAME:-$VERSION_CODENAME}")
Components: stable
Architectures: $(dpkg --print-architecture)
Signed-By: /etc/apt/keyrings/docker.asc
EOF

更新。

sudo apt update

Dockerをインストールします。

sudo apt install -y \
  docker-ce \
  docker-ce-cli \
  containerd.io \
  docker-buildx-plugin \
  docker-compose-plugin

確認。

sudo systemctl status docker --no-pager

さらに実際にコンテナを起動します。

sudo docker run hello-world

成功すると、

Hello from Docker!

と表示されます。

sudoなしでDockerを使えるようにする

sudo usermod -aG docker $USER

一度SSHからログアウトして再ログインします。

その後、

docker run hello-world

がsudoなしで動けばOKです。

バージョン確認。

docker --version
docker compose version
docker buildx version

2. CLI開発環境を準備

今回はGUIエディタを中心にせず、CLIで作業します。

sudo apt install -y git tmux tree jq ripgrep vim nano

主な用途は以下です。

ツール	用途
Vim	コード・設定ファイル編集
nano	新規ファイル作成・貼り付け
tmux	SSH切断後もセッション維持
Git	バージョン管理
tree	ディレクトリ構造確認
jq	JSON処理
ripgrep	高速検索

個人的には、

Vim   = 編集
nano  = 新規作成・コピペ

くらいの使い分けがかなり快適でした。

3. プロジェクトを作成

mkdir -p ~/projects/saas-poc
cd ~/projects/saas-poc

ディレクトリを作ります。

mkdir -p \
  .devcontainer \
  docs \
  logs/evidence \
  src \
  html \
  scripts

確認。

tree -a

saas-poc/
├── .devcontainer/
├── docs/
├── html/
├── logs/
│   └── evidence/
├── scripts/
└── src/

4. Gitリポジトリを作る

git init
git branch -m main

以後の初期ブランチも main にします。

git config --global init.defaultBranch main

Gitのユーザー情報を、このリポジトリだけに設定します。

git config user.name "<YOUR_GIT_NAME>"
git config user.email "<YOUR_EMAIL>"

5. Dev Container CLIをインストール

今回はVS Codeを使わないので、Dev Container CLIを直接使用します。

インストーラーを取得します。

curl -fsSL \
  https://raw.githubusercontent.com/devcontainers/cli/main/scripts/install.sh \
  -o /tmp/devcontainer-install.sh

実行前に中身を見ることもできます。

less /tmp/devcontainer-install.sh

インストール。

sh /tmp/devcontainer-install.sh

PATHを追加します。

echo 'export PATH="$HOME/.devcontainers/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
export PATH="$HOME/.devcontainers/bin:$PATH"

確認。

which devcontainer
devcontainer --version

今回の環境では、

/home/<user>/.devcontainers/bin/devcontainer
0.89.0

となりました。

6. Python 3.11 Dev Containerを作る

.devcontainer/Dockerfile を作ります。

FROM python:3.11-bookworm

WORKDIR /workspace

次に、

.devcontainer/devcontainer.json

を作ります。

{
  "name": "saas-python311",
  "build": {
    "dockerfile": "Dockerfile"
  },
  "workspaceMount": "source=${localWorkspaceFolder},target=/workspace,type=bind",
  "workspaceFolder": "/workspace"
}

この設定では、

ホスト
~/projects/saas-poc
        │
        │ bind mount
        ▼
Dev Container
/workspace

という関係になります。

Dev Containerを起動

devcontainer up --workspace-folder .

初回は python:3.11-bookworm のDockerイメージを取得するため、少し時間がかかります。

成功すると、

{
  "outcome": "success"
}

を含む結果が表示されます。

Pythonを確認します。

devcontainer exec --workspace-folder . python --version

今回の結果は、

Python 3.11.16

でした。

コンテナOSも確認します。

devcontainer exec --workspace-folder . cat /etc/os-release

Debian GNU/Linux 12 (bookworm)

つまり、

Host:
Ubuntu Server 26.04

Dev Container:
Debian 12
Python 3.11

と、ホストOSから分離できています。

7. Dev Container内でPythonを実行

src/hello.py を作ります。

import platform
import sys

print("Hello from Dev Container!")
print(f"Python: {sys.version}")
print(f"Platform: {platform.platform()}")

実行。

devcontainer exec --workspace-folder . python src/hello.py

結果。

Hello from Dev Container!
Python: 3.11.16 ...
Platform: Linux-...

これで、

Dev Container上でPython 3.11を固定してコードを実行できる

ことを確認できました。

8. AWS CLIをインストール

AWS CLI v2のインストーラーを取得します。

curl -fsSL \
  https://awscli.amazonaws.com/v2/install.sh \
  -o /tmp/aws-cli-install.sh

実行時に unzip が必要でした。

sudo apt install -y unzip

再度実行。

bash /tmp/aws-cli-install.sh

PATH追加。

echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

確認。

which aws
aws --version

今回の結果。

aws-cli/2.36.45

AWSリージョンを設定

認証情報を入れる前に、リージョンだけ設定しました。

aws configure set region ap-northeast-1

確認。

aws configure get region

ap-northeast-1

9. AWS SAM CLIをインストール

Linux x86_64版を取得します。

cd /tmp

curl -fL \
  https://github.com/aws/aws-sam-cli/releases/latest/download/aws-sam-cli-linux-x86_64.zip \
  -o aws-sam-cli-linux-x86_64.zip

展開。

rm -rf /tmp/sam-installation
mkdir -p /tmp/sam-installation

unzip -q \
  /tmp/aws-sam-cli-linux-x86_64.zip \
  -d /tmp/sam-installation

インストール。

sudo /tmp/sam-installation/install

確認。

which sam
sam --version

今回の結果。

/usr/local/bin/sam
SAM CLI, version 1.166.2

10. Lambda Hello APIを作る

ディレクトリを作ります。

mkdir -p src/hello_api

src/hello_api/app.py

import json


def lambda_handler(event, context):
    return {
        "statusCode": 200,
        "headers": {
            "Content-Type": "application/json",
            "Access-Control-Allow-Origin": "*"
        },
        "body": json.dumps({
            "message": "hello"
        })
    }

11. SAM template.yamlを作る

プロジェクト直下に template.yaml を作ります。

AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31

Resources:
  HelloFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      CodeUri: src/hello_api/
      Handler: app.lambda_handler
      Runtime: python3.11
      Architectures:
        - x86_64
      Events:
        HelloApi:
          Type: Api
          Properties:
            Path: /hello
            Method: get

意味は以下です。

CodeUri
→ Lambdaソースコード

Handler
→ app.py の lambda_handler()

Runtime
→ Python 3.11

Path
→ /hello

Method
→ GET

12. SAMテンプレートを検証

sam validate

結果。

template.yaml is a valid SAM Template

さらにlint。

sam validate --lint

こちらも成功しました。

13. Dockerを使ってLambdaをビルド

sam build --use-container

ここが面白いところです。

SAM CLIが以下のようなDockerイメージを取得します。

public.ecr.aws/sam/build-python3.11

つまり、

SAM CLI
    ↓
Docker Engine
    ↓
Python 3.11 Lambda build container

という構造です。

成功すると、

Build Succeeded

と表示されます。

成果物は、

.aws-sam/
└── build/
    ├── HelloFunction/
    │   └── app.py
    └── template.yaml

に生成されます。

14. Lambda APIをローカル起動

sam local start-api --host 0.0.0.0

今回、別PCから検証するため 0.0.0.0 で待ち受けています。

ローカルPCだけで使用する場合は、デフォルトの 127.0.0.1 のままでも構いません。

起動すると、

Mounting HelloFunction at http://0.0.0.0:3000/hello [GET]

のように表示されます。

curlでAPI確認

別ターミナルから、

curl -i http://<SERVER_IP>:3000/hello

実際の結果。

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json
Access-Control-Allow-Origin: *

{"message": "hello"}

これで、

HTTP Request
    ↓
SAM local API
    ↓
Docker Lambda Runtime
    ↓
Python 3.11
    ↓
lambda_handler()
    ↓
{"message":"hello"}

まで動作しました。

15. HTMLからLambda APIを呼ぶ

html/index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Lambda Hello API</title>
</head>
<body>
    <h1>AWS Lambda API Test</h1>

    <button id="call-api">APIを呼び出す</button>

    <pre id="result">まだ呼び出していません</pre>

    <script>
        const button = document.getElementById("call-api");
        const result = document.getElementById("result");

        button.addEventListener("click", async () => {
            result.textContent = "loading...";

            try {
                const response =
                    await fetch("http://<SERVER_IP>:3000/hello");

                const data = await response.json();

                result.textContent =
                    JSON.stringify(data, null, 2);

            } catch (error) {
                result.textContent = String(error);
            }
        });
    </script>
</body>
</html>

16. 簡易HTMLサーバーを起動

今回は検証だけなのでPython標準のHTTPサーバーを使用します。

cd html

python3 -m http.server 8000 --bind 0.0.0.0

ブラウザから、

http://<SERVER_IP>:8000/

へアクセスします。

ボタンを押すと、

{
  "message": "hello"
}

が表示されました。

Dev ContainerとSAMコンテナの違い

途中で少し混乱したので、整理しておきます。

両方とも普通のDockerコンテナです。

Docker Engine
    │
    ├─ Dev Container
    │    └─ 開発環境
    │
    └─ SAM Container
         └─ Lambda環境再現

Dev Containerは、

開発者がコードを書くための環境

SAMのコンテナは、

AWS Lambdaに近い環境でビルド・実行するための環境

という違いです。

コンテナ技術そのものが違うわけではありません。

VS Codeを使わなくてもDev Containerは使える

今回一番確認したかった点です。

一般的には、

VS Code
    ↓
Dev Containers Extension
    ↓
Docker

という使い方が多いですが、CLIなら、

Terminal
    ↓
devcontainer CLI
    ↓
Docker

で動かせます。

起動。

devcontainer up --workspace-folder .

実行。

devcontainer exec --workspace-folder . python --version

VS Codeは便利なフロントエンドですが、Dev Containerそのものではありません。

CLI中心で作業したい場合は、Dev Container CLIだけでも十分利用できます。

Gitで段階ごとに記録

今回は構築過程もGitに残しました。

chore: initialize SaaS PoC development environment

feat: add Python 3.11 Dev Container environment

feat: add local AWS SAM hello API and HTML client

こうしておくと、

Dockerホスト
↓
Dev Container
↓
AWS SAM
↓
Lambda API

のどこで何を追加したか追いやすくなります。

また、検証結果も、

logs/
└── evidence/
    ├── 00-host-environment.txt
    ├── 01-devcontainer-cli.txt
    ├── 02-devcontainer-python311.txt
    ├── 03-aws-cli.txt
    ├── 04-sam-cli.txt
    ├── 05-sam-build.txt
    └── 06-hello-api-html.txt

のように残しています。

今回できたこと

最終的に以下を確認できました。

Ubuntu Server
    ↓
Docker Engine
    ↓
Dev Container CLI
    ↓
Python 3.11
    ↓
AWS CLI
    ↓
AWS SAM CLI
    ↓
SAM Template
    ↓
Docker Lambda Runtime
    ↓
Python Lambda
    ↓
GET /hello
    ↓
HTML fetch()
    ↓
Browser

GUI IDEを使わなくても、かなり快適にAWS Lambdaの開発環境を構築できました。

今後

次は、この環境を使って以下を作る予定です。

ファイル登録API
    ↓
データ一覧
    ↓
キー検索
    ↓
ベクトル登録
    ↓
ベクトル類似検索
    ↓
Top 10表示

保存先についても、

Local PoC
├─ File       → Local filesystem
├─ Metadata   → SQLite
└─ Vector     → PostgreSQL + pgvector

AWS
├─ File       → S3
├─ Metadata   → DynamoDB
└─ Vector     → pgvector / OpenSearch

のように段階的に検証していく予定です。

まとめ

今回やってみて、Dev Containerについての理解がかなり変わりました。

最初は、

Dev Container = VS Codeの機能

に近いイメージを持っていました。

実際には、

Docker上に再現可能な開発環境を定義する仕組みで、VS Codeはその操作手段の一つ

と考える方が理解しやすかったです。

また、AWS SAMも独自の仮想化技術を使うわけではなく、Dockerを利用してLambdaのビルド・実行環境を再現していることが、実際に構築することで確認できました。

CLI中心の環境でも、

Vim
nano
Git
Docker
Dev Container CLI
AWS CLI
SAM CLI

だけで十分開発できます。

軽量なリモート開発環境を作りたい場合には、こういう構成も選択肢になりそうです。