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AWS Lambda x Pythonでのローカル開発環境の再現について

Last updated at Posted at 2018-10-30

AWS Lambdaを使ってなにかを作るとき(Python)についての考察です。

■ Overview

  • AWS LambdaとPythonを使って開発するときにローカル環境をどう作っていくかについて。
  • AWS Lambdaをローカルで再現する手段

■ 問題点

  • AWS LambdaとPythonで開発する際に、モジュールなどのインポートする際に依存関係があるとLambdaのGUI上ではそのまま実行できないため、一度他の場所で依存関係をインストールしてzip化してアップロードするケースが多い。
  • スクリーンショット 2018-10-30 17.18.41.png

ただ、その都度変更があるためにzip化してアップロードするのは大変。すぐに反映を確認できないと開発効率がさがってしまう。
image.png

■ 解決策

主に2つあります。

① EC2 or AmazonLinux for Dockerを使い開発する

Lambdaは、AmazonLinuxで動いているためローカルPCでローカル開発環境を準備して開発し、それをzip化アップロードしても失敗するケースがあります。
なので、他に環境を用意する必要があります。方法は2つあり

  • EC2インスタンスを立ててその中で開発する。
  • AmazonLinuxの公式Dockerイメージの中で開発を行う。

image.png

前者のEC2を立てるのは、あまりスマートではなくコストもかかるのでおすすめできません。
AmazonLinuxの公式Dockerについては、その中で開発を行え常にクリーンな環境を保てます。

$ docker pull amazonlinux

② docker-lambdaを利用する

個人的には、こちらが一番良いかと思います。

https://github.com/lambci/docker-lambda

docker-lambdaを文字通り、AWS Lambdaの環境を再現したDockerイメージです。
これを使い、Dockerfileをビルドしてアップロードすればかなりよい環境ができあがります。AmazonLinuxのDockerイメージでもよいのですが、こちらのdocker-lambdaのほうがはじめからLambdaを再現できているので余計なことをせずに簡単です。
image.png

■ docker-lambdaを触ってみる

簡単ではありますが、サンプルをbuildするまで行ってみます。

まずは、DockerfileをビルドするのではなくCLIからイメージをrunして動作確認してみます。

公式のlambci/docker-lambdaリポジトリを参考にしていきます。

####lambda_function.pyを用意する。
AWS Lambdaではデフォールトでlambda_function.pyのlambda_handlerを呼び出すようになっているので今回も従っていきます・

lambda_function.py
import json

def lambda_handler(event, context):
    return event

####docker-lambdaを実行していきます。

$ docker run -v "$PWD":/var/task lambci/lambda:python3.6 lambda_function.lambda_handler '{"Hello":"World"}'
Unable to find image 'lambci/lambda:python3.6' locally
python3.6: Pulling from lambci/lambda
5be106c3813f: Pull complete 
e240967675e1: Pull complete 
4ec29390cd9b: Pull complete 
fc6ba7ddc407: Pull complete 
492c7fb9ab78: Pull complete 
Digest: sha256:6a5cddcf16942a7a3ddc209f140a8d4105a87ce95cd374ffc6d953dd0b593d01
Status: Downloaded newer image for lambci/lambda:python3.6
START RequestId: 3f39da27-a241-4fd2-ad77-e92ec63ffada Version: $LATEST
END RequestId: 3f39da27-a241-4fd2-ad77-e92ec63ffada
REPORT RequestId: 3f39da27-a241-4fd2-ad77-e92ec63ffada Duration: 12 ms Billed Duration: 100 ms Memory Size: 1536 MB Max Memory Used: 19 MB

{"Hello": "World"}

単純にJSONも文字列を渡して出力しているだけですが、無事に『{"Hello": "World"}』がでました。

####ビルドイメージをDockerfileに書いていく。
では、ここでビルド用のDockerfileを書いていきます。
内容としては、上記のlambda_function.pyと依存関係をzip化し、デプロイパッケージを作成していきます。
デプロイパッケージの作成

ビルド準備として、requirements.txtというテキストを用意しそこに依存するインポート群を書いていきます。

requirements.txt
requests

再度、requestsモジュールを使ったlambda_function.pyを用意します。DMM.comにアクセスしてstatus_code : 200を返すスクリプトです。

lambda_function.py
import requests

def lambda_handler(event, context):
    res = requests.get('https://www.dmm.com/')
    return res.status_code 

では、ビルドしていきます。

Dockerfile
FROM lambci/lambda:build-python3.6
ENV AWS_DEFAULT_REGION ap-northeast-1

ADD . .

CMD pip3 install -r requirements.txt -t /var/task && \
  zip -9 deploy_package.zip lambda_function.py && \
  zip -r9 deploy_package.zip *

まずは、イメージを作成します。

$ docker build -t mylambda .
イメージ確認
$ docker images 
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
mylambda            latest              14a0a97cd00a        5 minutes ago       1.8GB
lambci/lambda       build-python3.6     0f6150a9635c        7 days ago          1.8GB

ではZipに固めていきます。

build
$ docker run -v "$PWD":/var/task mylambda
Collecting requests (from -r requirements.txt (line 1))
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/f1/ca/10332a30cb25b627192b4ea272c351bce3ca1091e541245cccbace6051d8/requests-2.20.0-py2.py3-none-any.whl (60kB)

~中略~

結果として、以下のようなディレクト構造ができます。deploy_package.zipがアップロード対象のフォルダーです。

ls -a
.				certifi				deploy_package.zip		requests			urllib3-1.24.dist-info
..				certifi-2018.10.15.dist-info	idna				requests-2.20.0.dist-info
Dockerfile			chardet				idna-2.7.dist-info		requirements.txt
bin				chardet-3.0.4.dist-info		lambda_function.py		urllib3

結果
Lambda上で、deploy_package.zipをzipアップロードすると結果として200が返ってきており、正しく動作していることがわかります。
スクリーンショット 2018-10-30 18.25.13.png

基本的にアップロードをローカルで検証できたらで良くて、普段はコンテナ内や引数でpythonを実行して動作確認するのがよさそうです。

以上です。

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