AWS Lambda Layersを使ったPythonライブラリーの追加

はじめに

Lambda関数でサードパーティのライブラリーを使用したいときは、下記のいずれかの方法を使って、対象のライブラリーを追加する必要がある。

• 追加したいライブラリーを含んだパッケージデプロイ
• Lambda Layersを使って追加

今回は「Lambda Layersを使って追加」についてまとめていく。

Lambda Layersを使った追加方法

環境

• Windows / Mac
• Dockerが使えること。
  • ここではDockerのインストール方法は省略するが、ローカルの場合はDocker Desktopを使うと簡単。
  • Linuxサーバー等にインストールする場合は下記記事記事を参照。
    • https://qiita.com/subretu/items/549bc720165004bca3c3

やってみて分かったこと

• Layerにアップロードするライブラリーは、AmazonLinux環境で作成しないと読み取ってくれないことが分かった。

  • WindowsやMacのローカル環境で、pipを使ってインストールしたライブラリーをLayerに追加しても正常に読み取ってくれなかった。
  • 他のLinux環境では試していないので、もしかしたらそちらでも可能かもしれない（未検証）

• そこで、「docker-lambda」というLambda環境を構築できるDockerコンテナを利用してライブラリーを作成することでうまくいったので、次章ではその方法についてまとめていく。

  • docker-lambdaについては下記を参照。
    • https://github.com/lambci/docker-lambda
    • https://hub.docker.com/r/lambci/lambda/

docker-lambdaを使ったライブラリーファイルの作成

• requirements.txtに必要なライブラリーを記載する。
• 下記コマンドを実行。
  • 初回だけイメージpullに時間がかかるが、2回目以降はしないので早くなる。
  • 作成するフォルダ名は「python」にしないといけないみたい。
    • これについては諸説あるみたいだが、「python」とするとうまくいった。
  • Pythonのバージョンは例として3.8とした。
    • どのバージョンをサポートしているかは上記に記載したURLを参照。

docker run --rm -v "$(PWD):/var/task" lambci/lambda:build-python3.8 pip install -r ./requirements.txt -t python/lib/python3.8/site-packages/

• カレントディレクトリに「python」フォルダができているのでzipファイルにする。

Layerを追加

• Lambdaのページを開き、「レイヤー」で追加したいライブラリーを含んだレイヤーを作成する。
  • zipファイルが10Mを超える場合はS3経由のアップロードになるので注意すること。
• レイヤーを作成後は、Lambda関数の「レイヤーを追加」で対象のレイヤーを追加する。
  • 「ARNを指定」を選び、追加したレイヤーのARN貼り付ける。
    
• 正常にレイヤー追加されると、下記のように一覧に追加したレイヤーが表示される。
  
• その後は通常通り、import XXXXXでライブラリーをimportして使用することができる。