#準備
SAM CLIはpythonで実装されているため、先にpythonの環境を設定。
Macのデフォルトはpython 2.7なので、pyenvなどで3.xにしておく。

実行時はDockerを使うので、Docker for macOSをインストールしておく。
さらに、AWS CKUもインストールしておく。

#インストール
pythonで書かれているのでpipでもインストールできるが、OSXならbrewでインストールした方が良さそう。

$ brew update
$ brew upgrade
$ brew tap aws/tap
$ brew install aws-sam-cli

でインストールできる。正常にインストールできたら、

$ sam --version
SAM CLI, version 0.10.0

と表示される。

#プロジェクトの作成
SAMを使ってpython3.7でのプロジェクト(Lambda Function)の雛形を生成します。

$ sam init --runtime python3.7

以下のファイルが生成されます。

sam-app
├── README.md
├── hello_world
│   ├── __init__.py
│   ├── __pycache__
│   ├── app.py
│   └── requirements.txt
├── template.yaml
└── tests
    └── unit
        ├── __init__.py
        ├── __pycache__
        └── test_handler.py

#Unit Test
ユニットテストも生成されているので実行してみる。

$ cd sam-app
$ python -m purest tests/ -v
============================== test session starts ==============================
platform darwin -- Python 3.7.2, pytest-4.2.0, py-1.7.0, pluggy-0.8.1 -- /Users/tetsuo/.pyenv/versions/3.7.2/bin/python
cachedir: .pytest_cache
rootdir: /Users/tetsuo/devel/src/github/FirstFourNotes/contract-dev/ISO-L-Team/ISO-Seminar-backend/functions/sam-app, inifile:
plugins: mock-1.10.0
collected 1 item

tests/unit/test_handler.py::test_lambda_handler PASSED  [100%]

============================== 1 passed in 0.10 seconds ==============================

生成したままなのでパスします。

Build

AWS Lambdaはリソース等をフラットにフォルダーに置かなければならないので、まず、ビルドします。

$ sam build
2019-02-03 16:30:59 Found credentials in shared credentials file: ~/.aws/credentials
2019-02-03 16:30:59 Building resource 'HelloWorldFunction'
2019-02-03 16:30:59 Running PythonPipBuilder:ResolveDependencies
2019-02-03 16:31:00 Running PythonPipBuilder:CopySource

Build Succeeded

Built Artifacts  : .aws-sam/build
Built Template   : .aws-sam/build/template.yaml

Commands you can use next
=========================
[*] Invoke Function: sam local invoke
[*] Package: sam package --s3-bucket <yourbucket>

#ローカルでの実行

$ sam local start-api
2019-02-03 18:00:04 Found credentials in shared credentials file: ~/.aws/credentials
2019-02-03 18:00:05 Mounting HelloWorldFunction at http://127.0.0.1:3000/hello [GET]
2019-02-03 18:00:05 You can now browse to the above endpoints to invoke your functions. You do not need to restart/reload SAM CLI while working on your functions changes will be reflected instantly/automatically. You only need to restart SAM CLI if you update your AWS SAM template
2019-02-03 18:00:05  * Running on http://127.0.0.1:3000/ (Press CTRL+C to quit)

でサーバーが立ち上がる。ブラウザでhttp://127.0.0.1:3000/helloにアクセスすると、
ブラウザの画面に

{"message": "hello world", "location": "39.111.112.54"}

と表示され、コマンドラインにも以下が表示される。

2019-02-03 18:00:18 Invoking app.lambda_handler (python3.7)

Fetching lambci/lambda:python3.7 Docker container image......
2019-02-03 18:00:20 Mounting /Users/tetsuo/devel/src/github/FirstFourNotes/contract-dev/ISO-L-Team/ISO-Seminar-backend/functions/sam-app/.aws-sam/build/HelloWorldFunction as /var/task:ro inside runtime container
START RequestId: 52fdfc07-2182-154f-163f-5f0f9a621d72 Version: $LATEST
END RequestId: 52fdfc07-2182-154f-163f-5f0f9a621d72
REPORT RequestId: 52fdfc07-2182-154f-163f-5f0f9a621d72  Duration: 364.27 ms     Billed Duration: 400 ms Memory Size: 128 MB     Max Memory Used: 28 MB
2019-02-03 18:00:22 No Content-Type given. Defaulting to 'application/json'.
2019-02-03 18:00:22 127.0.0.1 - - [03/Feb/2019 18:00:22] "GET /hello HTTP/1.1" 200 -

#LocalStackとの連携
LocalStackを使うとS3やAPI Gatewayのアクセスをローカルで実行することができます。

S3を使う

AWSにデプロイする

##準備
インポートするモジュールは、requirements.txtに書いておきます。例えば、MuSQLとS3を使う場合、"pymysql"と"boto3"をインポートするので、requirements.txtは以下のようになります。

pymysql
boto3

##ビルド
アップロードに必要なモジュールやソースコードを集めてまとめます。

$ sam build

集められたファイルは.aws-sam/buildに置かれます。

##パッケージングとアップロード
ビルドしたファイルをパッケージにして、S3にアップロードします。アップロードする先のbucketは先に作っておきます。
ここではadmin-functionsというbucketにアップロードします。

# sam package --s3-bucket admin-functions
Uploading to 9e6330051e2955355ab532773cb70983  6405104 / 6405104.0  (100.00%)
AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Description: 'import_attende

  Sample SAM Template for import_attende

  '
Globals:
  Function:
    Timeout: 30
Outputs: null
Resources:
  ImportAttendeeFunction:
    Properties:
      CodeUri: s3://admin-functions/9e6330051e2955355ab532773cb70983
      Environment:
        Variables:
          PARAM1: VALUE
      Events:
        UploadCSV:
          Properties:
            Bucket: admin-upload
            Events: s3:ObjectCreated:*
          Type: S3
      Handler: app.lambda_handler
      Runtime: python3.7
    Type: AWS::Serverless::Function
  SrcBucket:
    Type: AWS::S3::Bucket
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31

アップロードしたパッケージにアクセスするにはCodeUrlを使います。上の場合は、s3://admin-functions/9e6330051e2955355ab532773cb70983となります。
また、呼び出すハンドラー名はHandlerにあります。この場合は、app.lambda_handlerです。
これは、template.ymlで指定できます。

Lambda関数を実行する

AWS LambdaのFunctionsページで、上でアップロードした関数を使うFunctionを作成します。作成したら、そのFunctionのページを表示して、Function Codeの各項目を以下のように設定します。

項目	値
Code entry type:	Upload a file from Amazon S3
Runtime	Python3.7
Handler	app.lambda_handler
Amazon S3 link URL	s3://admin-functions/9e6330051e2955355ab532773cb70983"

設定が終われば、右上のSaveボタンを押します。これでLambda FunctionがS3から読み込まれ実行できるようになります。

Lambda関数をテストする

右上のTestボタンを押すと、初めてであればテスト用にイベントが作成され、表示されます。必要に応じてこれを編集しCreateします。もう一度Testボタンを押すとLambda関数が呼び出され、先ほど作ったイベントが引数として渡されます。