一个库/包中多个aws lambda的框架
lambada的Python项目详细描述
…图片：：https://img.shields.io/travis/superpedestrian/lambada.svg
：目标：https://travis ci.org/superpedestrian/lambada
：alt:build status
…图片：：https://img.shields.io/covertalls/superpedestrian/lambada.svg
：目标：https://covertalls.io/r/superpedestrian/lambada
：alt:coverage
。图片：：https://img.shields.io/pypi/v/lambada.svg
：目标：https://pypi.python.org/pypi/lambada
：alt:"pypi包"
…图片：：https://readthedocs.org/projects/lambada/badge/？version=latest
：目标：http://lambada.readthedocs.io/en/latest/？徽章=最新
：alt：最新文档
…图片：：https://readthedocs.org/projects/lambada/badge/？version=release
：目标：http://lambada.readthedocs.io/en/release/？badge=release
：a lt:release documentation
==========
创建最小lambada应用程序所需做的就是将以下内容添加到名为"lambda.py"的文件中：
……代码块：：python
es lambada包
（分别为最新版本或开发版本的"lambada"或"https://github.com/superpedestrian/lambada"。
与flask应用程序非常相似，我们现在有一个python文件，配置为上载名为"test"的lambda函数``在"us-east-1"区域的aws
帐户中（因为这是默认值），并且
处理程序将被设置为"lamda.tune"，再次设置为默认值。
首先，它为您提供了一个命令行工具集，用于测试、列出和发布多个函数到aws，作为具有一个代码基的独立lambda函数。
既然您有了代码，就可以在运行完"pip install-r requirements.txt"之后运行"lambda"命令行工具类似于"lambda list"这样的东西：
：
：
：：：
事件：hello
，它在运行指定的
*舞者*
之前创建一个伪造的aws上下文对象，从那里我们还可以打包函数（相同的包对所有定义的*dancer*/lambda函数都有效）。因此，在不配置任何aws凭据的情况下，我们可以运行``lambada package``来创建一个zip
文件，其中包含打包的所有需求（来自先前创建的
``requirements.txt``），您可以通过web界面或类似方式手动上载到aws lambda
。e您的aws api凭据设置和正确的
权限，您还可以运行"lambada upload"来为每个*dancer*创建和/或使用打包的代码对函数进行版本化
不同的需求、vpc、超时、安全性
配置和内存需求都在同一个可部署的
包中，如下所示。我们将继续调用
我们的文件``fouronthefloor.py``作为
自定义的参考，因此``fouronthefloor.py`
的内容看起来像：
代码块：：python
floor.chart'，
role='arn:aws:iam:xxxxxxx:role/lambda'，
region='us-west-2'，
timeout=60，
memory=128
@chart.dancer
def test\u lambda（event，context）：
print（'event:{}'。format（event））
@chart。舞者（
name='not_the_function_name'，
description='cool description'，
memory=512，
region='us-east-1'，
requirements=['requirements.txt'，'xtra_requirements.txt']
def cool_oneoff（event，context）：
print（'wow，so太多的记忆了！在一个差异区域和额外需求中！）
@chart.dancer（内存=1024，超时=5）
def bob戋loblaw（事件，戋）：
print（'so a great reference！'）
它给出了一个"lambada列表"，看起来像：
：
_函数名：
描述：酷描述
区域：us-east-1
要求：['requirements.txt'，'xtra_requirements.txt']
内存：512
都有一个"lambada upload"命令。这样一个简单的"诱惑之舞"。
bouncers
==
``bouncer``对象的概念。默认情况下，当您使用默认配置实例化"lambada"类时，会创建此配置对象，您可以使用现成的配置。默认
:py:obj:`lambada.bouncer`对象在
以下路径中查找yaml配置文件：
-由环境变量``bouncer_config``
-当前工作目录``lambada.yml`
-您的``home``目录`````.lambada.yml`
-``/etc/lambada.yml``
，它按照这个顺序执行，只要成功找到一个就终止。
ix）弹跳器配置。这意味着您可以在没有任何代码的情况下向lambada
项目添加配置，只需将say``bouncer`uapi`key``添加到本地
配置中，并在代码中将其引用为
``tune.bouncer.api`key``（假设'`tune``是您为lambada类选择的变量
。
类似地，如果您定义一个"lambada.yml"配置文件，它看起来像：
…代码块：：yaml
api-key:1234abcd
api-key的访问方式与"tune.bouncer.api-key"的访问方式相同。
当为aws打包并写入lambda.yml
配置时，将读取lambda上的配置，并在lambda中运行时首先查找该配置。
``保镖``到``lambada``创建时的对象。它允许您直接传入配置的路径和/或更改环境变量前缀，例如：
…代码块：：python
来自lambada import bouncer，lambada
bouncer=bouncer（config='foobar.yml'，env戋prefix='cool戋'）
tune=lambada（bouncer=bouncer，role=bouncer.role）
@tune.dancer
def test戋lambada（event，context）：
print（bouncer.role）
ambada``对象
：目标：https://travis ci.org/superpedestrian/lambada
：alt:build status
…图片：：https://img.shields.io/covertalls/superpedestrian/lambada.svg
：目标：https://covertalls.io/r/superpedestrian/lambada
：alt:coverage
。图片：：https://img.shields.io/pypi/v/lambada.svg
：目标：https://pypi.python.org/pypi/lambada
：alt:"pypi包"
…图片：：https://readthedocs.org/projects/lambada/badge/？version=latest
：目标：http://lambada.readthedocs.io/en/latest/？徽章=最新
：alt：最新文档
…图片：：https://readthedocs.org/projects/lambada/badge/？version=release
：目标：http://lambada.readthedocs.io/en/release/？badge=release
：a lt:release documentation
==========
创建最小lambada应用程序所需做的就是将以下内容添加到名为"lambda.py"的文件中：
……代码块：：python
es lambada包
（分别为最新版本或开发版本的"lambada"或"https://github.com/superpedestrian/lambada"。
与flask应用程序非常相似，我们现在有一个python文件，配置为上载名为"test"的lambda函数``在"us-east-1"区域的aws
帐户中（因为这是默认值），并且
处理程序将被设置为"lamda.tune"，再次设置为默认值。
首先，它为您提供了一个命令行工具集，用于测试、列出和发布多个函数到aws，作为具有一个代码基的独立lambda函数。
既然您有了代码，就可以在运行完"pip install-r requirements.txt"之后运行"lambda"命令行工具类似于"lambda list"这样的东西：
：
：
：：：
事件：hello
，它在运行指定的
*舞者*
之前创建一个伪造的aws上下文对象，从那里我们还可以打包函数（相同的包对所有定义的*dancer*/lambda函数都有效）。因此，在不配置任何aws凭据的情况下，我们可以运行``lambada package``来创建一个zip
文件，其中包含打包的所有需求（来自先前创建的
``requirements.txt``），您可以通过web界面或类似方式手动上载到aws lambda
。e您的aws api凭据设置和正确的
权限，您还可以运行"lambada upload"来为每个*dancer*创建和/或使用打包的代码对函数进行版本化
不同的需求、vpc、超时、安全性
配置和内存需求都在同一个可部署的
包中，如下所示。我们将继续调用
我们的文件``fouronthefloor.py``作为
自定义的参考，因此``fouronthefloor.py`
的内容看起来像：
代码块：：python
floor.chart'，
role='arn:aws:iam:xxxxxxx:role/lambda'，
region='us-west-2'，
timeout=60，
memory=128
@chart.dancer
def test\u lambda（event，context）：
print（'event:{}'。format（event））
@chart。舞者（
name='not_the_function_name'，
description='cool description'，
memory=512，
region='us-east-1'，
requirements=['requirements.txt'，'xtra_requirements.txt']
def cool_oneoff（event，context）：
print（'wow，so太多的记忆了！在一个差异区域和额外需求中！）
@chart.dancer（内存=1024，超时=5）
def bob戋loblaw（事件，戋）：
print（'so a great reference！'）
它给出了一个"lambada列表"，看起来像：
：
_函数名：
描述：酷描述
区域：us-east-1
要求：['requirements.txt'，'xtra_requirements.txt']
内存：512
都有一个"lambada upload"命令。这样一个简单的"诱惑之舞"。
bouncers
==
``bouncer``对象的概念。默认情况下，当您使用默认配置实例化"lambada"类时，会创建此配置对象，您可以使用现成的配置。默认
:py:obj:`lambada.bouncer`对象在
以下路径中查找yaml配置文件：
-由环境变量``bouncer_config``
-当前工作目录``lambada.yml`
-您的``home``目录`````.lambada.yml`
-``/etc/lambada.yml``
，它按照这个顺序执行，只要成功找到一个就终止。
ix）弹跳器配置。这意味着您可以在没有任何代码的情况下向lambada
项目添加配置，只需将say``bouncer`uapi`key``添加到本地
配置中，并在代码中将其引用为
``tune.bouncer.api`key``（假设'`tune``是您为lambada类选择的变量
。
类似地，如果您定义一个"lambada.yml"配置文件，它看起来像：
…代码块：：yaml
api-key:1234abcd
api-key的访问方式与"tune.bouncer.api-key"的访问方式相同。
当为aws打包并写入lambda.yml
配置时，将读取lambda上的配置，并在lambda中运行时首先查找该配置。
``保镖``到``lambada``创建时的对象。它允许您直接传入配置的路径和/或更改环境变量前缀，例如：
…代码块：：python
来自lambada import bouncer，lambada
bouncer=bouncer（config='foobar.yml'，env戋prefix='cool戋'）
tune=lambada（bouncer=bouncer，role=bouncer.role）
@tune.dancer
def test戋lambada（event，context）：
print（bouncer.role）
ambada``对象
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