如何缩小AWS Lambda层的大型python包？

Question

我正在尝试部署一个具有大型二进制依赖项的python包，例如numpy、scipy、astropy、pandas等等。。。zip文件的大小超过400MB，因此我必须将其大小缩小到250MB以下，才能将其从S3部署到lambda层

我知道我可以删除测试、文档和pycache目录，比如

find -name "tests" -type d | xargs rm -rf
find -name "docs" -type d | xargs rm -rf
find -name "__pycache__" -type d | xargs rm -rf

但这还不够

理论上可以删除*.pyc和*.so文件吗？我知道，例如，带有serverless-python-requirements的serverless-framework提供了slim选项来打包依赖项，以删除所有*.pyc和*.so文件。但我认为Lambda环境需要这些文件。。。如果可能的话，我不想使用任何框架，我最终可以运行docker从与lambda兼容的映像构建二进制文件（我现在在WSL工作）。我尝试了很多东西，但都不起作用，我不知道为什么

我真的很感谢任何帮助，以了解什么是可能的，什么是不部署这样一个巨大的包到Lambda

Answer 1

当我遇到这种情况时，作为一种解决办法，我按照@jordanm的建议做了，并切换到Fargate任务

截至2020年12月，一个更简单的解决方案是对Lambda使用container image