AWS Lambda学習記録

# グローバルスコープでの定義
# 定義されたARGは各ステージで自動的に共有されない
ARG FUNCTION_DIR="/function"

# ステージ1：build-image
# このステージは依存関係のインストール用のステージ
FROM python:3.12 AS build-image

# ARGを再度宣言
ARG FUNCTION_DIR

RUN mkdir -p ${FUNCTION_DIR}
COPY . ${FUNCTION_DIR}

# 指定されたディレクトリ (${FUNCTION_DIR}) にインストール
RUN pip install --target ${FUNCTION_DIR} awslambdaric

# ステージ2：最終イメージ 
FROM python:3.12-slim

# ARGを再度宣言
ARG FUNCTION_DIR
WORKDIR ${FUNCTION_DIR}

# ステージ1からコピーさせる
COPY --from=build-image ${FUNCTION_DIR} ${FUNCTION_DIR}

# ENTRYPOINTはコンテナ起動時必ず実行される
ENTRYPOINT [ "/usr/local/bin/python", "-m", "awslambdaric" ]

# CMDはENTRYPOINTへ引数として渡される
# 最終的には下記が実行される
# /usr/local/bin/python -m awslambdaric lambda_function.handler
CMD [ "lambda_function.handler" ]

def handler_name(event, context): 
    ...
    return some_value

{
  "TemperatureK": 281,
  "WindKmh": -3,
  "HumidityPct": 0.55,
  "PressureHPa": 1020
}

{
  "Records": [
    {
      "Sns": {
        "Timestamp": "2019-01-02T12:45:07.000Z",
        "Signature": "tcc6faL2yUC6dgZdmrwh1Y4cGa/ebXEkAi6RibDsvpi+tE/1+82j...65r==",
        "MessageId": "95df01b4-ee98-5cb9-9903-4c221d41eb5e",
        "Message": "Hello from SNS!",
        ...

import time

def lambda_handler(event, context):   
    print("Lambda function ARN:", context.invoked_function_arn)
    print("CloudWatch log stream name:", context.log_stream_name)
    print("CloudWatch log group name:",  context.log_group_name)
    print("Lambda Request ID:", context.aws_request_id)
    print("Lambda function memory limits in MB:", context.memory_limit_in_mb)
    # We have added a 1 second delay so you can see the time remaining in get_remaining_time_in_millis.
    time.sleep(1) 
    print("Lambda time remaining in MS:", context.get_remaining_time_in_millis())