将Python依赖项打包在AWS Lambda的子目录中

Question

我在serverlesscode.com 上遇到了有关为AWS Lambda构建Python 3应用程序的文章，该文章建议使用pip（或pip3）在/ vendored子目录中安装依赖项。我喜欢这个主意，因为它可以使文件结构保持整洁，但是在实现它方面存在一些问题。

我正在使用Serverless Framework，并且我的模块以正常方式导入到我的代码中，例如 from pynamodb.models import Model

我已经使用该命令pip install -t vendored/ -r requirements.txt在子目录中安装了我的各种依赖项（按requirements.txt），这似乎按预期工作了-我可以看到子目录中安装了所有模块。

但是，当调用该函数时，出现错误Unable to import module 'handler': No module named 'pynamodb'（其中pynamodb是已安装的模块之一）。

我可以通过将pip安装更改为项目根目录（即不在/ vendored文件夹（pip install -t ./ -r requirements.txt）中）来解决此错误。这将安装完全相同的文件。

我必须缺少一个指向子文件夹的配置，但是Googling并未透露我是否需要以其他方式导入模块，或者是否需要更改其他全局配置。

总结一下：如何使用Pip在项目的子文件夹中安装依赖项？

编辑：注意到tkwargs关于使用无服务器插件进行打包的好建议，例如，如果没有venv，那么了解如何做到这一点仍然会很好。主要目的不是专门为了简化打包（使用pip相当容易），而是通过避免在根目录中放置其他文件夹来保持文件结构更整洁。

Answer 1

我已经看到有些人在他们的 lambda 函数代码中使用 sys 模块将子目录（在这种情况下为vendored）添加到他们的 python 路径中......我不喜欢将其作为解决方案，因为这意味着需要做对于每个单独的 lambda 函数，并添加对额外样板代码的需求。我最终使用的解决方案是修改 PYTHONPATH 运行时环境变量以包含我的子目录。例如，在我的 serverless.yml 中，我有：

provider:
  environment:
    PYTHONPATH: '/var/task/vendored:/var/runtime'

通过在此级别将其设置为环境变量，它将应用于您在 serverless.yml 中部署的每个 lambda 函数——如果由于某种原因您不想将其应用于每个 lambda 函数级别，您也可以在每个 lambda 函数级别指定它他们都。

我不确定如何自引用 PYTHONPATH 的现有值以确保在添加自定义路径“/var/task/vendored”的过程中不会错误地覆盖它...很想知道是否还有其他人已。