【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 2 - RAKSUL TechBlog
はじめに 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 3. アーキテキチャ及びディレクトリ構造 オニオンアーキテクチャを採用 オニオンアーキテクチャとは 誕生の背景 依存関係逆転の原則の活用 採用理由 参考になった記事 ディレクトリ構造 全体の構成 api schema apiとusecaseの間のデータ構造を提供する役割 schemaはパスオペレーション関数のリクエストとレスポンスの構造を提供する役割 usecase domain infrastructure core container_config exception 参考にしたもの まとめ はじめに ラクスルグループのノバセルで新卒2年目のエンジニアをしています田村(tamtam)です。 第1回では、AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発を実現する上で役立つであろ
Lambda(Python) や API Gateway の管理を Chalice でやってみた
Chalice を使う機会があったので、 せっかくなので備忘録も兼ねてまとめました。 ちなみに Python 歴は1ヶ月未満です。 Chalice とは？ https://github.com/aws/chalice Amazon 産の AWS 向け Python フレームワークです。 AWS Lambda を使用する際に簡単に管理が出来るようになります。 また API Gateway, S3, SNS, SQS, CloudWatch Event などといった連携サービスもそのまま一緒に管理できます。 Chalice では、 Python の Chalice モジュールを利用しつつ、 コマンドラインツールで chalice コマンドを叩いてデプロイ等をする形になります。 また chalice delete コマンドを用いて、簡単に削除もできます。 開発環境 前提 AWS Credenti
AWS LambdaでPythonスクレイピングを定期実行させる - Qiita
概要 インターンでお世話になっている企業の社内PCで定期実行されていたスクレイピングを、AWSLambdaに移行した話です。参考程度に見ていただければありがたいです。 この記事ではAWS LambdaでPythonスクレイピングした内容をメール送信する、という一連の処理をAmazon Cloud Watch Eventsを用いて定期実行させます。最終的にServerless Frameworkを用いてデプロイするところまで紹介します。 開発環境 MacOS Mojave 10.14.4 Python3.7 Serverless Framework 1.45.1 Docker 18.09.2（必須というわけではないです） 手順 1. インストール まずはこの記事を参考に、serverless-chromium、chromedriver、seleniumのインストールを行いました。 AWS L
AWS Lambda（Python） の開発環境・テスト・デプロイ・CI 考察 | DevelopersIO
作るもの ヒーローを管理する Lambda Function を書きます。ヒーロー情報は DynamoDB の ヒーローテーブルに格納するものとします。リポジトリは以下。 * Python Lambda SAM + SAM Local Project コーディング作業 すべてはコードを書くところから始めます。いきなりプロジェクトルートにファイルを置いて書き始めるのも良いですが、後々テストやデプロイも行うことになるので少し整理してみます。以下のようにしました。 . ├── buildspec.yml ├── deploy.sh ├── docker-compose.yml ├── environments │ ├── common.sh │ └── sam-local.json ├── integration_test.sh ├── requirements.txt ├── src
AWS LambdaのPython版で何が出来るか色々検証してみた | DevelopersIO
サーモン大好き、横山です。 今回 AWS Lambda のPython対応で何が出来るのか色々と気になったので、検証してみました。 以下の内容は、(2015/10/13現在の情報です) CPUは？ Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v2 @ 2.80GHz の 2コアの環境で動いてるらしいです。 プログラム import commands def _(cmd): return commands.getoutput(cmd) def lambda_handler(event, context): print _('cat /proc/cpuinfo | grep -e processor -e Xeon') 実行結果 メモリは？ 約 ４GB のメモリで動いてるらしいです。 プログラム import commands def _(cmd): return command
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