https://habrahabr.ru/post/281216/- Облачные вычисления
- Python
- GitHub
Данная статья расскажет о попытке подружить
AWS Lamba и
python в истинном смысле этого слова. Под истинным смыслом я понимаю возможность взаимодействовать c сервисом (создавать, обновлять и вызывать лябда-функции) непосредственно из пайтона. Если вам интересны AWS Lambda и python, представляю вашему вниманию proof-of-concept библиотеки
lambdify.
ДисклеймерДанная библиотека является work-in-progress а также proof-of-concept, поэтому любой фидбек очень приветсвуется.
В последнее время большой популярностью пользуется такой сервис как
AWS Lambda. О том, что это такое и с чем его едят, уже писалось, например
тут. В связи с этим, появилось много инструментов для работы с Lambda, в том числе, написанных на пайтоне, например
Zappa,
python-lambda и т.п. Но все их объединяет отсутствие возможности создавать лямбда-фунции динамически. Пользователю так или иначе приходится косвенно манипулировать файлами, содержащими код лямда-обработчиков, что мешает использовать их програмно.
В свою очередь,
lambdify обходит это ограничение, позволяя, написав несколько строк кода, получить рабочую лямбда функцию.
Установкаpip install awscli
aws configure
pip install lambdify
Теперь Вы можете создать свою лямбда-функцию в 5 строчек кода:
from lambdify import Lambda
@Lambda.f(name='echo')
def echo(*args, **kwargs):
return args, kwargs
# здесь, мы должны создать фунцию явно, хотя библиотека позволяет
# синхронизировать код функции с ее облачным инстансом автоматически
echo.create()
if __name__ == '__main__':
import getpass
echo(msg='Hello, {user}!'.format(user=getpass.getuser()))
Теперь, если зайти в
AWS консоль, вы сможете увидеть новенькую
echo лямбда-функцию. Одной из особенностей есть то, что сигнатура оригинальной функции автоматически приводится к сигнатуре, определенной в документации
http://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/python-programming-model-handler-types.html.
Если вышеприведенный пример не показался Вам слишком убедительным, то вот вам снипет для размышления:
@Lambda(name='meta')
def meta(name=None):
@Lambda(name=name or 'foo')
def foo(*args):
return 42
return foo.get()
… да-да, это лямбда, которая создает новые лямбды…
… и все это происходит в облаке. Правда, для этого нужно будет поиграться с ролями и политиками амазона, но это уже не входит в скоуп данной статьи.
А теперь вернемся в реальный мир. Пользователи, которые сталкивались с использованием очередей задач (далее ОЗ), таких как
Celery или
RQ, возможно, заметят некую аналогию с их интерфейсами. И будут правы: одной из целей lambdify является попытка соединить в себе удобство использования ОЗ для масштабирования системы, с теми преимуществами, которые предоставляет AWS Lambda, в частности, отсутствие необходимости администрировать воркеров и обеспечивать масштабирование (в отличие от традиционных ОЗ). Возможно, в будущем, данная тулза поможет кому-то мигрировать с использования ОЗ на AWS Lambda.
Конечно, стоит, заметить, что библиотека в альфа-версии: в планах куча импрувментов, новых фич, багфиксов и прочего.
Целью же данной статьи было поделиться с читателями новым взглядом на Lambda с точки зрения мета-программирования и интроспекции пайтона. Надеюсь на то, что это послужит толчком для развития данного проекта.
Ссылки: