尽管使用了依赖层，Lambda函数包仍然很大。

Question

我有一个Python，自从我开始使用AWS以来，包的大小已经从445 to膨胀到9.5MB。

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为了解决这个问题并加快代码的部署，我分别打包了我的需求，并在模板中添加了一个层。文档建议这种方法应该有效。

层中的打包依赖项减少了在修改代码时上载的部署包的大小。

pip install --target ../package/python -r requirements.txt

Resources:
  ...

  ProxyFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      Architectures:
        - x86_64
      CodeUri: proxy/
      Handler: app.lambda_handler
      Layers:
        - !Ref ProxyFunctionLibraries
      Role: !GetAtt ProxyFunctionRole.Arn
      Runtime: python3.8
      Tracing: Active

  ProxyFunctionLibraries:
    Type: AWS::Serverless::LayerVersion
    Properties:
      LayerName: proxy-function-lib
      Description: Dependencies for the ProxyFunction.
      ContentUri: package/.
      CompatibleRuntimes:
        - python3.8

然而，这似乎并没有阻止Lambda在顶层对所有东西进行静态打包，而且每次我部署包时仍然是9.5MB。由于某种原因，新层的大小为11 is，但只有在进行更改时才会进行部署。

如何减少Lambda功能包的大小？

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Answer 1

实际上，这里的解决方案很简单，尽管对非Lambda专家来说并不明显。

正如问题中所述，第一步是构建包库。

pip install --target ../package/python -r requirements.txt

然而，当使用sam build -u构建Lambda时，使用相同的“requirements.txt”文件，并且再次安装所需的依赖项，这一次是应用程序的一部分。

因此，我所要做的就是删除我希望打包在一个单独层中的需求，并进行重建。这确实意味着我必须维护2x 'requirements.txt‘，但这是完全可以管理的。

我打开了一个问题，希望AWS能够更新他们的文档。