【Techの道も一歩から】第7回「API GatewayとAWS Lambda PythonでAPI開発」Vol. 2：ローカルでの開発環境構築 - Sansan株式会社

こんにちは。DSOC R&Dグループの高橋寛治です。

今回は、AWS Lambdaを利用したAPI開発の際の開発環境構築について紹介します。

AWS Lambdaのおさらい

前回の記事で触れましたが、環境構築に必要な知識について簡単におさらいします。

AWS Lambdaは、Amazon Linuxが動作しているインスタンスに任意のコードをアップロードして動作させます。

動作の制約は、タイムアウトがあることと使用メモリーの設定により動作時間が変化することです。

Lambda関数の発火は、対象となるイベントが発生した際にイベントの内容がjsonで引数として渡され、実行されます。

開発環境に求められることは、LambdaのAmazon Linuxと同じもしくはほぼ同等であること、タイムアウトや使用メモリー量について考慮できること、イベントを受け取って処理することです。

もちろん上記の条件が無くとも開発することは可能ですが、デバッグが大変になり開発効率が落ちることや、Amazon Linuxにインストールされていない任意のモジュールやバイナリーの動作が困難になります。

どんな方法があるか

環境構築は、2つに大きく別れると思います。環境構築の方法は、大きく2つに別れると思います。同等の環境を準備する方法と、LambdaのWebサービス上で開発する方法です。

同等の環境を準備するには、以下の方法が挙げられます。

Dockerコンテナ
同じAmazon LinuxのEC2インスタンス
VirtualBoxなどの仮想マシンでAmazon Linuxを準備

jsonで記述されたイベントを受け取り実行することをシミュレートするものも必要です。

私がAWS Lambdaを使い始めたときに、python-lambda-localの情報が多かったことと、Amazon Linuxの入ったEC2インスタンスがあったため、python-lambda-localとEC2インスタンスを用いて開発を行いました。

また、開発環境の準備について、最近はDockerコンテナを用いるAWS Serverless Application Modelが、サンプルを見たところ、便利で開発からデプロイまでできそうです。

もう一つの方法である、LambdaのWebサービス上での開発ですが、エディターがリッチになってきたため、標準モジュールを用いて簡単なアプリケーションを作成する分には、それで事が足りてしまいます。

これらを実際に試してみて、また結果を記事として書ければと思います。

python-lamdba-localとEC2インスタンスを使った環境例

次に、python-lambda-localとEC2インスタンスを用いた開発環境の一例を紹介したいと思います。

EC2インスタンスの用意

まず、Amazon Linux AMIのEC2インスタンスを用意します。

インスタンスタイプは、Lambda関数の実行環境ということで小さくて構いません（私はt2.smallを使っています）。

EC2インスタンスで作業するために、Lambdaに付与したいIAMロールをEC2インスタンスに割り当てて、同等の権限で作業できます。

python-lambda-localの導入と実行

次に、python-lambda-localをEC2インスタンスに導入します。

まずPython環境の構築ですが、プロジェクトのディレクトリーにVirtualenvなどを用いてPython3.6の環境を構築することをお勧めします。

python-lambda-localは、pipでインストールできます。

$ pip install python-lambda-local

実行例ですが、main.pyのlambda_handlerメソッドに対して event.jsonをイベントとして投げる例です。

$ python-lambda-local --function lambda_handler main.py event.json -t 10

これを実行するとターミナルにログが吐かれます。

[root - INFO - 2018-01-22 10:55:35,977] Event: event.jsonの中身
[root - INFO - 2018-01-22 10:55:35,977] START RequestId: f2edf3ff-1533-475e-b7e1-fbfb0c71efe5
[request-f2edf3ff-1533-475e-b7e1-fbfb0c71efe5 - INFO - 2018-01-22 10:55:35,978] logger.infoの内容
[root - INFO - 2018-01-22 10:55:37,014] END RequestId: f2edf3ff-1533-475e-b7e1-fbfb0c71efe5
[root - INFO - 2018-01-22 10:55:37,014] REPORT RequestId: f2edf3ff-1533-475e-b7e1-fbfb0c71efe5  Duration: 1036.43 ms

これは、AWS Lambda上で実行した際にCloudWatchで閲覧できるログと同等です。タイムアウトも設定できますが、マシンの速度がAWS Lambdaと同じとは限らないため、あくまでも目安となります。

AWS LambdaのCPU性能は、メモリー割り当て量を増やせば増やすほど、高速になるようです（参考）。

私の開発体制

少々、無駄のある構成ですが、EC2インスタンスとpython-lambda-localを用いた私の開発体制を紹介します。

コーディングは、ローカルのPyCharmのリモート機能を用いて行います。EC2インスタンス上のPython環境を読み込み自動で補完してくれます。また、Auto Upload機能により更新したファイルは、自動でEC2にアップロードしてくれます。

次に、Lambda関数の実行についてですが、以下のような記述のrun.pyというスクリプトを作成します。

import subprocess

subprocess.call(
    " ".join([PYTHON_LAMBDA_LOCALのパス, '--function lambda_handler', 'main.py', 'event.json', '-t 10']),
    shell=True)

PyCharmの設定によりEC2インスタンス上でrun.pyを実行することで、PyCharmから手軽にリモートで動作確認を行うことができます。