无服务器python需求slim:true对依赖项大小没有任何影响 简明的

在serverless.yml中使用以下设置时

custom:
  pythonRequirements:
    dockerizePip: true
    slim: true
    zip: true

slim:true

和

slim:false

导致相同的文件大小。如何减小zip文件的文件大小

满满的 我正在尝试使用该框架获取python代码及其对aws lambda函数的依赖关系。遵循提供的建议，减少依赖项大小，以符合250MB lambda限制。在我的serverless.yml文件中，我有以下内容：

provider:
  name: aws
  runtime: python3.6

plugins:
  - serverless-python-requierments

custom:
  pythonRequierments:
    dockerizePip: true
    slim: true
    zip: true

functions:
...

xgboost==1.3.3
pandas==1.0.1
numpy == 1.18.5
...

package:
  exclude:
    -node_modules/**
    -'**/*.dist-info/**'

my Requirements.txt的内容如下：

provider:
  name: aws
  runtime: python3.6

plugins:
  - serverless-python-requierments

custom:
  pythonRequierments:
    dockerizePip: true
    slim: true
    zip: true

functions:
...

xgboost==1.3.3
pandas==1.0.1
numpy == 1.18.5
...

package:
  exclude:
    -node_modules/**
    -'**/*.dist-info/**'

我不断得到以下错误：

Unzipped size must be smaller than 262144000 bytes..

这让我相信我的requirements.zip文件太大了；详细的输出说明

正在将service test.zip文件上载到S3271.17 MB

我一直在努力缩小文件，我用

dockerizePip

运行了

slsdeploy

，并将

slim

设置为

false

进行测试，得到了相同的结果；271.17 Mb的test.zip文件。这似乎令人费解，据我所知，

slim:true

会在压缩文件之前减小文件大小，但使用

slim:true

和

slim:false

运行会导致相同的文件大小。如何使

苗条

工作

更新1： 我尝试在

pythonRequirements

slimPatterns:
  - '**/*.dist-info/**'

但是所有dist info目录仍然存在于zip文件中，并且输出大小相同（271.17MB）

更新2： 我保留了更新1中的所有内容，但删除了.serverless目录和requirements.zip。所有的.dist info目录都保留了下来，即使我在

slimPatterns

中排除了它们（或者我是这么认为的）

更新3： 我尝试使用包排除，执行以下操作：

provider:
  name: aws
  runtime: python3.6

plugins:
  - serverless-python-requierments

custom:
  pythonRequierments:
    dockerizePip: true
    slim: true
    zip: true

functions:
...

xgboost==1.3.3
pandas==1.0.1
numpy == 1.18.5
...

package:
  exclude:
    -node_modules/**
    -'**/*.dist-info/**'

这确实成功地删除了节点_模块（我以前应该这样做），但没有成功地以任何方式更改

.requirements.zip

。所有

.dist info

目录仍保留

更新4：

---

我随后在

pythonRequirements

中添加了一个

noDeploy

字段，其中包括

setuptools

和

six

。尽管如此，它们最终都出现在我的

.requirements.zip中，而且我的文件大小没有改变（269.9 Mb，与更新3相同，由于删除了
节点模块，更新3稍微小了一点）
它对我也不起作用。最后，我使用以下选项使用图层-

custom:
  pythonRequirements:
    slim: true
    layer: true

这将我的部署包大小减少到10mb以下。然后，所有依赖项进入一个单独的zip（~100mb），该zip创建一个Lambda层。这也有助于减少Lambda冷启动问题。
实际上，这个问题背后的基本概念是有缺陷的。这个问题的主要目的是如何将大型依赖项压缩到Lambdas大小约束上。最近，AWS发布了对Lambda函数的EFS支持，这意味着您可以直接将卷装载到Lambda函数上。这意味着几乎无限的存储空间，并且不需要拉链，这意味着冷启动要少得多。此外，其中一个文件系统可以装载到多个Lambda函数

我不会详细讨论，还有很多事情要做，但是如果您想在Lambda上获得大型依赖树，我建议您：

provider:
  name: aws
  runtime: python3.6

plugins:
  - serverless-python-requierments

custom:
  pythonRequierments:
    dockerizePip: true
    slim: true
    zip: true

functions:
...

xgboost==1.3.3
pandas==1.0.1
numpy == 1.18.5
...

package:
  exclude:
    -node_modules/**
    -'**/*.dist-info/**'


创建专有网络
创建一个ec2实例
创建EFS卷并将其装载到ec2实例
通过`pip install-r requirements.txt-t/mnt/../efs/path将依赖项安装到efs实例
将该EFS实例装载到serverless.yml中的lambda
通过将EFS卷上的模块附加到path，将其添加到lambda函数中