在AWS Lambda（Python）中，使用/tmp/或直接将图像存储在PIL.image中，什么更有效？

什么是更好的性能？此处事件[“image”]保存base64字符串

1.保存到/tmp/image，然后将其读回

def main（事件、上下文）：
image=base64.b64解码（事件[“image”]）
文件1=打开（r“/tmp/img”，“wb”）
文件1.写入（图像）
file1.close（）
txt=pytesseract.image\u to\u字符串（“/tmp/img”）

2.直接存储在PIL.Image中

def main（事件、上下文）：
image=image.open（BytesIO（base64.b64解码（事件[“image”]））
txt=pytesseract.image\u to\u字符串（图像）

我在Lambda控制台中执行了多个测试，发现第一个方法的性能稍好一些

#1= ~2100ms
#2= ~2300ms

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如何解释在第一种情况下性能更好？这个分布在生产中的重负载下会发生变化吗？

第一个选项更可取，因为每次调用Lambda都需要您的映像。您可以在启动时将其保存在tmp中，并通过从/tmp读取它来继续使用

第一个使用tesseract提供的JPEG/PNG解码器，第二个使用PIL/Pillow提供的解码器-我猜区别在于此，但在得出任何结论之前，您需要使用JPEG、不同大小和类型的PNG进行测试。您是否检查base64解码与其他解码相比花费了多少时间。。。可能是解码占用了大部分时间，所以数字看起来是一样的。您是否也尝试过使用分配给lambda的内存？这将改变可用的内存和CPU-所以调整这可能也会改变你的数字。嘿，拉杰什-这对你所描述的不起作用。。。每次调用lambda时，它都是一个新实例，这意味着/tmp是空的。您在/tmp中写入的任何内容都将在lambda完成时消失-在调用之间它不会持久化。@richard，很抱歉回复太晚。我面临着同样的问题，但我使用的是java包。我必须设计一个pdf，它要求lambda生成的每个pdf都有徽标。我们把图像作为资源放在罐子里。当Lambda使用这个罐子时，我们可以从/tmp获得它。Lambda不会立即进入冷态。对于多次迭代，您可以利用它。我们的数量很大，所以我决定采用这种方法。希望能有所帮助。