- 1. 【C++】 Lambda関数のimutableとは?
- 2. Python メモ：for文で動的にlambda式を使う
- 3. Github Actionsでarm64のパッケージを作る
- 4. LambdaでWebページを返す
- 5. DynamoDBデータのグラフ画像作成(Lambda)
- 6. 【AWS Lambda レイヤー】設定したときにハマった話
- 7. AWS lamdaからS3にファイルをアップロードする
- 8. LambdaからDynamoDBへデータを登録する(Ruby)
- 9. Serverlessでlambdaデプロイする手順とデプロイしようとした時のエラー対応
- 10. AWS Lambda(Python)にてジオコーディングの一つであるGeoHash(ジオハッシュ)を扱う
- 11. [AWS Lambda Powertools Python]パラメータ機能のtransform動作を確認
- 12. [AWS Lambda Powertools Python]パラメータ機能のキャッシュ動作を確認
- 13. 処理を続けるLambdaを中断させる方法とか
- 14. NAT Gawatewayを使ったLambdaのIPアドレスの固定化方法
- 15. Notion へ瞬時にメモできるLINEbotをつくってみた
- 16. aws lambda numpy importエラー
- 17. CloudFormationでLambda(Python) + RDS Proxy + Auroraを構築する
- 18. TradingViewのアラート機能から自動売買botを作る その１
- 19. AWS Parameters and Secrets Lambda Extension つかってみた
- 20. AWS LambdaでPython向けLayerを作ろうとしたらはまった話
【C++】 Lambda関数のimutableとは?
# Lambda関数のImutableについて
公式ドキュメントでLambda関数はdefaultで引数がImutable(不変)と書いてあったがよく分からなかったので、実際に試してみました。* []の中の値がキャプチャと呼ばれていて、以下のようなCopyキャプチャは変数を変更不可能（Const)らしいですね。
“`
int x = 100;
auto hoge = [x]() {
x = 3; // compilation error
};
hoge();
“`* ()の中の値がパラメーターと呼ばれていて、普通の関数同様に変数xに値を代入できます。
“`
auto hoge = [](int x) {
x = 3;
};
int num = 100;
hoge(num);
“`* 普通の関数同様にconstをつければちゃんとerrorを吐いてくれます。
“`
auto hoge = [](const int x) {
x = 3; //compil
Python メモ：for文で動的にlambda式を使う
# はじめに
メンテナンスツール（スクリプト）を数々作成したため、いちいちスクリプトファイルを選んで実行するのは面倒でした。そこで、TkinterによるSelect Launcherを作り、選択実行できるようにしました。
ボタンを作るたびに、その数分tk.Button宣言を記述していては、長々としたコードになってしまうので、lambda式を使用してコード量を減らします。
この時のlambda式の記述の仕方をメモに残しておきます。## lambda式
Python 公式ドキュメント
https://docs.python.org/ja/3/reference/expressions.html
> 6.14. ラムダ (lambda)
“`
lambda_expr ::= “lambda” [parameter_list] “:” expression
“`
>ラムダ式 (ラムダ形式とも呼ばれます) は無名関数を作成するのに使います。 式 lambda parameters: expression は関数オブジェクトになります。 この無名オブジェクトは以下に定義されている
Github Actionsでarm64のパッケージを作る
# 背景・目的
+ Graviton2プロセッサを搭載したAWS Lambdaだと、[パフォーマンス上のメリットがある](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-lambda-functions-powered-by-aws-graviton2-processor-run-your-functions-on-arm-and-get-up-to-34-better-price-performance/)
+ numpyなど、プラットフォーム専用にビルドが必要なライブラリを使う場合に、arm64用のnumpyを用意する必要があった
+ これを解決するために、結構苦戦したので、備忘しておく# 問題
+ Github Actionsだとamd64(x86_64)のCPUアーキテクチャのマシンで実行される
+ Github Actions上でarm64のdocker イメージを実行すると、`exec /usr/bin/bash: exec format error`のようなエラーが発生する
+ arm64のためのパッケージを作れなかった・・
LambdaでWebページを返す
# はじめに
LambdaとDynamoDBを使用すればIOT用のグラフページを作成できるのではと思ったのでその備忘録。
この記事では図中の「グラフページ表示」部分を実施。
前回：https://qiita.com/aikawa_YO/items/79e8ef768b03e3f73315
# HTMLの中身
imgタグのsrcには前回のグラフ画像を返してくれるLambda関数URLを指定してください。“`python
import jsondef lambda_handler(event, context):
return {
‘statusCode’: 200,
‘isBase64Encoded’: False,
“headers”: {“Content-Type”:
DynamoDBデータのグラフ画像作成(Lambda)
# はじめに
LambdaとDynamoDBを使用すればIOT用のグラフページを作成できるのではと思ったのでその備忘録。
この記事では図中の「グラフ画像生成」部分を実施。
前回：https://qiita.com/aikawa_YO/items/0fb84aec97e28ea33136
関数URLとLambdaのロール設定は前回と同様。
（今回は読み込みだけなのでLambdaからDynamoDBへの権限はフルアクセスいらなかった。）
# DynamoDBからデータを取得する
データを取得するためにいくつかの方法がありました。
## get_item
条件に当てはまるデータ単体を取得する
## query
条件に当てはまるデータをすべて取得する
PartitionKeyとSortKeyがある
なぜレイヤーを使う？
AWS Lambda でPythonのBoto3を使うとき、
* デフォルトでのBoto3は __Ver.1.20.32__
* 最新のBoto3は __Ver.1.25.1__となっていました。何が問題化かというと、公式ドキュメントに書かれているサンプルコードの通りに実装しても動かないんです！！（ひどい落とし穴）
### 前提
この辺りを参考にしながら進めました。とてもに参考になります。
本記事ではレイヤーの作成方法は記載しませんので、レイヤーの作成方法自体わからないという方は下記サイトをまずはご覧ください。https://dev.classmethod.jp/articles/lambda-boto3-layer/
https://qiita.com/shimajiri/items/e0e41f2c7a8ac99f3253
# 本題
## 罠１：フォルダパス
### 動かなかったもの
“`
b
AWS lamdaからS3にファイルをアップロードする
いろいろなやり方があるようで、右往左往してしまったので、その経緯を備忘録的に残します。
結論として、
* API gatewayでマッピングテンプレートを設定する
* API gatewayでバイナリメディアタイプを設定する
* lambdaロールにS3へのアクセス権限を付与する
がポイントのようです。## lambda関数の作成
pythonで作成します。
1. AWS lambdaから関数の作成へ
1. 任意の関数名を入力、python 3.8を選択して関数を作成します。
# はじめに
LambdaとDynamoDBを使用すればIOT用のグラフページを作成できるのではと思ったのでその備忘録。
この記事では図中上の「IOTデータ保存」部分を実施。
# DynamoDBの設定
パーテーションキーとソートキーがある
上記例ではパーテーションキーがidでソートキーがtime
パーテーションキーのみ、またはパーテーションキーとソートキーの2つを指定する事が可能。今回のIOT機器の場合、idが機器固有の番号、timeがデータを計測した際の時間としています。
理由としてと
Serverlessでlambdaデプロイする手順とデプロイしようとした時のエラー対応
## 読者の対象
– Serverless初心者でエラーに困る方々
– windowsユーザ
————
## serverless環境のインストール“`
# 実行ポリシーを確認（windowsターミナルを管理者実行して実行権限を確認してください）
Get-ExecutionPolicy# powershellでチョコレートのパッケージインストール
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol -bor 3072; iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString(‘https://community.chocolatey.org/install.ps1’))# チョコレートでサーバレスフレームワークインストール
choco inst
AWS Lambda(Python)にてジオコーディングの一つであるGeoHash(ジオハッシュ)を扱う
# 本記事の内容
– AWSが提供するLambda(Python)にて、経緯度に基づくジオコーディング方法の一つであるGeoHash(ジオハッシュ)を扱う方法を記載した記事です。
– PythonベースのLambdaにてGeohashを扱う記事があまりなかったため、ライブラリーをLambdaに組み込み利用する方法をまとめました。# 実施環境
– Windows 10
– Chrome
– AWS# 説明の流れ
1. ジオハッシュライブラリーのダウンロード
2. Lambdaデプロイ用のzipファイル作成
3. Lambdaでの動作確認## 1. ジオハッシュライブラリーのダウンロード
PythonのGeoHashライブラリーは、[ここ](https://pypi.org/project/python-geohash/#files)からダウンロードする。
 [^1] の機能のうち、[パラメータ機能(Parameters)](https://awslabs.github.io/aws-lambda-powertools-python/latest/utilities/parameters/) [^2] にはJSONとbase64を変換してくれる機能が含まれています。
簡単なサンプルで動作を確認します。[^1]: [AWS Lambda Powertools Python](https://awslabs.github.io/aws-lambda-powertools-python/latest/)
[^2]: [Parameters](https://awslabs.github.io/aws-lambda-powertools-python/latest/utilities/parameters/)# 確認手順
対象はSSM P
[AWS Lambda Powertools Python]パラメータ機能のキャッシュ動作を確認
# 概要
## パラメータ機能
[AWS Lambda Powertools Python](https://awslabs.github.io/aws-lambda-powertools-python/latest/) [^1] の機能のうち、[パラメータ機能(Parameters)](https://awslabs.github.io/aws-lambda-powertools-python/latest/utilities/parameters/) [^2] はAWSの下記を利用したアプリケーションパラメータ読み取り機能を提供してくれます。
[^1]: [AWS Lambda Powertools Python](https://awslabs.github.io/aws-lambda-powertools-python/latest/)
[^2]: [Parameters](https://awslabs.github.io/aws-lambda-powertools-python/latest/utilities/parameters/)– AWS Systems
処理を続けるLambdaを中断させる方法とか
JAWS-UG 朝会にてLTをやった内容をもうちょい深掘りしてみました。
Lambda の処理が止まらなくなったので、やったことをまとめてみます。## やろうとしていたこと
KinesisからのストリーミングデータをLambdaで受け取り、よしなに処理したあとに別サービスへとAPI連携をしていこうとするつもりでした。## CloudWatch にずっと出てくるログを見て・・・
メッセージを見るために何度かみているのですが、どうもずっと動いているようでした。
最初は継続しているのかな？と思いながら見ていたのですが、１分で出ている量がおかしいと思い、対処していくことにしました。## まずは止めにかかる
### Lambda を一時停止させる
兎にも角にも Lambda は停止しないと無限課金されるので一旦処理を止めます。
止める方法は対象の関数から「同時実行」→「編集」から「同時実行の予約」の数を 0 に設定します。これで処理は一旦止められたのでそこから見ていきます。
同時実行の設定を戻すと当然処理が再開されますので、一時しのぎです。### Lamb
NAT Gawatewayを使ったLambdaのIPアドレスの固定化方法
## はじめに
株式会社マイスター・ギルド新規事業部のヒツジーです。
弊社新規事業部では、新規サービスの立ち上げを目指して
日々、アイディアの検証やプロトタイプの作成などを行っています！技術の進歩は目覚ましいので、置いてかれないように新しい技術のキャッチアップにもいそしんでいます！
本記事は、以前書いた[FastAPI with Lambda + API Gatewayでサーバレスアプリケーションを作成する方法](https://qiita.com/Shinkijigyo_no_Hitsuji/items/cedd1825e5437663d3ce)の続編として、AWSのサービスであるNAT Gawatewayの使い方についてご紹介します。アクセス制限がかかっている外部サーバーのDBにAWS Lambdaからアクセスするには、IPアドレス
Notion へ瞬時にメモできるLINEbotをつくってみた
# はじめに
スマホから瞬時にメモをしてNotionでも確認できるbotを作りました。参考にしたソースコード、サイトを部分的に紹介します。# 作ったもの
できることはシンプルで2つだけです。
### 1. LINEのトークルームで入力した内容をNotionテーブルにも記録する。
### 2. webページもコメント付きで記録できる。
aws lambda numpy importエラー
aws lambdaでDBにinsertする処理を作成していたのですが、その際pandasが必要でimportしたところ、
“`
Function Logs
START RequestId: 00d85ae0-ce8e-4472-91f5-413f21e3bea3 Version: $LATEST
[ERROR] Runtime.ImportModuleError: Unable to import module ‘lambda_function’: Unable to import required dependencies:
numpy:IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!
Importing the numpy C-extensions failed. This error can happen for
many reasons, often due to issues with your setup or how NumPy was
installed.We have
CloudFormationでLambda(Python) + RDS Proxy + Auroraを構築する
# 本記事の内容
– AWSが提供するCloudFormationサービスを利用し、Lambda(Python)、RDS Proxy、Auroraを建てる方法を記載した記事です。
– これまでに以下の記事でAurora関連をCloudFormationで実施していました。その続編です。
- [検証目的のためにCloudFormationでシングルインスタンスのAuroraを建てようとしたら手こずった話](https://qiita.com/kanamekun/items/4db938d52712b1165c37)
- [CloudFormationでAuroraとLambdaを構築。LambdaでLOAD DATA FROM S3コマンドを実行しS3のCSVファイルをAuroraにインポートする。](https://qiita.com/kanamekun/items/53da2f73bcc2e5d68dc2)本記事の手順で以下のような構成のクラウド環境を作成します。
➡APIGateway➡lambda
という流れで自動売買が可能になる。
Zapier( https://zapier.com/ )というWebhookを受け取れるサービスの使用も考えたが、
料金が円安で地味に高いので、一番料金のかからなさそうなAWSを使用することとした。## lambdaの作成
まずlambdaの作成を行います。
今回はpython3.7で作成を行いました。
」を参照しています。
# 事象
`pip -t`でインストールしたディレクトリを圧縮・Layer化したのに
