指南：AWS lambda +枕头用于复杂图像处理-DEV365 开发者社区

在当今的数字景观中，图像传达了信息，唤起情绪并推动参与度。从社交媒体平台到电子商务网站，企业在很大程度上依赖着吸引图像以确保其目标受众的关注。但是，管理和处理这些图像可能具有挑战性，要求技术专长和计算资源。

想象一下这种情况：一个快速增长的在线市场每天都在涌入新产品。该平台需要高质量的产品图像以进行显示，但遇到尺寸不一致和不同供应商的文件格式的斗争。该公司寻求一种自动解决方案，以调整上传图像大小，同时保持高质量的分辨率以简化流程并减少手动干预。

输入AWS lambda功能，加上功能强大的python库！

在本教程中，我们将引导您通过集成枕头 - 著名的图像处理库中的AWS lambda函数，以创建优化的图像调整解决方案，以有效地解决您的复杂问题。

*注意：本教程对AWS lambda函数和Python编程语言具有基本理解。

步骤1：使用共享库（枕头）准备Python环境

通过将枕头模块安装到特定文件夹./python/lib/python3.10/site-packages/中，我们确保AWS Lambda可以在运行时快速找到和访问库。这也有助于我们维持一个干净有条理的项目结构，因为AWS Lambda期望库在Python 3.10运行时的此文件夹中（检查您的运行时版本）。

现在您了解了为什么我们针对这个特定文件夹，让我们继续使用AWS lambda和枕头创建图像调整解决方案：

1a。打开您的终端或命令提示符并导航到所需的项目目录。


cd /path/to/your/project-folder

1B。在您的项目目录中创建一个名为Python的新文件夹：


mkdir python

1c。在Python文件夹中，创建另一个名为lib的文件夹。在其中，创建另一个称为Python3.10的。最后，最后一个文件夹在上一个中的一个名为site-takages：


mkdir -p python/lib/python3.10/site-packages/

1d。现在，您已经为Python库创建了适当的目录结构，请执行此命令：


pip3 install pillow -t ./python/lib/python3.10/site-packages/

此命令将枕头模块安装到项目目录结构中的指定路径（koude0）中。

在步骤4中，您必须将该文件夹汇编以创建lambda函数的图层。

步骤2：实现图像调整大小功能

2a。与您的python文件夹并行，创建一个名为lambda_function.py的新python文件：


touch lambda_function.py

2b。使用您喜欢的代码编辑器打开lambda_function.py文件，并添加以下代码段：


import os
import boto3
from PIL import Image

def resize_image(image_path, resized_path):
    with Image.open(image_path) as image:
        image.thumbnail((800, 800))
        image.save(resized_path)

def lambda_handler(event, context):
    s3_client = boto3.client('s3')

    for record in event['Records']:
        bucket_name = record['s3']['bucket']['name']
        key_name = record['s3']['object']['key']

        download_path = '/tmp/{}'.format(os.path.basename(key_name))
        upload_path = '/tmp/resized-{}'.format(os.path.basename(key_name))

        s3_client.download_file(bucket_name, key_name, download_path)

        resize_image(download_path, upload_path)

        s3_client.upload_file(upload_path, bucket_name, 'resized-{}'.format(key_name))

此代码定义了一个AWS lambda处理程序，该处理程序会听取上传到所需S3存储桶的新图像的聆听。对于检测到的每个图像，它将自动下载文件到临时lambda环境存储（/tmp ），使用枕头的缩略图方法对其进行调整大小（达到 800的最大宽度或高度像素），并保存本地/tmp的评估大小版本，然后用“ 调整大小”重新上传到同一S3 bucket- prefix。

。

步骤3：为枕头创建AWS lambda层

现在，我们的Python功能已经准备好，让我们的枕头库包装到AWS lambda层中。

创建./python/lib/python3.10/site-packages/文件夹的邮政编码：


zip -r pillow_layer.zip python

此命令压缩枕头所在的整个Python文件夹的内容（./python/lib/python3.10/site-packages/）到一个pillow_layer.zip文件中。

步骤4：部署AWS lambda功能和层

4a。登录到您的AWS管理控制台，然后导航到Lambda console。

4b。单击左菜单中的图层，然后单击“创建图层”。

4C。输入您的新层的名称（例如，枕套），提供描述，上传pillow_layer.zip ，选择python 3.10作为兼容运行时，然后单击创建。

4d。接下来，导航到“功能”选项卡并创建一个新的lambda函数。选择Python 3.10作为运行时环境。

添加一个具有适当访问权限的S3 trigger，将您首选的存储桶用于图像上传。

4e.Add通过单击功能设计器窗格中的添加图层。

上传或编写内联代码 lambda_function.py - 在函数创建过程中提示并配置适当的权利，以通过IAM角色管理访问S3资源。

完成后保存设置。

共享库对象

枕头库需要一个共享的库才能正常工作。您可能会遇到这样的问题：

[ERROR] ImportError: /lib64/libz.so.1: version ZLIB_1.2.9' not found (required by /opt/python/lib/python3.10/site-packages/PIL/../Pillow.libs/libpng16-cb42a3c6.so.16.39.0) Traceback (most recent call last): File "/var/task/lambda_function.py", line 37, in lambda_handler render.render(output_file) File "/var/task/render.py", line 59, in render font = ImageFont.truetype("arial.ttf", int(obj['fontSize'])) File "/opt/python/lib/python3.10/site-packages/PIL/ImageFont.py", line 996, in truetype return freetype(font) File "/opt/python/lib/python3.10/site-packages/PIL/ImageFont.py", line 993, in freetype return FreeTypeFont(font, size, index, encoding, layout_engine) File "/opt/python/lib/python3.10/site-packages/PIL/ImageFont.py", line 220, in __init__ if core.HAVE_RAQM: File "/opt/python/lib/python3.10/site-packages/PIL/_util.py", line 19, in __getattr__ raise self.ex File "/opt/python/lib/python3.10/site-packages/PIL/ImageFont.py", line 58, in <module> from . import _imagingft as core [ERROR] ImportError: /lib64/libz.so.1: version ZLIB_1.2.9' not found (required by /opt/python/lib/python3.10/site-packages/PIL/../Pillow.libs/libpng16-cb42a3c6.so.16.39.0) Traceback (most recent call last): File "/var/task/lambda_function.py", line 37, in lambda_handler render.render(output_file) File "/var/task/render.py", line 59, in render font = ImageFont.truetype("arial.ttf", int(obj['fontSize'])) File "/opt/python/lib/python3.10/site-packages/PIL/ImageFont.py", line 996, in truetype return freetype(font) File "/opt/python/lib/python3.10/site-packages/PIL/ImageFont.py", line 993, in freetype return FreeTypeFont(font, size, index, encoding, layout_engine) File "/opt/python/lib/python3.10/site-packages/PIL/ImageFont.py", line 220, in init if core.HAVE_RAQM: File "/opt/python/lib/python3.10/site-packages/PIL/_util.py", line 19, in getattr raise self.ex File "/opt/python/lib/python3.10/site-packages/PIL/ImageFont.py", line 58, in <module> from . import _imagingft as core

错误：缺少枕头依赖性

此错误之所以发生，是因为枕头对特定的共享库有依赖性，这些库与AWS lambda环境不可用或不兼容。在这种情况下，Pillow需要具有特定版本的libz.so.1库（ZLIB_1.2.9），该版本与AWS Lambda的默认环境丢失或不兼容。

要解决此问题，我们需要为枕头加载必要的共享库并配置环境变量，以便我们的Python代码可以正确找到它们。

步骤5a：包括缺少共享库

5a-1）在lambda函数的根部创建一个新的 lib 。


mkdir lib

5a-2）下载或编译所需的 zlib 库（libz.so.1）与 Amazon Linux 2 环境兼容。获得它后，将其放入您的项目新创建的文件夹中。

添加一个新的环境变量。

您必须添加一个称为LD_LIBRARY_PATH的新变量以包括/var/task/lib。它确保Python知道在执行AWS lambda函数期间检查依赖项时在哪里找到任何提供的共享对象。

步骤5：测试图像处理解决方案

最后，根据lambda中设置的事件触发配置，将图像文件上传到指定的S3存储桶中。

aws lambda将使用由枕头提供动力的实现的调整功能自动处理并调整它！

您可以通过检查调整大小的图像成功地上传了一个调整大小的大小 - 在同一S3桶中的文件名中验证其性能。

。

就是这样！您成功利用了AWS Lambda功能和枕头的功能来克服复杂的图像处理挑战。

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Guide: AWS Lambda + Pillow for Complex Image Processing帖子首先出现在Bits Lovers。