Funciones Lambda de Python

El generador de Funciones Lambda en Python permite añadir una función lambda a un proyecto existente de Python.

Este generador crea un nuevo manejador de lambda en Python con configuración de infraestructura usando AWS CDK o Terraform. El backend generado utiliza AWS Lambda para implementación sin servidor, con opción de seguridad de tipos usando el Parser de AWS Lambda Powertools. Configura AWS Lambda Powertools para observabilidad, incluyendo registro, trazado con AWS X-Ray y métricas de CloudWatch.

Uso

Generar una función Lambda

Puedes generar una nueva función Lambda de dos formas:

VSCode

1. Instale el Nx Console VSCode Plugin si aún no lo ha hecho
2. Abra la consola Nx en VSCode
3. Haga clic en Generate (UI) en la sección "Common Nx Commands"
4. Busque @aws/nx-plugin - py#lambda-function
5. Complete los parámetros requeridos
6. Haga clic en Generate

CLI

pnpm

pnpm nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function

yarn

yarn nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function

npm

npx nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function

bun

bunx nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function

También puede realizar una ejecución en seco para ver qué archivos se cambiarían

pnpm

pnpm nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function --dry-run

yarn

yarn nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function --dry-run

npm

npx nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function --dry-run

bun

bunx nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function --dry-run

Opciones

Parámetro	Tipo	Predeterminado	Descripción
project Requerido	string	-	The project to add the lambda function to
functionName Requerido	string	-	The name of the function to add
functionPath	string	-	The path within the project source directory to add the function to
eventSource	string	Any	Optional event source model to use for the lambda function
iacProvider	string	Inherit	The preferred IaC provider. By default this is inherited from your initial selection.

Salida del generador

El generador añadirá los siguientes archivos a tu proyecto:

• Directory<module-name>

  • <lambda-function>.py Implementación de la función

Si se provee la opción functionPath, el generador añadirá los archivos necesarios en la ruta especificada:

• Directory<module-name>

  • Directory<custom-path>

    • <function-name>.py Implementación de la función

Infraestructura

Dado que este generador proporciona infraestructura como código basada en tu proveedor de iacProvider seleccionado, creará un proyecto en packages/common que incluye los constructos CDK o módulos de Terraform correspondientes.

El proyecto común de infraestructura como código tiene la siguiente estructura:

CDK

• Directorypackages/common/constructs

  • Directorysrc

    • Directoryapp/ Constructos para infraestructura específica de un proyecto/generador

      • …
    • Directorycore/ Constructos genéricos reutilizados por los constructos en app

      • …
    • index.ts Punto de entrada que exporta los constructos de app
  • project.json Objetivos de compilación y configuración del proyecto

Nota

Este proyecto se genera utilizando el ts#project generator y por lo tanto configura los mismos objetivos de compilación.

Terraform

• Directorypackages/common/terraform

  • Directorysrc

    • Directoryapp/ Módulos de Terraform para infraestructura específica de un proyecto/generador

      • …
    • Directorycore/ Módulos genéricos reutilizados por los módulos en app

      • …
  • project.json Objetivos de compilación y configuración del proyecto

Nota

Este proyecto se genera utilizando el terraform#project generator y por lo tanto configura los mismos objetivos de compilación.

El generador crea infraestructura como código para desplegar tu función según el iacProvider seleccionado:

CDK

El generador crea constructos CDK para desplegar tu función, ubicados en el directorio packages/common/constructs.

Terraform

El generador crea un módulo de Terraform para desplegar tu función, ubicado en packages/common/terraform/src/app/lambda-functions/<function-name>.

Implementando tu función

La implementación principal está en <function-name>.py. Aquí un ejemplo:

import os

from aws_lambda_powertools import Logger, Metrics, Tracer
from aws_lambda_powertools.metrics import MetricUnit
from aws_lambda_powertools.utilities.parser import event_parser
from aws_lambda_powertools.utilities.parser.models import EventBridgeModel
from aws_lambda_powertools.utilities.typing import LambdaContext

os.environ["POWERTOOLS_METRICS_NAMESPACE"] = "Foo"
os.environ["POWERTOOLS_SERVICE_NAME"] = "Foo"

logger: Logger = Logger()
metrics: Metrics = Metrics()
tracer: Tracer = Tracer()

@tracer.capture_lambda_handler
@metrics.log_metrics
@event_parser(model=EventBridgeModel)
def lambda_handler(event: EventBridgeModel, context: LambdaContext):
    logger.info("Received event", extra={"event": event.model_dump() })
    metrics.add_metric(name="InvocationCount", unit=MetricUnit.Count, value=1)

    try:
        # TODO: Implement
        metrics.add_metric(name="SuccessCount", unit=MetricUnit.Count, value=1)
        # TODO: Implement success response if required
    except Exception as e:
        logger.exception(e)
        metrics.add_metric(name="ErrorCount", unit=MetricUnit.Count, value=1)
        # TODO: Implement error response if required

El generador configura automáticamente:

1. Integración con AWS Lambda Powertools para observabilidad
2. Recolección de métricas
3. Seguridad de tipos usando @event_parser

Observabilidad con AWS Lambda Powertools

Registro

El generador configura registro estructurado usando AWS Lambda Powertools.

def lambda_handler(event: EventBridgeModel, context: LambdaContext):
    logger.info("Received event", extra={"event": event.model_dump()})

Consejo

Se recomienda establecer un correlation id para cada solicitud única para facilitar depuración y monitoreo. Consulta la documentación de aws powertools logger para mejores prácticas.

El logger incluye automáticamente:

• Solicitudes de eventos
• Información del contexto Lambda
• Indicadores de cold start

Seguimiento

El trazado con AWS X-Ray se configura automáticamente. Puedes añadir subsegmentos personalizados:

def lambda_handler(event: EventBridgeModel, context: LambdaContext):
    # Crea un nuevo subsegmento
    with tracer.provider.in_subsegment("function-subsegment"):
        # Tu lógica aquí
        return ....

Métricas

Las métricas de CloudWatch se recogen automáticamente. Puedes añadir métricas personalizadas:

def lambda_handler(event: EventBridgeModel, context: LambdaContext):
    metrics.add_metric(name="NewMetric", unit=MetricUnit.Count, value=1)
    return ...

Métricas por defecto incluyen:

• Conteo de invocaciones
• Conteo de éxitos/fallos
• Métricas de cold start

Seguridad de tipos

Si elegiste un eventSource al generar tu función, esta se instrumenta con @event_parser de AWS Lambda Powertools. Por ejemplo:

@event_parser(model=EventBridgeModel)
def lambda_handler(event: EventBridgeModel, context: LambdaContext):
    event.detail_type # <- tipado seguro con autocompletado IDE

Esto permite definir modelos de datos usando Pydantic, similar a trabajar con Fast API.

Consejo

Si tienes datos personalizados anidados en un evento (ej. streams de DynamoDB o eventos de EventBridge), puedes usar Envelopes para tiparlos.

Si no deseas tipar tu evento, selecciona Any como eventSource.

Empaquetado

El generador configura automáticamente el empaquetado Python para paquetes de despliegue Lambda usando uv:

pnpm

pnpm nx run <project-name>:bundle

yarn

yarn nx run <project-name>:bundle

npm

npx nx run <project-name>:bundle

bun

bunx nx run <project-name>:bundle

Nota

Esto empaqueta todo el proyecto como paquete de despliegue. Para minimizar el tamaño, considera separar funciones Lambda en múltiples proyectos Python usando el generador py#project.

El proceso usa:

1. uv export para exportar dependencias a requirements.txt
2. uv pip install para instalar dependencias para la plataforma objetivo (x86_64-manylinux2014)

Nota

Si cambias la arquitectura Lambda a ARM, edita el target de empaquetado a aarch64-manylinux2014.

Desplegar tu función

Este generador crea infraestructura como código de CDK o Terraform según el iacProvider seleccionado. Puedes usarlo para implementar tu función.

CDK

Este generador crea un constructo de CDK para implementar tu función en la carpeta common/constructs. Puedes usarlo en una aplicación de CDK:

import { MyProjectMyFunction } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    // Agrega la función a tu stack
    const fn = new MyProjectMyFunction(this, 'MyFunction');
  }
}

Esto configura:

1. Función AWS Lambda
2. Grupo de logs de CloudWatch
3. Configuración de trazado X-Ray
4. Namespace de métricas en CloudWatch

Esta función puede usarse como destino para cualquier origen de eventos de Lambda:

Nota

Asegúrate de que el origen del evento coincida con la opción eventSource seleccionada para garantizar un manejo adecuado del evento dentro de tu función handler.

El siguiente ejemplo muestra el código CDK para invocar tu función Lambda en un horario programado usando EventBridge:

import { Rule, Schedule } from 'aws-cdk-lib/aws-events';
import { LambdaFunction } from 'aws-cdk-lib/aws-events-targets';
import { MyProjectMyFunction } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    // Agrega la función a tu stack
    const fn = new MyProjectMyFunction(this, 'MyFunction');

    // Agrega la función a una regla programada de EventBridge
    const eventRule = new Rule(this, 'MyFunctionScheduleRule', {
      schedule: Schedule.cron({ minute: '15' }),
      targets: [new LambdaFunction(fn)],
    });
  }
}

Terraform

Este generador crea un módulo de Terraform para implementar tu función en la carpeta common/terraform. Puedes usarlo en una configuración de Terraform:

module "my_project_my_function" {
  source = "../../common/terraform/src/app/lambda-functions/my-project-my-function"

  # Variables de entorno para la función Lambda
  env = {
    SOME_VARIABLE = "some value"
  }

  # Políticas IAM adicionales si son necesarias
  additional_iam_policy_statements = [
    # Agrega los permisos adicionales que requiera tu función
  ]
}

Esto configura:

1. Función AWS Lambda
2. Grupo de logs de CloudWatch
3. Configuración de trazado X-Ray
4. Namespace de métricas en CloudWatch

Esta función puede usarse como destino para cualquier origen de eventos de Lambda. El siguiente ejemplo muestra el código Terraform para invocar tu función Lambda en un horario programado usando EventBridge:

# Regla de EventBridge para ejecución programada
resource "aws_cloudwatch_event_rule" "my_function_schedule" {
  name                = "my-function-schedule"
  description         = "Ejecuta mi función cada 15 minutos"
  schedule_expression = "cron(15 * * * ? *)"
}

# Target de EventBridge
resource "aws_cloudwatch_event_target" "lambda_target" {
  rule      = aws_cloudwatch_event_rule.my_function_schedule.name
  target_id = "MyFunctionTarget"
  arn       = module.my_project_my_function.function_arn
}

# Permiso para que EventBridge invoque la función Lambda
resource "aws_lambda_permission" "allow_eventbridge" {
  statement_id  = "AllowExecutionFromEventBridge"
  action        = "lambda:InvokeFunction"
  function_name = module.my_project_my_function.function_name
  principal     = "events.amazonaws.com"
  source_arn    = aws_cloudwatch_event_rule.my_function_schedule.arn
}

Nota

Asegúrate de que el origen del evento coincida con la opción eventSource seleccionada para garantizar un manejo adecuado del evento dentro de tu función handler.