AWS lambda 中的 Pandas 给出了 numpy 错误答案

【问题标题】：Pandas in AWS lambda gives numpy errorAWS lambda 中的 Pandas 给出了 numpy 错误
【发布时间】：2017-10-08 05:30:37
【问题描述】：

我一直在尝试在导入 pandas 的 AWS Lambda 中运行我的代码。这就是我所做的。我有一个 python 文件，其中包含如下简单代码（此文件具有 lambda 处理程序）

import json
print('Loading function')
import pandas as pd
def lambda_handler(event, context):
    return "Welcome to Pandas usage in AWS Lambda"

我已将此 python 文件与 numpy、pandas 和 pytz 库一起压缩为部署包（所有这些都在 Amazon EC2 linux 机器中完成）
然后将包上传到S3
创建了一个 lambda 函数 (runtime=python3.6) 并从 S3 上传了部署包

但是当我在 AWS Lambda 中测试 lambda 函数时，出现以下错误：

Unable to import module 'lambda_function': Missing required dependencies ['numpy']

我已经在压缩包中有 numpy，但我仍然收到此错误。我尝试按照Pandas & AWS Lambda 给出的提示进行操作，但没有成功。

有没有人遇到过同样的问题。希望有任何解决此问题的提示或建议。

谢谢

【问题讨论】：

哇，我不知道这这么简单（我一直在用 vanilla python 为 aws lambda 编写我自己的类似 pandas 的助手）。
你在那台 amazon linux 机器上编译过 pandas、numpy 等吗？因为你需要在那里编译它们，而不仅仅是 zip。
@AdamOwczarczyk 感谢您的回复。我花了很多时间来弄清楚如何编译/构建包。在这次尝试中，我关注了这篇博文 (blog.datapolitan.com/2015/08/25/…)。但还是不走运:(
Pandas & AWS Lambda的可能重复
对于未来的读者：很多人似乎导入 pandas 或 numpy 来执行琐碎的列表转换，却没有意识到这些库有多大和过度杀伤力。通常，您可以使用现有的 Python 列表功能完全避免它们。使用 AWS Lambda 是一个更好的选择。

标签： python pandas numpy amazon-s3 aws-lambda

【解决方案1】：

编辑：我终于想通了如何在 AWS Lambda python 3.6 运行时环境中运行 pandas 和 numpy。

我已将我的部署包上传到以下存储库：

git clone https://github.com/pbegle/aws-lambda-py3.6-pandas-numpy.git

只需通过运行将您的 lambda_function.py 添加到 zip 文件中：

zip -ur lambda.zip lambda_function.py

上传到 S3 并源到 lambda。

原文：

让 Pandas 在 lambda 函数中工作的唯一方法是按照 this blog post 中的步骤在 AWS Linux EC2 实例中编译 pandas（和 numpy）库，然后为我的 lambda 函数使用 python 2.7 运行时.

【讨论】：

很想知道如何在 python 3.6 运行时环境中完成它，但如果有人弄清楚的话！
你能解释一下你是怎么做到的吗？我希望能够将其扩展到其他包。谢谢！
我写了一篇关于如何做到这一点的博文。看看：medium.com/i-like-big-data-and-i-cannot-lie/…
我现在遇到了类似的问题。只需从此 repo 中获取所有子文件夹并与我尝试上传的 lambda 一起使用。这也有效

【解决方案2】：

要在您的 lambda zip 中包含 numpy，请按照 AWS 文档中此页面上的说明进行操作...

How do I add Python packages with compiled binaries to my deployment package and make the package compatible with AWS Lambda?

以 numpy 为例解释说明：

在 pypi.org 打开模块页面。 https://pypi.org/project/numpy/
选择下载文件。
下载：

对于 Python 2.7，模块名称-版本-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl

例如numpy-1.15.2-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whl

对于 Python 3.6，模块名称-版本-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

例如numpy-1.15.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

解压 /path/to/project-dir 文件夹中的 wheel 文件。您可以在命令行上使用 unzip 命令来执行此操作。显然还有其他方法。

unzip numpy-1.15.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

wheel 文件解压后，您的部署包将与 Lambda 兼容。

希望一切都有意义；）

最终结果可能看起来像这样。注意：您不应该在部署包中包含 whl 文件。

【讨论】：

我面临同样的问题，当我像这样复制 numpy 时，pandas 给出了这个错误 - C 扩展：没有构建名为“pandas._libs.tslibs.conversion”的模块。如果您想从源目录导入 pandas，您可能需要先运行“python setup.py build_ext --inplace --force”来构建 C 扩展。 -- 关于这个的任何想法
我按照本教程一步一步地做了同样的事情，但我没有成功aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/…。所以我也跟着这个 AWS 官方教程，所以我又遇到了同样的问题：aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/…。我不知道该怎么办了。有什么想法？我正在使用 Mac OS。
这对我有用！我一直在 AWS Lambda 中使用 Python3.7 运行时环境，而不是其他人似乎都在使用的 Python3.6。无论如何，我刚刚下载了 numpy cp37-cp37m-manylinux_x86_64.whl，然后我解压缩它，然后我的lambda_function.py、numpy 目录和numpy.dist-info 目录都有一个压缩包！上传，然后砰！都很好。无需通过 EC2 安装，无需 docker。简单明了，我喜欢它！
@Dimuthu 有什么解决办法吗？我也面临同样的问题

【解决方案3】：

经过大量研究，我能够使其与 Lambda 层一起使用。

创建或打开一个干净的目录并按照以下步骤操作：

先决条件：确保您已启动并运行 Docker

使用以下内容创建 requirements.txt 文件：

pandas==0.23.4
pytz==2018.7

使用以下内容创建 get_layer_packages.sh 文件：

#!/bin/bash

export PKG_DIR="python"

rm -rf ${PKG_DIR} && mkdir -p ${PKG_DIR}

docker run --rm -v $(pwd):/foo -w /foo lambci/lambda:build-python3.6 \
    pip install -r requirements.txt --no-deps -t ${PKG_DIR}

chmod +x get_layer_packages.sh

./get_layer_packages.sh

zip -r pandas.zip .

将图层上传到 S3 存储桶。
通过运行以下命令将层上传到 AWS：

aws lambda publish-layer-version --layer-name pandas-layer --description "Description of your layer"
--content S3Bucket=<bucket name>,S3Key=<layer-name>.zip
--compatible-runtimes python3.6 python3.7

转到 Lambda 控制台并将您的代码上传为 zip 文件或使用内联编辑器。
点击图层 > 添加图层> 从兼容图层中搜索图层（pandas-layer）并选择版本。
还添加 AWSLambda-Python36-SciPy1x 层，默认情况下可用于导入 numpy。

Selecting the layer from the console

测试代码。它现在应该可以工作了！！！！

感谢这篇中篇文章https://medium.com/@qtangs/creating-new-aws-lambda-layer-for-python-pandas-library-348b126e9f3e

【讨论】：

【解决方案4】：

AWS Lambda use Amazon Linux 操作系统。想法是下载Pandas 和NumPy 与Amazon Linux 兼容。您使用 pip 下载的内容特定于 Windows 或 Mac。您需要下载适用于 Linux 的兼容版本，以便您的 Lambda 函数能够理解它。这些文件称为wheel 文件。

使用lambda_function.py 文件创建新的本地目录。使用 pip 将 Pandas 安装到本地目录：

$ pip install -t . pandas

导航到https://pypi.org/project/pandas/#files。搜索并下载最新的*manylinux1_x86_64.whl 包。就我而言，我在我的 Lambda 函数上使用 Python 3.6，所以我下载了以下内容：

熊猫 - pandas-0.24.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
NumPy - numpy-1.16.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

将 whl 文件下载到带有lambda_function.py 的目录。删除 pandas、numpy 和 *.dist-info 目录。解压 whl 文件。

$ rm -r pandas numpy *.dist-info
$ unzip numpy-1.16.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
$ unzip pandas-0.24.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

删除 whl 文件，*.dist-info 和 __pycache__。准备zip.zip存档：

$ rm -r *.whl *.dist-info __pycache__
$ zip -r zip.zip .

在您的 Lambda 函数中上传 zip.zip 文件。

来源：https://medium.com/@korniichuk/lambda-with-pandas-fd81aa2ff25e

【讨论】：

【解决方案5】：

要在 Lambda 中获取其他库，我们需要在 Amazon Linux 上编译它们（如果底层库是基于 C 或 C++ 的，例如 Numpy，这很重要）并将它们与您想要的 python 脚本一起打包到 ZIP 文件中在 Lambda 中运行。

获取库的 Amazon Linux 编译版本。您可以找到某人已经编译的版本，例如 @pbegle 的版本，或者自己编译。要自己编译，有两种选择： - 在 EC2 实例上编译库 https://streetdatascience.com/2016/11/24/using-numpy-and-pandas-on-aws-lambda/ - 在 Lambda 环境的 docker 版本上编译库 https://serverlesscode.com/post/scikitlearn-with-amazon-linux-container/

在使用 Docker 的最后一个选项之后，可以使用上面博客文章中的说明并添加：

pip install --use-wheel pandas

在脚本中编译库：

https://github.com/ryansb/sklearn-build-lambda/blob/master/build.sh#L21

【讨论】：

我已经尝试过了，但生成的 zip 文件大约为 55MB。有什么更新吗？

【解决方案6】：

主要问题是在特定操作系统中编译的库仅适用于该操作系统。所以，如果一个库是在 macOS 中编译的，那么它将不会在 Linux 环境中运行。为什么会出现这个问题？

Pandas 的依赖项之一是 Numpy（由于速度原因编译，see this answer on stackoverflow）。 AWS Lambda 使用 Linux，因此如果 Numpy 编译是在 macOS 或 Windows 中完成的，那么编译将只适用于那些特定的架构，而不会在 AWS 中工作。我认为使用 Linux 的人不会遇到这个问题。

要解决此问题并为 Pandas 创建一个有效的 AWS Lambda 层，请执行以下简单步骤 (see the general steps on amazon forum)：

mkdir awsPandasLayer #create a directory
cd awsPandasLayer #cd into the directory
pip3 install -t . Pandas #install pandas and all its dependencies 
rm -r pandas numpy *.dist-info __pycache__ #clean up the environment to remove the incompatible numpy and pandas

然后将 Pandas 和 Numpy 的最新预编译包下载到之前创建的 awsPandasLayer 目录中。就我而言，由于我使用的是 Python 3.7，因此我下载了 Pandas 和 Numpy 的这些版本。注意 cp37 表示网站上明确说明的 python 版本。然后如下完成安装：

unzip pandas-1.0.5-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl #unzip the pandas precompiled package
unzip numpy-1.18.5-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl #unzip the numpy precompiled package
pip3 install -t . openpyxl #I found this is required within AWS Lambda for excel files
rm -r *.whl *.dist-info __pycache__ #clean up unneeded files
zip -r awsPandasLayer.zip . # zip all the files

然后可以将 zip 文件作为 AWS Lambda 层上传，它应该可以工作。请注意，我使用的是 macOS。

【讨论】：

【解决方案7】：

与Cannot find MySQL in NodeJS using AWS Lambda略有重复

您需要使用 Lambda 打包您的库。由于 lambda 在公共云上运行，因此您无法对其进行配置。

现在，在您使用 pandas 的情况下，您需要将 Pandas 与您的 zip 打包在一起。获取 pandas 的路径（例如：/Users/dummyUser/anaconda/lib/python3.6/site-packages）并将库复制到您拥有 lambda 函数代码的位置。在您的代码中，请参阅本地副本中的 pandas。上传时，压缩整个集合（代码+库），然后随意上传。它应该可以工作。

【讨论】：

这是我所做的，但它仍然丢失

【解决方案8】：

我在这里尝试了一些解决方案，但大多数都不起作用。我喜欢@Ranadeep Guha 建议创建一个容器并在那里下载存储库的想法，这就是我所做的。

我在我的 lambda 函数所在的目录中工作并创建了以下文件：

Docker 文件：

FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -t /app

requirements.txt：（那些是我的）

pandas
numpy
xmltodict

现在在我的 gitbash 中运行以下命令，该命令将为我生成一个安装了所有依赖项的 docker 映像：

docker build -t image_name .

Sending build context to Docker daemon  5.632kB
Step 1/4 : FROM python:3.8-slim
 ---> 56930ef6f6a2
Step 2/4 : WORKDIR /app
 ---> Using cache
 ---> ea0bf539bcad
Step 3/4 : COPY requirements.txt ./
 ---> cb4c005f53cc
Step 4/4 : RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -t /app
 ---> Running in a0d179a372b4
Collecting pandas
  Downloading pandas-1.0.3-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (10.0 MB)
Collecting numpy
  Downloading numpy-1.18.3-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (20.6 MB)
Collecting xmltodict
  Downloading xmltodict-0.12.0-py2.py3-none-any.whl (9.2 kB)
Collecting pytz>=2017.2
  Downloading pytz-2020.1-py2.py3-none-any.whl (510 kB)
Collecting python-dateutil>=2.6.1
  Downloading python_dateutil-2.8.1-py2.py3-none-any.whl (227 kB)
Collecting six>=1.5
  Downloading six-1.14.0-py2.py3-none-any.whl (10 kB)
Installing collected packages: numpy, pytz, six, python-dateutil, pandas, xmltodict
Successfully installed numpy-1.18.3 pandas-1.0.3 python-dateutil-2.8.1 pytz-2020.1 six-1.14.0 xmltodict-0.12.0

现在只需为该映像创建一个 Docker 容器并确认已安装所有内容：

winpty docker run --name container_name -it --entrypoint bash image_name

键入 ls，您将看到所有安装。

现在让我们将所有安装复制到您的本地电脑。您可以将点替换为您电脑上的任何位置：

 docker cp container_id:/app/* .

【讨论】：

【解决方案9】：

使用来自这些答案和 SO 55695187 的想法，我为 AWS Lambda 构建了一个包含 pandas 的层，并在 github 上提供了它。它具有适用于 Python 3.8 的 pandas v 1.3.1。见https://github.com/eoneil1942/pandas。这是我所做的：

Created an ec2 instance for AWS Linux
Installed python3.8, pip3, used pip3 to install pandas
Made an empty directory python/lib/python3.8/site-packages
Copied pandas and pytz from installed site-packages to this one
zip -r pandas.zip python

显然，这可以推广到任何 Python 包。

【讨论】：

【解决方案10】：

这对我有用：

在 lambda 代码中仅导入库（不推送 .zip 中的库）：

from scipy.stats import norm

import pandas as pd

...
然后在 lambda 控制台中，使用 ARN 选项添加层：

Scipy-numpy： arn:aws:lambda:us-east-1:668099181075:layer:AWSLambda-Python38-SciPy1x:29

熊猫： arn:aws:lambda:us-east-1:770693421928:layer:Klayers-python38-pandas:42
测试你的 lambda。

【讨论】：

【解决方案11】：

我在尝试使用 python3.6 引擎时遇到了类似的错误。当我切换到 2.7 时，它对我来说效果很好。我使用 Amazon AMI 创建我的 zip 文件，但它只有 python3.5，而不是 3.6。我想版本不匹配是原因。不过这只是一个猜测，我还没有在python3.6安装上尝试过这个过程。

【讨论】：

【解决方案12】：

使用serverless framework，您可以轻松正确地打包和部署您的依赖项。

你只需要；

安装无服务器
```
npm install -g serverless
```

在项目的根目录中创建一个 serverless.yml，使用以下内容：

service: numpy-test

# define the environment of your lambda
provider:
  name: aws
  runtime: python3.6

# specify the function you want to deploy
functions:
  numpy:
    # path to your lambda_handler function
    handler: path/to/function.lambda_handler

# add a plugin that allows serverless to package python libraries
# specified in the requirements.txt or Pipfile
plugins:
  - serverless-python-requirements

# this section makes sure your libraries get build correctly 
# for an aws lambda environment
custom:
  pythonRequirements:
    dockerizePip: non-linux

调整路径/to/function.lambda_handler

确保 docker 正在运行并执行

serverless deploy

部署完成后，前往 AWS 控制台查找函数 numpy-test-dev-numpy 并测试您的函数。

this article详细解释了必要的步骤。

【讨论】：

【解决方案13】：

这类似于 Randeep 的回答，但如果您不想这样做，则不需要使用 Lambda 层。

正如其他人所说，这不起作用，因为 pandas/numpy 需要构建二进制文件，并且您的构建机器（Linux、Mac、Windows）的操作系统与 Lambda（Amazon Linux）的操作系统不匹配。

要解决这个问题，您可以使用 docker 下载/构建您的依赖项并将它们打包到 Amazon Linux 上。亚马逊为此提供了一个 Docker 镜像。请参阅下文，了解我如何为 Python 3.6 运行时构建我的 python 包（他们为所有其他运行时提供其他 docker）：

将所有依赖项放入requirements.txt 文件中，例如：

openpyxl
boto3
pandas

创建一个脚本（即命名为build.sh）来构建你的包，这是我的样子：

#!/bin/bash

# remove old build artifacts
rm -rf build
rm lambda_package.zip

# make build dir and copy my lambda handler file into it
mkdir build
cp lambda_daily_util_gen.py  build/

# Use requirements file to download/build dependencies into the build folder
cd build
pip install -r ../requirements.txt --target .

# Create an lambda package with my files and all dependencies
zip -r9 ../lambda_package.zip .

确保您已拉取 Amazon Linux lambda 构建映像：

$ docker pull lambci/lambda

在 docker 容器内运行构建脚本：

窗户：

$ docker run --rm -v "$PWD":/var/task lambci/lambda:build-python3.6 /var/task/build.sh

Mac/Linux：

docker run --rm -v ${PWD}:/var/task lambci/lambda:build-python3.6 chmod +x build.sh;./build.sh

您现在应该会看到一个名为 lambda_package.zip 的文件，该文件是在您可以上传到 AWS 的 Amazon Linux 上构建的。

希望对您有所帮助。

【讨论】：

【解决方案14】：

也许您正在使用的模块适用于 python 2.7。

尝试为 python 3.x 安装 pandas 模块

即

pip3 安装 pandas -t .

它对我有用。

或者为了即时结果，将运行时更改为 python 2.7 （不推荐）

【讨论】：

【解决方案15】：

要制作与 Lambda 兼容的部署包，请下载一个名为 wheel (.whl) 的预编译包。解压缩 /path/to/project-dir 上的 wheel 文件而不是使用 pip install。

分辨率

打开您的模块名称 pypi.org 页面。例如： https://pypi.org/project/numpy/
选择下载文件。
下载：

对于 Python 2.7，模块名称-版本-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl 对于 Python 3.6，模块名称-版本-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 4.解压/path/to/project-dir文件夹下的wheel文件。

wheel 文件解压后，您的部署包将与 Lambda 兼容。

【讨论】：

【解决方案16】：

这是唯一对我有用的东西：Python packages in AWS Lambda made easy

解释他们做了什么，这是您需要遵循的步骤的一个小摘要：

1 - 在 Linux 实例中安装软件包

与提到的其他用户一样，您需要在 linux 实例中安装库以确保它与您的 Lambda 函数一起使用。您可以使用 AWS Cloud9 服务来执行此操作。

转到 AWS 中的 Cloud9 并单击 创建环境
为环境命名，选择一个 t2.micro 并将其余设置保留为默认设置：
点击下一步查看设置，最后点击创建环境

2 - 创建熊猫图层

在新环境下，使用下面的代码安装panda库（包括numpy）：

(注意：你可以安装多个模块)

mkdir folder
cd folder
virtualenv v-env
source ./v-env/bin/activate
pip install pandas
deactivate

键入下一个代码以压缩必要的文件并将图层版本发布到您的 aws 帐户：

mkdir python
cd python
cp -r ../v-env/lib64/python3.7/site-packages/* .
cd ..
zip -r panda_layer.zip python
aws lambda publish-layer-version --layer-name pandas --zip-file fileb://panda_layer.zip --compatible-runtimes python3.7

3 - 将图层添加到您的 lambda

完成第 2 步后，您将在 aws 的 Lambda 部分中拥有一个名为 pandas 的层（您可以在左侧菜单中看到它）。确保您为 lambda 选择了 Runtime 3.7：

在您的 Lambda 配置中单击页面底部的添加层，然后选择您刚刚创建的新层。

您可以通过导入 numpy 和 pandas 来测试 Lambda。你会发现你可以很好地执行它。

最后：

记得删除您的 Cloud9 环境！您可以转到 AWS Cloud9 部分并通过选择它并单击删除来删除之前创建的环境。它应该终止与其关联的 EC2 实例，但要确保，请转到 AWS 中的 EC2 部分并检查实例状态是否为已终止。如果没有，请单击它并在 Instance state 上选择 Terminate instance。

请务必查看上述指南以支持他们的工作。

【讨论】：

【解决方案17】：

您的代码总是出现此错误
因为 lambda 不包含任何外部库，它有一个默认情况下随 Python 提供的库。

如果您使用任何外部库，如 pandas、numpy 或任何其他库。您需要在 Aws Lambda 上安装该库
使用前

代码见

import json
print('Loading function')
import pandas as pd
def lambda_handler(event, context):
    return "Welcome to Pandas usage in AWS Lambda"

这里没有安装 pandas 库，因此您的代码无法正常工作。
我的建议是使用您的代码，如下所示。在 lambda 函数中编写所有代码

import json
def lambda_handler(event, context):
    #install python libray here 
    print('Loading function')
    import pandas as pd
    return "Welcome to Pandas usage in AWS Lambda"

所以最终代码如下所示

 def lambda_handler(event, context):
     import pip

    def install(package):
        if hasattr(pip, 'main'):
            pip.main(['install', package])
        else:
            pip._internal.main(['install', package])

    if __name__ == '__main__':
        install('pandas')

    #install python libray here 
    print('Loading function')
    import pandas as pd
    return "Welcome to Pandas usage in AWS Lambda"

【讨论】：