Amazon LambdaでSeleniumを動かしたいとき　どうすればいいか調べてみた。

Amazon LambdaでSeleniumを動かすために、やり方を調べました。

目次
「aws lambda chromedriver python」でググってみた
「aws lambda 環境構築」でググってみた
1. 参考元４：Lambda の開始方法
AWS Lambda関数の設定画面から読み解く
AWS Lambdaレイヤについて
1. 参考元５：Lambda レイヤーの作成と共有
まとめ
参考元

「aws lambda chromedriver python」でググってみた

「aws lambda chromedriver python」でググってみた。

参考元１：【AWS Lambda】でseleniumを使ってスクレイピングをサーバーレスで行う～前編～

【AWS Lambda】でseleniumを使ってスクレイピングをサーバーレスで行う～前編～ - Qiita

Lambdaawsが提供するサーバーレスにコードを実行できるコンピューティングサービスです。リクエスト数い応じてスケーリングする機能もあり環境構築や負荷分散、メンテナンスの必要もありません。料…

AWS Lambdaではサーバレスのため、直接接続して環境をセットアップすることはできない。
⇒事前にLamdaと同じLinux環境下でSeleniumやChromedriverなどをセットアップして、それをZIPにして、Lamdaの起動時にそのZIPを展開することで環境セットアップを行うみたい。

やり方としては以下があるとのこと。

DockerでPython環境を立ち上げてインストールする
Cloud9を使用する

参考元２：AWS Lambda(Python)でSelenium + Headless Chromeの実行

AWS Lambda(Python)でSelenium + Headless Chromeの実行

AWS Lambda(Python)でSelenium + Headless Chromeを動かせてみた際の作業メモです。

Cloud9を使った方法でAWS Lamda環境にSeleniumやChromedriverをインストールしている

参考元３：AWS Lambda(Python)でSelenium + Headless Chromeの実行

AWS Lambda(Python)でSelenium + Headless Chromeの実行

AWS Lambda(Python)でSelenium + Headless Chromeを動かせてみた際の作業メモです。

アップロードするlambadフォルダ内に含んでもよいのですが、
ChromeDriverとHeadless-chromiumだけでもLambdaのデプロイサイズ上限である50MBになってしまうので、今回はLambda Layersを利用したいと思います。
AWS Lambda PythonでSeleniumとheadless-chromiumを使ってスクレイピングする方法

Linux上でSeleniumやヘッドレスcheomiumを環境セットアップしているが、このLinuxがどこから出てきたかよくわからない。

Lamda Layerを使う理由として、ChromiumのサイズがLamdaデプロイサイズよりも大きいって言っている。

「aws lambda 環境構築」でググってみた

「aws lambda 環境構築」でググってみた。

参考元４：Lambda の開始方法

Lambda の開始方法 - AWS Lambda

Lambda の使用を開始するには、Lambda コンソールを使用して関数を作成します。数分で関数を作成およびデプロイして、それをコンソールでテストできます。

Lambda の開始方法

デプロイパッケージを使用して、関数コードを Lambda にデプロイします。Lambda では、次の 2 種類のデプロイパッケージがサポートされます。
・関数コードとその依存関係を含む .zip ファイルアーカイブ。
・Open Container Initiative (OCI) の仕様に準拠したコンテナーイメージ。
(AWS公式ドキュメント)Lambda の開始方法

AWS Lamda関数のデプロイ方法として、ZIPファイルのアーカイブ　/　コンテナイメージ　の２パターンある。
※AWSドキュメントをよく読むと、コンテナイメージはAWS ECR上で動くコンテナイメージでないといけないみたい。

AWS Lambda関数の設定画面から読み解く

AWS Lamdaの関数作成ページでLamda関数の作成方法は以下の4パターンがある。(2021年12月時点)

コンテナイメージの場合、Amazon ECRイメージのURIが必要。
一から作成の場合、選択できるPythonのバージョンは「Python 3.9」以外にもPython3.6,3.7,3.8もある。Ladbaレイヤを作る場合は、このバージョンに合わせて作る必要がある。

AWS Lambdaレイヤについて

参考元５：Lambda レイヤーの作成と共有

Lambda レイヤーでの作業 - AWS Lambda

このセクションでは、AWS レイヤーを使用してアプリケーションコードを依存関係から分離する方法について説明します。

Lambda レイヤーは、追加のコードやデータを含めることができる .zip ファイルアーカイブです。レイヤーには、ライブラリ、カスタムランタイム、データ、または設定ファイルを含めることができます。レイヤーは、.zip ファイルアーカイブとしてデプロイされた Lambda 関数でのみ使用できます。

Lambda ランタイムごとに、PATH 変数に /opt ディレクトリ内の特定のフォルダが含まれます。レイヤー .zip ファイルアーカイブに同じフォルダ構造を定義すると、関数コードはパスを指定しなくても、レイヤーコンテンツにアクセスできます。

Pythonは以下のパスであれば、特にPATH変数にパスを追加しなくても使える。
・python
・python/lib/python3.9/site-packages (サイトディレクトリ)
Lambda レイヤーの作成と共有

Lambda レイヤーを使えば、AWS Lamda関数に追加のコードやデータを入れることができる。Pythonのライブラリや使いたいソフト/データをLamdaレイヤーで追加することができる。

Pythonは以下のパスであれば、特にPATH変数にパスを追加しなくても使える。
・python
・python/lib/python3.9/site-packages (サイトディレクトリ)