使用Serverless Framework构建API

在构建 API 时，您有多种选择。无服务器框架提供了一个很好的工具集，可以自动执行该过程。

在这篇文章中，我将演练如何使用 severless 框架在 python 中构建meal planning API。这个API将托管在AWS上，并使用DynamoDB进行数据存储。我会使用一个示例项目，您可以在我的GitHub仓库中找到它，只需执行git clone命令即可开始操作。

什么是 Serverless Framework？

无服务器框架可以在 serverless.com 中找到。它与主要云提供商（包括 AWS）合作，提供自动化构建和部署无服务器基础设施的方法。通过使用 CLI 来构建和打包项目。如果您已经安装了AWS CLI，无服务器 CLI 将利用这些凭证与 AWS 通信。当您进行部署时，无服务器 CLI 将使用 Cloud Formation 模板创建一个“堆栈”，这些模板基于代码构建您的项目。更新时，堆栈也会同步更新。

对于 Lambda，无服务器框架将利用 AWS API Gateway 和 Lambda 函数来创建无服务器 API。

开始使用时，您只需安装 serverless framework CLI。在 Mac 上，您可以执行以下操作：

curl -o- -L https://slss.io/install | bash

安装 CLI 后，只需打开终端并运行“serverless”，然后按照屏幕上的提示进行操作。

您可以将 CLI 用于大多数任务，也可以使用无服务器账户来执行更多其他的功能。

无服务器项目是什么样子的

在构建 Serverless 项目时，您可以选择搭建自己的基架或使用快速入门模板。我发现从示例开始更容易。如果您想查看所有示例，请在 https://github.com/serverless/examples 上查看。

正如我在简介中提到的，我创建了一个示例项目来展示其工作原理。我的项目最初是一个示例项目，我只是在构建应用程序时对其进行了修改。

基本项目结构需要两个文件：package.json 和 serverless.yml。

package.json 文件用于列出项目的 npm 依赖项，这些依赖项在 CLI 打包项目时将被拉取。CLI 会读取这个文件以确定如何打包项目。

在我的示例项目中，我有一个 Python Lambda 函数，用于对餐食执行基本的创建、读取、更新、删除（CRUD）操作。这是我项目中的文件：serverless.yml。

service: building-an-api-with-serverless

variablesResolutionMode: 20210326



frameworkVersion: ">=1.1.0 <=2.33.1"

configValidationMode: error

provider:

  name: aws

  region: us-east-1

  runtime: python3.8

  stage: prod

  environment:

    DYNAMODB_TABLE: ${self:service}-${opt:stage, self:provider.stage}

  iamRoleStatements:

    - Effect: Allow

      Action:

        - dynamodb:Query

        - dynamodb:Scan

        - dynamodb:GetItem

        - dynamodb:PutItem

        - dynamodb:UpdateItem

        - dynamodb:DeleteItem

      Resource: "arn:aws:dynamodb:${opt:region, self:provider.region}:*:table/${self:provider.environment.DYNAMODB_TABLE}"

  apiGateway:

    shouldStartNameWithService: true

  lambdaHashingVersion: 20201221



functions:

  createMeals:

    handler: meals/create.create

    events:

      - http:

          path: meals/create

          method: post

          cors: true



  listMeals:

    handler: meals/list.list

    events:

      - http:

          path: meals/list

          method: get

          cors: true



  getMeals:

    handler: meals/get.get

    events:

      - http:

          path: meals/get

          method: post

          cors: true



  updateMeals:

    handler: meals/update.update

    events:

      - http:

          path: meals/update

          method: put

          cors: true



  deleteMeals:

    handler: meals/delete.delete

    events:

      - http:

          path: meals/delete

          method: delete

          cors: true

          authorizer: ${self:provider.environment.LAMBDA_AUTHORIZER}



resources:

  Resources:

    MealsDynamoDBTable:

      Type: "AWS::DynamoDB::Table"

      DeletionPolicy: Retain

      Properties:

        AttributeDefinitions:

          - AttributeName: username

            AttributeType: S

        KeySchema:

          - AttributeName: username

            KeyType: HASH

        ProvisionedThroughput:

          ReadCapacityUnits: 1

          WriteCapacityUnits: 1

        TableName: ${self:provider.environment.DYNAMODB_TABLE}

让我们看看它的结构如何。

第一部分是为其提供一个带有变量解析设置的服务名称（让 CLI 知道如何解析变量名称）：

service: building-an-api-with-serverless

variablesResolutionMode: 20210326

第二部分定义了 lambda 的提供程序、框架（在本例中为 python）以及 IAM 角色语句。这些角色非常重要，因为它们允许 Lambda 在您的 AWS 账户中具有与 DynamoDB 交互的权限，以执行 CRUD（创建、读取、更新和删除）操作。还有一个环境变量部分，用于定义 Dynamo DB 实例的名称：

frameworkVersion: ">=1.1.0 <=2.33.1"

configValidationMode: error

provider:

  name: aws

  region: us-east-1

  runtime: python3.8

  stage: prod

  environment:

    DYNAMODB_TABLE: ${self:service}-${opt:stage, self:provider.stage}

  iamRoleStatements:

    - Effect: Allow

      Action:

        - dynamodb:Query

        - dynamodb:Scan

        - dynamodb:GetItem

        - dynamodb:PutItem

        - dynamodb:UpdateItem

        - dynamodb:DeleteItem

      Resource: "arn:aws:dynamodb:${opt:region, self:provider.region}:*:table/${self:provider.environment.DYNAMODB_TABLE}"

  apiGateway:

    shouldStartNameWithService: true

  lambdaHashingVersion: 20201221

接下来，我们将定义构建的 lambda 函数：

functions:

  createMeals:

    handler: meals/create.create

    events:

      - http:

          path: meals/create

          method: post

          cors: true



  listMeals:

    handler: meals/list.list

    events:

      - http:

          path: meals/list

          method: get

          cors: true



  getMeals:

    handler: meals/get.get

    events:

      - http:

          path: meals/get

          method: post

          cors: true



  updateMeals:

    handler: meals/update.update

    events:

      - http:

          path: meals/update

          method: put

          cors: true



  deleteMeals:

    handler: meals/delete.delete

    events:

      - http:

          path: meals/delete

          method: delete

          cors: true

您是否注意到，这些函数的 YAML 文件的主要作用是命名函数、指定 Lambda 处理程序在项目中的位置，并为函数配置 HTTP 路由和请求方法。如果您允许 CORS：

createMeals:

  handler: meals/create.create

  events:

    - http:

        path: meals/create

        method: post

        cors: true

关于处理程序，如果您注意到它指向 meals/create.py，这是告诉无服务器 CLI 转到 meals 文件夹并使用其中的 Python 文件。然后在该文件中，它指定了要使用的函数。文件路径如下所示：meals/create.py。

import os

import json

import logging

from meals import decimalencoder

import boto3

import traceback

import time

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')



initialMeals = [

    {

        "day": "0",

        "breakfast": "",

        "lunch": "",

        "dinner": ""

    },

    {

        "day": "1",

        "breakfast": "",

        "lunch": "",

        "dinner": ""

    },

    {

        "day": "2",

        "breakfast": "",

        "lunch": "",

        "dinner": ""

    },

    {

        "day": "3",

        "breakfast": "",

        "lunch": "",

        "dinner": ""

    },

    {

        "day": "4",

        "breakfast": "",

        "lunch": "",

        "dinner": ""

    },

    {

        "day": "5",

        "breakfast": "",

        "lunch": "",

        "dinner": ""

    },

    {

        "day": "6",

        "breakfast": "",

        "lunch": "",

        "dinner": ""

    }

]



def create(event, context):

    response = {}

    try:

        # select data

        data = json.loads(event['body'])

        # reference table

        table = dynamodb.Table(os.environ['DYNAMODB_TABLE'])



        # if username not in body then raise exception

        if 'username' not in data:

            logging.error("Validation Failed")

            raise NameError("username is not provided")



        timestamp = int(time.time() * 1000)



        # create initial set of meals and then return

        item = {

            'username': data["username"],

            'meals': initialMeals,

            'createdAt': timestamp,

            'updatedAt': timestamp,

        }



        # write the todo to the database

        table.put_item(Item=item)



        response = {

            "statusCode": 200,

            "headers": {'Access-Control-Allow-Origin': '*'},

            "body": json.dumps(item['meals'],

                                cls=decimalencoder.DecimalEncoder)

        }

    except NameError as nameError:

        nameBody = str("Name error: {0}".format(nameError))

        response = {

            "statusCode": 500,

            "headers": {'Access-Control-Allow-Origin': '*'},

            "body": nameBody

        }

    except:

        errorBody = traceback.format_exc()

        response = {

            "statusCode": 500,

            "headers": {'Access-Control-Allow-Origin': '*'},

            "body": errorBody

        }



    return response

关于 CORS，响应包括：

"headers": {'Access-Control-Allow-Origin': '*'},

这样，响应就可以为任何使用您的 API 的应用程序传递一个“印前检查清单”。当我第一次使用无服务器技术时，我发现解决将 API 连接到我构建的前端应用程序时遇到的各种 CORS 错误有些困难。尽管这些信息在无服务器网站上有所记录，但我认为此配置就是通过 CORS 所需的全部配置。显然，您也可以将应用程序锁定到特定域。

yaml 文件的最后一部分是定义资源。您可以在此处定义 DynamoDB 表名称等内容：

resources:

  Resources:

    MealsDynamoDBTable:

      Type: "AWS::DynamoDB::Table"

      DeletionPolicy: Retain

      Properties:

        AttributeDefinitions:

          - AttributeName: username

            AttributeType: S

        KeySchema:

          - AttributeName: username

            KeyType: HASH

        ProvisionedThroughput:

          ReadCapacityUnits: 1

          WriteCapacityUnits: 1

        TableName: ${self:provider.environment.DYNAMODB_TABLE}

构建您的处理程序

因此，为了在 AWS Lambda 中定义处理程序，您可以使用与构建控制台几乎相同的方法。我分享了上面的文件：create.py 和 get.py。

import os

import json

import logging

from meals import decimalencoder

import boto3

from boto3.dynamodb.conditions import Key

import traceback

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')



def get(event, context):

    response = {}

    try:

        # select data

        data = json.loads(event['body'])

        # reference table

        table = dynamodb.Table(os.environ['DYNAMODB_TABLE'])



        # if username not in body then raise exception

        if 'username' not in data:

            logging.error("Validation Failed")

            raise NameError("username is not provided")



        result = table.query(

            KeyConditionExpression=Key('username').eq(data["username"])

        )



        response = {

            "statusCode": 200,

            "headers": { 'Access-Control-Allow-Origin': '*' },

            "body": json.dumps(result['Items'],

                            cls=decimalencoder.DecimalEncoder)

        }

    except NameError as nameError:

        nameBody = str("Name error: {0}".format(nameError))

        response = {

            "statusCode": 500,

            "headers": { 'Access-Control-Allow-Origin': '*' },

            "body": nameBody

        }

    except:

        errorBody = traceback.format_exc()

        response = {

            "statusCode": 500,

            "headers": { 'Access-Control-Allow-Origin': '*' },

            "body": errorBody

        }



    return response

如您所见，您定义了一个处理程序，然后由 AWS Lambda 使用。AWS 对此有很好的记录，因此我不打算在此之后进行太多讨论。一般您只需定义处理程序，然后在 severless.yml文件中引用它们。当您准备好部署时，无服务器 CLI 会将它们全部打包并为您部署。

将您的项目部署到 AWS

因此，一旦你已经构建了 API，你就可以继续部署它。如前所述，Serverless CLI 使用您的 AWS 凭证来部署您的项目。您需要先设置 AWS CLI，然后才能部署项目。完成此操作后，打开一个终端输入“serverless deploy”并转到项目运行以查看其运行情况：

创建完项目后，您应该会看到如下所示：

如果您注意到，最后一条消息会为您提供一组与您的函数对应的终端节点。这些终端节点都具有相同的基 URL，因为它们由 AWS API Gateway 托管。所以它们都是单个项目中的路由。

您可以获取终端节点并将它们与 postman 挂钩，然后查看结果：

如果您进入 AWS 控制台，则可以查看创建的内容。以下是 API Gateway 中的路由：

您还可以在 AWS 控制台的 Cloud Formation 模板中查看堆栈：

当您准备好关闭项目时，您可以返回到项目的终端并运行“serverless remove”，这将删除已创建的堆栈。

结束语

我非常希望您能喜欢这篇文章，并在此过程中对无服务器框架有所了解。我已经在多个项目中使用了无服务器框架，并获得了很好的体验。它的文档记录的很详细，且提供了丰富的示例来帮助您入门。除了我们示例中提到的创建“PRD”环境外，使用无服务器框架还可以实现许多其他酷炫的功能，比如设置定时任务（cron jobs）等。强烈建议您访问 serverless framework 的官方文档页面，那里有更多详细的信息和指导。

原文链接：https://andrewevans.dev/blog/2021-07-09-building-an-api-with-the-serverless-framework/

使用Serverless Framework构建API

什么是 Serverless Framework？

无服务器项目是什么样子的

构建您的处理程序

将您的项目部署到 AWS

结束语

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