
AWS Lambdaの関数を定期的にスケジュール実行する方法についてです。
CloudWatch EventsのRateとCronの設定と記述の仕方を解説します。

PythonのコードをLambdaで実行する方法は、こちらの記事で詳しく紹介しています。

[AWS LambdaにPythonコードをzipでアップロードして実行する方法を詳しく](https://www.suzu6.net/posts/83-lambda-zip/)

## CloudWatch Eventsを使ったスケジュール実行の概要

AWS Lambdaの関数は**CloudWatch Events**をトリガーに実行できます。
CloudWatch Eventsには、「イベントパターン」と「スケジュール式」の２つのタイプがあり、定期的に実行するためには「スケジュール式」を使います。

### RateとCron

スケジュール式の記述の仕方は**Rate**と**Cron**があります。
簡単に書く場合はRateを、曜日や時間帯を制限する複雑な処理をする場合はCronを使います。

間隔が１分より短い設定はできません。

## Rate

[rate式](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonCloudWatch/latest/events/ScheduledEvents.html#RateExpressions)

**構文**

```sh
rate(正数 単位)
```

| 変数 | 説明                                                                 |
| ---- | -------------------------------------------------------------------- |
| 正数 | 正数。                                                               |
| 単位 | 時刻の単位。有効な値: `minute | minutes | hour | hours | day | days` |

### 例

```sh
# 5分ごと
rate(5 minutes)

# １時間ごと
rate(1 hour)

# 7日ごと
rate(7 days)
```

時間の間隔は分かりますが、開始のタイミングは指定できない？
ドキュメントにも記述がなかった（見つけられなかった）ので、試してから追記します。

### 注意点

気をつける点は、**時刻の単位が単数形と複数形で分ける必要があること。**
単数形と複数形と複数形を間違えてもバリデーションチェックは効かないので注意してください。

```sh
# OK
rate(1 hour)
rate(30 minutes)

# NG
rate(1 days)
rate(10 minute)
```

### 単位を間違えると

明らかな構文エラーの場合は知らせてくれます。

![mistake](/images/posts/136/mistake.png)

`rate(1 hours)`のような単位の間違えはフォームで検知できませんでした。
登録後に表示されます。

![rate-error](/images/posts/136/rate-error.png)

## Cron

[cron式](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonCloudWatch/latest/events/ScheduledEvents.html#CronExpressions)

**構文**

６つの必須フィールドがあります。

```sh
cron(分 時 日 月 曜日 年)
```

| フィールド | 値                  | ワイルドカード |
| ---------- | ------------------- | -------------- |
| 分         | 0-59                | , - * /        |
| 時間       | 0-23                | , - * /        |
| 日         | 1-31                | , - * ? / L W  |
| 月         | 1-12 または JAN-DEC | , - * /        |
| 曜日       | 1-7 または SUN-SAT  | , - * ? L #    |
| 年         | 1970-2199           | , - * /        |

Linuxの[crontabの設定](https://qiita.com/amachan/items/53553de87be26a98ab8f)に`年`を追加しています。

### 例

```sh
# 毎日午前10時に実行
cron(0 10 * * * *)

# 10分ごとに実行
cron(*/10 * * * * *)

# 02分、32分に実行
cron(2/30 * * * * *)

# 毎週月曜日から金曜日の0時0分に実行
cron(0 0 * * MON-FRI *)

# 毎月第１月曜日の午前９時に実行
cron(0 9 * * 2#1 *)
```

### ワイルドカード

ワイルドカードの機能を整理しました。

| ワイルドカード | 説明                                               | 例                                                                                        |
| -------------- | -------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
| ,              | 追加の値が含まれる。                               | 月の`JAN,FEB,MAR`は１月、２月、３月を含む。                                               |
| -              | 範囲を指定する。                                   | 日の`1-15`は、指定した月の １日から15日を含む。                                           |
| *              | フィールドのすべての値が含まれる。                 |                                                                                           |
| /              | 増分を指定する。                                   | 分の`1/10`は、その時間の最初の1分から始めて10分毎を指定できる(11分、21分、31分など)。     |
| ?              | いずれかを意味する。                               | 日に`7`と入力し、７日が何曜日であってもかまわない場合、曜日に`?`を入力できる。            |
| L              | 月または週の最終日を指定する。                     |                                                                                           |
| W              | 平日を指定する。                                   | 日で`3W`は月の３番目の平日に最も近い日を指定する。                                        |
| #              | 月の指定された曜日の特定のインスタンスを指定する。 | `3#2`は月の第２火曜日を示す。`3`は３番目の曜日 (火曜日) を示し、`2`は月の何週目かを示す。 |

## CloudWatch Eventsの設定手順

CloudWatch Eventsの設定方法を説明します。

Lambdaの関数の左のトリガーから**CloudWatch Events**を選択します。

![selected-cw-events](/images/posts/83/selected-cw-event.png)

CloudWatch Eventsをクリックしてトリガーを設定していきます。

![setting-cw-events](/images/posts/83/setting-cw-event.png)

「ルールタイプ」から「スケジュール式」を選択して、スケジュール式を書きます。

```sh
# Cronの02分、32分で実行する処理
cron(2/30 * * * ? *)
```

登録するとこうなります。

![set-cw-events](/images/posts/83/set-cw-event.png)

### 実行した日時の記録

Eventの詳細からLambdaを実行した日時の記録が見られます。

![cron](/images/posts/83/cron.png)

### 補足：CloudWatch Eventsのイベントパターン

イベントパターンの場合は、これらのイベントから発火できます。

![role](/images/posts/136/role.png)

EC2のインスタンス作成・停止やオートスケールに対して処理を行えます。

## こちらもどうぞ

- [AWS LambdaにPythonコードをzipでアップロードして実行する方法を詳しく](https://www.suzu6.net/posts/83-lambda-zip/)
- [OpenWeatherMapで都市名から気象情報を取得する](https://www.suzu6.net/posts/78-owm)  
- [【Python】Boto3でDynamoDBにデータを保存する](https://www.suzu6.net/posts/80-boto3-dynamodb/)
- [Zappaを使ってPythonのコードをAWS Lambdaにデプロイする](https://www.suzu6.net/posts/4/)

<a target="_blank"  href="https://www.amazon.co.jp/gp/product/4798155160/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=247&creative=1211&creativeASIN=4798155160&linkCode=as2&tag=suzu60c-22&linkId=0aa0dcdab1ea33af2c32b879eb2510a3"><img border="0" src="//ws-fe.amazon-adsystem.com/widgets/q?_encoding=UTF8&MarketPlace=JP&ASIN=4798155160&ServiceVersion=20070822&ID=AsinImage&WS=1&Format=_SL160_&tag=suzu60c-22" ></a><img src="//ir-jp.amazon-adsystem.com/e/ir?t=suzu60c-22&l=am2&o=9&a=4798155160" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" />

AWS Lambdaで定期処理を実行するためのRateとCronの設定


Pythonで書いたコードを**zipにまとめてAWS Lambdaで実行する**方法について紹介します。
pipでインストールしたモジュールも一緒にLambdaにアップロードします。

個人的な興味として、気象情報を取得してDynamoDBに保存するコードを**定期的に実行する方法**も書きます。こういったバッチ処理を切り出すとメインサーバの負荷が減ったり、コードの見通しが良くなり保守性も上がります。

- [OpenWeatherMapで都市名から気象情報を取得する](https://www.suzu6.net/posts/78-owm)  
- [【Python】Boto3でDynamoDBにデータを保存する](https://www.suzu6.net/posts/80-boto3-dynamodb/)

この２つの続きであり、目標は気象データのAPIを作成することです。



### 環境

- Linux Mint (Mac, Windows 10でも動作確認済み)
- Python 3.6

## Lambdaで動かすための準備

ローカルにて作成したコードをLambdaで動かすための準備をします。

### Lambdaで外部モジュールを利用するには？

LambdaではPythonコードを直接書いて（インラインコード）実行することが出来ます。
ただし、この場合は外部モジュールをpipでインストールすることは出来ません。
そこで、コードとモジュールをzipでまとめてアップロードする必要があります。

手作業でzipにまとめる場合は、まずモジュールをコードと同じディレクトリにインストールします。

### pipでカレントディレクトリにインストールする

pipでコードと同じディレクトリにインストールします。
[前回](https://www.suzu6.net/posts/80-boto3-dynamodb/)作成したコードに必要なモジュールを用意していきます。
以下の２つをインストールする。

- boto3
- requests

実行ファイルのあるディレクトリに移動して、オプション`-t`で指定の場所にモジュールをインストールする。

```sh
$ cd [実行ファイルのディレクトリ]
$ pip install boto3 -t ./
$ pip install requests -t ./
```

そうすると以下のようなファイルが置かれます。
`lambda_function.py`は前回製作したLambdaで実行するメインコード。

```sh
$ ls
bin                           chardet                  jmespath                         s3transfer
boto3                         chardet-3.0.4.dist-info  jmespath-0.9.3.dist-info         s3transfer-0.1.13.dist-info
boto3-1.9.86.dist-info        dateutil                 lambda_function.py               six-1.12.0.dist-info
botocore                      docutils                 __pycache__                      six.py
botocore-1.12.86.dist-info    docutils-0.14.dist-info  python_dateutil-2.7.5.dist-info  urllib3
certifi                       idna                     requests                         urllib3-1.24.1.dist-info
certifi-2018.11.29.dist-info  idna-2.8.dist-info       requests-2.21.0.dist-info
```

一度、`lambda_function.py`を実行して確認してみてください。

## 実行権限を変更する

Lambdaが実行できるようにファイルの権限を変更します。

755をつけます。
実行と読みこみの権限があれば大丈夫です。

```sh
$ chmod -R 755 ./*
```

`-R`はディレクトリ内も再帰的に処理します。

## zipに圧縮してまとめる

続いて、Lambdaにアップロードするためコードとモジュールをzipにまとめます。
コマンドでも圧縮ツールでまとめるてもどちらでも良いです。

この時、コードのディレクトリ内のファイルを選択してzipにして下さい。
ディレクトリを選択してzipにすると、１階層分深くなりLambdaのハンドラが読めません。
（Lambdaの設定で回避できそうだが、上手くいかなかった。）

### ツールで圧縮する。

ツールで圧縮しても大丈夫です。
ただし、Windowsの場合は[AWSのドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/deployment-package-v2.html)にある通り[７-ZIP](https://sevenzip.osdn.jp/)でzip化することが推奨されています。

![windows-zip](/images/posts/83/windows-zip.png)

図のように、ディレクトリ内のファイルを選択してzipにして下さい。

### コマンドでzipにする。（LinuxまたはMac)

以下のコマンドでzipにできます。

```sh
$ cd [実行ファイルのディレクトリ]
$ zip -r zip_file ./*
```

`zip_file.zip`というファイルができているはずです。
ファイル名は適宜変更して構いません。

zipコマンドの詳細は[こちら](https://www.suzu6.net/posts/63-zip-command/)。

## AWS Lambdaを用意する

続いてAWS Lambdaを用意していきます。

### Lambda関数を作成する

AWSコンソールのサービスからLambdaを選びます。
「ダッシュボード」か「関数」から「関数の作成」ボタンを押してLambda関数を作成します。
この後は「一から作成」の手順を解説します。

それぞれ項目を記入していきます。

![lambda-setting](/images/posts/83/lambda-setting.png)

Pythonのランタイムは2.7、3.6、3.7とあり利用したいバージョンを選びます。
バージョンは後からも変更可能です。
（図では3.7を選んでいますが3.6で前回作ったことを思い出して、後で変更しました。）

ロールは既存のロールを選択して、「microService」を選んでみました。
**DynamoDBの操作**と**定期実行するためのCloudWatch Events**を利用できます。

下図は関数を作成後の初期画面です。
左がLambdaを実行するトリガー、右がLambdaが操作できるサービスです。
選択できるサービスはロールの「microService」が権限を持つものです。

![lambda-init](/images/posts/83/lambda-init.png)

### CloudWatch Eventsを設定して定期実行する

定期実行するために左のトリガーから**CloudWatch Events**を選択します。

![selected-cw-events](/images/posts/83/selected-cw-event.png)

CloudWatch Eventsがトリガーとして追加されました。
CloudWatch Eventsをクリックすると実行する時間を設定できます。

![setting-cw-events](/images/posts/83/setting-cw-event.png)

```
cron(2/30 * * * ? *)
```

利用するOpenWeatherMapのAPIの更新頻度が30分間隔なので、スケジュールも30分ごとに設定しました。
ちょうどだと更新出来ていないことがあるので、2分待ってから取得する設定です。

AWS公式による設定の詳細は[こちら](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/tutorial-scheduled-events-schedule-expressions.html)。

設定が終わるとこうなります。

![set-cw-events](/images/posts/83/set-cw-event.png)

---

追記：Eventの詳細で実行した日時の記録が見れました。設定は間違っていないようです。

![cron](/images/posts/83/cron.png)

---

Lambdaの設定は以上です。

## zipファイルをLambdaにアップロードする

間が空きましたが、作成したzipファイルをLambdaにアップロードします。

![zip-upload](/images/posts/83/zip-upload.png)

「アップロード」ボタンからzipファイルを選んでアップロードします。

### ファイルサイズの制限とAmazon S3経由でのアップロード

この方法では、ファイルサイズに10MBまでの制限があります。
それ以上に大きい場合は、一度**S3**を経由してLambdaへアップロードすることになります。
「コード エントリ タイプ」を変更して、Amazon S3 のリンク URLを張り付けます。

![via-s3](/images/posts/83/via-s3.png)

### ハンドラの設定

「ハンドラ」はLambdaが実行する関数を指定する箇所です。

デフォルトでは`lambda_function.lambda_handler`となっています。
これは`lambda_function.py`の`lambda_handler()`という関数を実行します。

[前回](https://www.suzu6.net/posts/80-boto3-dynamodb/)作ったコードもデフォルトに合わせてあります。
また、zipファイルを作成するとき階層を意識してzip化したのもこのためです。

アップロードが終わったら、上部の「保存」を押してコードを保存して下さい。

## Lambda関数をテストしてみる。

以上で実行できるはずです。
大丈夫かどうかテストしてみます。

「保存」ボタンの横に「テスト」があるので押します。

![test](/images/posts/83/test.png)

こんな感じになりますが、今回のコードはパラメータを受け取るタイプではないので適当に作っても実行できます。
イベント名をつけたら保存します。

先ほど作ったテストイベントを選んで「テスト」を押すと実行できます。

![success](/images/posts/83/success.png)

成功するとこうなります。
詳細を開くと`print()`で出力したログが出るのでちゃんと動いているか確認できます。

### 処理に失敗した場合

失敗した場合はエラーログを確認してください。
よくあるのは`permission denied`でファイルの実行権限がない。また、「ファイルもしくは関数が見つかりません」です。
ディレクトリ構造と権限を見直して何度が試してみてください。

スケジュール実行は待ってみて結果が解ると思います。

## おわりに

以上で定期的に気象データを取得してDynamoDBに貯めることが出来ました。

zipでLamdaにあげる以外にも、**zappa**を使ってコマンドで行う方法もあります。
zappaはモジュールをまとめるだけでなく、API Gatewayなども自動で用意させることも出来ます。
そちらを知りたい方は、[Zappaを使ってPythonのコードをAWS Lambdaにデプロイする](https://www.suzu6.net/posts/4/)を見てください。

## こちらもどうぞ

- [OpenWeatherMapで都市名から気象情報を取得する](https://www.suzu6.net/posts/78-owm)  
- [【Python】Boto3でDynamoDBにデータを保存する](https://www.suzu6.net/posts/80-boto3-dynamodb/)
- [Zappaを使ってPythonのコードをAWS Lambdaにデプロイする](https://www.suzu6.net/posts/4/)

<a target="_blank"  href="https://www.amazon.co.jp/gp/product/4798155160/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=247&creative=1211&creativeASIN=4798155160&linkCode=as2&tag=suzu60c-22&linkId=0aa0dcdab1ea33af2c32b879eb2510a3"><img border="0" src="//ws-fe.amazon-adsystem.com/widgets/q?_encoding=UTF8&MarketPlace=JP&ASIN=4798155160&ServiceVersion=20070822&ID=AsinImage&WS=1&Format=_SL160_&tag=suzu60c-22" ></a><img src="//ir-jp.amazon-adsystem.com/e/ir?t=suzu60c-22&l=am2&o=9&a=4798155160" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" />


AWS LambdaにPythonをモジュール毎zipでアップロードする方法




## この記事について

こんにちは、suzu6です。

本ブログはAWSの**Lambda**と**DynamoDB**を使って、サーバレスなシステム構成になっています。

現在の構成はこちら

![アーキテクチャ](https://www.suzu6.net/images/posts/7/blog-website_constitution.svg)

Lambdaのところに、PythonのFlaskで作ったシステムがのっています。全体像は[こちら](https://www.suzu6.net/posts/2)で解説しています。

この記事では、DynamoDBを使う中で感じた、特徴とLambdaとの相性を紹介します。  

## DynamoBDの特徴

- NoSQLでタイプはキーバリューストア型
- 自動的なスケールアップ。
- 読み込み書き込みが早い。
- プライマリキーは`HASH` か `HASH + RANGE`の２通り
- コピーを３箇所に分散して保管してくれる
- SQLではなく、APIで操作する。
    - SQLに比べて、学習コストが高い。

## NoSQLなDynamoDB

![DynamoDB](https://www.suzu6.net/images/posts/35/DynamoDB.png)

**DynamoDBはNoSQL**であり、（馴染み深い）Postgresqlなどのリレーショナルデーターベースとは大きく異なります。

> [NoSQL データベースとは](https://aws.amazon.com/jp/nosql/)  
> NoSQL データベースは、スケーラブルなパフォーマンスとスキーマレスなデータモデル向けに最適化された非リレーショナルデータベースです。

NoSQL データベースには、列指向、ドキュメント、グラフ、キーバリューストアという4つのタイプがあります。
その内、DynamoDBはキーバリューストア（Kye-Value Store）にあたります。

キーバリューストアは、保存する情報（value）に識別記号（key）をつけて管理しようというもの。
保存できる情報を固定化せず大小様々なものを保管し、検索するときに識別記号だけ見みます。

## AWS LambdaとDBの相性について

AWSで利用できるデータベースは、Postgresなどが使える`RDS`とNoSQLの`DynamoDB`があり、この２つを比較しました。　　
(調査不足のため`RedShift`は考えていませんでした。。。)

`Lambda`の特徴は、リクエスト受信の回数に合わせて自動的にスケールすることです。
ブログへリクエストが頻発すると、データベースへのアクセス数も多くなります。

ここで、RDSでは接続数が問題になります。
当然ながら同時に接続される数が多ければ多いほど必要なCPU数、メモリ数が増えていきます。

また、DBへ都度接続することは負荷になるため、一般的にはコネクションプールを使って接続を使いまわします。
しかし、Lambdaは処理が終われば接続は切れますし、接続を共有することもありません。

RDSではピークの処理に合わせて始めから大きなスケールアップが必要となります。
よって、Lambdaとの相性はよくありません。

一方、`DynamoDB`はLambdaと同じくスケーリングが可能です。  
そのため、Lambdaと合わせるDBはDynamoDBを選ぶと良いです。

さらに詳しくは、[こちら](http://keisuke69.hatenablog.jp/entry/2017/06/21/121501)をご参照ください。

## 設計のポイント

- プライマリーキーを3つ以上指定できない
- プライマリーキー以外でのソートはできない
- 空文字が利用出来ない
- テーブル結合した検索はできない
- 複雑なデータ更新の多いシステムの利用には向かない
- キャパシティユニットは自動ではスケールしない
- 一回の検索で得られるのは１MBまで


## 使ってみた感想

本ブログでは、記事やタグの管理をDynamoDBを使っています。  
PV数も月に数百PVくらいなので、スケールアップの恩恵はまだ受けていませんが、料金が無料利用枠に十分収まっています。

良い点は、コンソール画面が使いやすいところでしょうか。
ちょっとした編集やテスト用の項目を手軽に消したりできます。

困った点は、SQLが使えずライブラリの[boto3](https://boto3.readthedocs.io/en/latest/)を利用したところです。
SQLならこう書くのにとすぐ思い浮かんでも、DynamoDBとboto3の書き方を頑張って調べて、英語のドキュメントも読んでどうにか実装していきます。
学習コストが高い点が最大の壁かもしれません。

もう一点困ったことは、ページネーションです。  
SQLでは、`offset`と`limit`を使って取得する範囲と件数を簡単に書けます。
DynamoDBでは、boto3のPagenatorを利用するようです。
情報が少なくまだ理解しきれてないため、現在はscanで全件取得して必要な範囲を得ています。

重そうな処理ですが、記事数が少ないためか、記事一覧のページネーションが意外とサクサク動いています。
今後、ベストな方法に変更していきたいです。


## 参考

- [なぜAWS LambdaとRDBMSの相性が悪いかを簡単に説明する](http://keisuke69.hatenablog.jp/entry/2017/06/21/121501)
- [NoSQL データベースとは](https://aws.amazon.com/jp/nosql/) 
- [何が違う？DynamoDBとRDS](http://blog.serverworks.co.jp/tech/2017/04/12/what_is_different_dynamodb_and_rds/) 
- [AWS DynamoDBのページング ](https://www.magata.net/memo/index.php?AWS%20DynamoDB%A4%CE%A5%DA%A1%BC%A5%B8%A5%F3%A5%B0)

---

サーバレスアーキテクチャを勉強される方は、こちらの本がおすすめです。
<div class="amakuri-default-comment" style="text-align: left; line-height: 1.5em; margin-bottom: 10px; overflow:hidden; _zoom:1;"><div class="amakuri-default-comment-image" style="float: left; margin: 0 20px 0 0;"><a href="https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4798155160/suzu60c-22" target="_blank"><img src="https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/51L3N%2B3pL1L._SL160_.jpg" width="128" height="160" alt="AWSによるサーバーレスアーキテクチャ" style="border: none"></a></div><div class="amakuri-default-comment-desc" style="overflow: hidden; _zoom:1;"><div class="amakuri-default-comment-title" style="margin-bottom: 0.5em;"><a href="https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4798155160/suzu60c-22" target="_blank">AWSによるサーバーレスアーキテクチャ</a></div><div class="amakuri-default-comment-posted" style="margin-bottom: 0.5em; font-size: small;">Posted at 2018.12.21</div><div class="amakuri-default-comment-author">Peter Sbarski</div><div class="amakuri-default-comment-label" style="margin-bottom: 0.5em;">翔泳社</div><div class="amakuri-default-comment-link" style="margin-top: 1em;"><a href="https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4798155160/suzu60c-22" target="_blank">Amazonで詳細を見る</a></div></div></div>

動画シェアサイトをAWS Lambda, S3を使って実際に構築する手順が載っています。
その中で、どのようにLambdaを構成したら良いか大変参考になりました。また、DynamoDBとAuth0も詳しく書かれています。

AWS DynamoDBの特徴とLambdaとの相性+使ってみた感想


## この記事の目的

Python + FlaskのアプリをZappaを使ってAWS Lambdaにデプロイして、動作確認まで行います。
macでの環境の構築をメインに、丁寧に書いていきます。

## Zappaとは

GitHub:[Zappa](https://github.com/Miserlou/Zappa)

**Zappa**はコマンドラインでPythonのWSGIアプリケーションをデプロイできます。
AWSではLambdaに、また、他ののクラウドにも対応しています。

Lambdaでは直接コードを書く場合と、コードとライブラリをまとめたZIPファイルをアップロードしてデプロイします。
Zappaでは`virtualenv`の仮想環境をZIPファイルにまとめて、デプロイします。ZIPの作成も自動的に行なってくれるのでとても簡単です。

自分でZIPファイルにまとめてデプロイも可能です。
zipコマンドについては[こちら](https://www.suzu6.net/posts/63-zip-command)。

![デプロイの様子.gif](https://camo.githubusercontent.com/be05103c626a5afe18dc4b1208a4b465dbd9e731/687474703a2f2f692e696d6775722e636f6d2f6631504a7843512e676966)
デプロイの様子 : [Zappa](https://github.com/Miserlou/Zappa)より

必要な環境さえ整えれば、GIFの通り簡単にAWSにコードをデプロイすることができます。

日本語の記事では、[zappa で hello world するまで](https://qiita.com/satoshi_iwashita/items/505492193317819772c7)が参考になります。CentOS７で確認されていますので、Redhat系の方はこちらの手順で進めて見てください。公式からもリンクされており、公認みたいです。

公式を翻訳しているサイト[Zappa – サーバーレスPython](https://githubja.com/miserlou/zappa)もあります。応援しています‼️

## 環境

- macOS High Sierra
- Python3.6.5
- pyenv 1.2.3

## 流れ

1. pyenvとpyvirtualenvのインストール
2. Python3.6の準備
3. AWSのIAMの設定
4. デプロイする仮想環境の構築
5. アプリケーションの用意
6. Zappaのインストールとデプロイ

## 手順

### 1. pyenvとpyvirtualenvのインストール

まずは、仮想環境を用意しましょう。

macではパッケージマネージャーの`Home Brew`を使ってツールをインストールします。`Home Brew`がまだない方は、[こちら](https://brew.sh/index_ja)のスクリプトをコピーして、実行してください。


`Home Brew`をインストールできたら下記の手順でpyenvとpyvirtualenvのインストールを進めます。

```sh
$ brew install pyenv
$ brew update && brew upgrade pyenv
pyenv 1.2.1 -> 1.2.3

$ brew install pyenv-virtualenv
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile
$ exec $SHELL -l
```

`echo ...`でpyenvをログイン時に起動するよう書き込み、`exec ...`で即時起動しています。（たぶん。。。）

### 2. Python3.6の準備

続いて、macの環境をPython3.6にしておきましょう。
macにはデフォルトで2.7が入っています。変えたくない方や、他のバージョンを使っている方は飛ばしてください。

```sh
$ pyenv install 3.6.5
# 全体に反映
$ pyenv global 3.6.5
$ python --version
Python 3.6.5
```

python3.6が確認できたら、pipもアップグレードしておきます。`aws cli`をインストールするのに使います。

```sh
$ pip -V
pip 9.0.3 from /Users/{user}/.pyenv/versions/3.6.5/lib/python3.6/site-packages (python 3.6)
$ pip install -U pip
Successfully installed pip-10.0.1
```
### 3. AWSのIAMの設定

AWSにデプロイするためには、アクセスできるユーザとサービスの操作を許可するIAMの設定が必要です。

コンソールからデプロイ用のユーザを作成し、アクセスキーとシークレットキーを保管してください。
IAMの設定でユーザに操作の許可を与えてください。Lambda、S3、API GatewayのFullaccessは必要。その他、利用するサービスの権限を与えて下さい。

[Minimum AWS policies for example.](https://github.com/Miserlou/Zappa/issues/244)
こちらにpermission policieの例が載っています。


ターミナルに戻って、キーの設定を行います。
```sh
$ pip install awscli
$ aws configure
AWS Access Key ID [********************]:
AWS Secret Access Key [********************]:
Default region name [ap-northeast-1]:
Default output format [json]:
```
`aws configure`でアクセスキーなどを聞かれるので、打ち込んであげてください。　regionは東京にしました。

### 4. デプロイする仮想環境の構築

Lambdaには仮想環境ごとライブラリをまとめてデプロイします。
フォルダごとに仮想環境を用意しておくと何かと便利なので、ローカル環境を作成します。

```
$ pyenv virtualenv 3.6.5 bar
$ mkdir foo
$ cd foo
$ pyenv local bar
```
(bar) $ となっていれば成功。

`foo`というフォルダを用意して、そこにローカル環境`bar`を作成しています。
fooとローカル環境には適当な名前をつけて下さい。

> **※注意** 仮想環境の名前はZappaのプロジェクト名と同じものを使用しないで下さい。エラーが起こり得ます。

ここまでは、macで別のバージョンのpythonを使うとき便利です。

ローカル環境もpipを最新にしておきます。
```sh
$ pip install -U pip
Successfully installed pip-10.0.1
```

### 5. アプリケーションの用意

Flaskを使って`hello from Flask!`を返す簡単なアプリを作成します。

仮想環境を用意したディレクトリfooに、`app.py`を作成します。

foo/**app.py**
```python
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def lambda_handler(event=None, context=None):

    return 'hello from Flask!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()
```

fooに移動して、ライブラリをインストールして確かめて見ましょう。
```sh
$ cd foo
$ pip install flask
Successfully installed Flask-1.0.2 Jinja2-2.10 MarkupSafe-1.0 Werkzeug-0.14.1 click-6.7 itsdangerous-0.24
$ pip freeze
click==6.7
Flask==1.0.2
itsdangerous==0.24
Jinja2==2.10
MarkupSafe==1.0
Werkzeug==0.14.1

$ python app.py
 * Serving Flask app "app" (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: Do not use the development server in a production environment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: off
 * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
```

http://127.0.0.1:5000/をブラウザで開いて確認して見てください。
![hello_flask_local](https://s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/webyasan-bucket/images/articles/4/hello_flask_local.png)

### 6. Zappaのインストールとデプロイ

とうとう、デプロイするところまできました。
まずは、Zappaをインストールして設定を行います。

```sh
$ pip install zappa
$ zappa init

███████╗ █████╗ ██████╗ ██████╗  █████╗
╚══███╔╝██╔══██╗██╔══██╗██╔══██╗██╔══██╗
  ███╔╝ ███████║██████╔╝██████╔╝███████║
 ███╔╝  ██╔══██║██╔═══╝ ██╔═══╝ ██╔══██║
███████╗██║  ██║██║     ██║     ██║  ██║
╚══════╝╚═╝  ╚═╝╚═╝     ╚═╝     ╚═╝  ╚═╝

Welcome to Zappa!
```
設定は全て`Enter`を押してデフォルトにすると以下の`zappa_settings.json`が作成されます。
フォルダ名がプロジェクト名になっています。
```
Okay, here's your zappa_settings.json:

{
    "dev": {
        "app_function": "app.app",
        "aws_region": "ap-northeast-1",
        "profile_name": "default",
        "project_name": "foo",
        "runtime": "python3.6",
        "s3_bucket": "zappa-9jex9436c"
    }
}
Does this look okay? (default 'y') [y/n]: y

$ ls
app.py                  zappa_settings.json
```

> **※注意(再掲)** 仮想環境の名前はZappaのプロジェクト名と同じものを使用しないで下さい。エラーが起こり得ます。

> 注意点として、実行ファイルの名前を合わせる必要があります。
**zappa_setting.json**の"app_function"を"{実行するファイル名}.app"として下さい。**hello.py**を実行する場合は次のようにします。`"app_function": "hello.app",`

デプロイします。
```sh
$ zappa deploy
Deployment complete!: https://81dc4kiste.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/dev
```
成功すると、API GatewayのURLが表示されます。
![hello_flask_lambda](https://s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/webyasan-bucket/images/articles/4/hello_flask_lambda.png)

AWSのコンソールからLambdaを確認すると`foo-dev`という関数が作られていました。
![lambda](https://s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/webyasan-bucket/images/articles/4/lambda.png)

> ※私の環境ではpermission policieにDynamoDBなども含めているので、Lambdaからアクセスできるようになっています。

アップデートもしてみましょう。
せっかくなので、URLで応答を変えるようにします。
`hello_name()`の関数を追加しました。

foo/**app.py**
```python
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def lambda_handler(event=None, context=None):
    
    return 'hello from Flask!'

@app.route('/<name>', methods=['GET', 'POST'])
def hello_name(name):
    
    return 'hello ' + name

if __name__ == '__main__':
    app.run()
```

アップデートします。
```sh
$ zappa update
```
URLの末尾に文字を入れてください。

![update](https://s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/webyasan-bucket/images/articles/4/update.png)

その他、ログを監視する`tail`や前のバージョンにロールバックする`rollback`など便利なコマンドがあります。
`zappa -h`で確認してください。


zappaの導入手順は以上となります。

## 同様のライブラリ

[Chalice](https://github.com/aws/chalice)

こちらはAWSのためのAmazon製のサーバレスマイクロフレームワーク。LambdaとAPI Gatewayのデプロイができるようです。

Zappaとの比較はこちらの記事が参考になりました。
[Python サーバーレスフレームワークの比較 - Zappa vs Chalice](https://qiita.com/massa142/items/c59275237979fd939791)

## 終わりに

Pythonでサーバレスな開発を行うなら、zappaがとても便利だと思います。
ただ、日本語の情報が少ないので、躓いたとき辛いです。。。
少しでも参考になれば、幸いです。

---

サーバレスアーキテクチャを勉強される方は、こちらの本がおすすめです。
<div class="amakuri-default-comment" style="text-align: left; line-height: 1.5em; margin-bottom: 10px; overflow:hidden; _zoom:1;"><div class="amakuri-default-comment-image" style="float: left; margin: 0 20px 0 0;"><a href="https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4798155160/suzu60c-22" target="_blank"><img src="https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/51L3N%2B3pL1L._SL160_.jpg" width="128" height="160" alt="AWSによるサーバーレスアーキテクチャ" style="border: none"></a></div><div class="amakuri-default-comment-desc" style="overflow: hidden; _zoom:1;"><div class="amakuri-default-comment-title" style="margin-bottom: 0.5em;"><a href="https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4798155160/suzu60c-22" target="_blank">AWSによるサーバーレスアーキテクチャ</a></div><div class="amakuri-default-comment-posted" style="margin-bottom: 0.5em; font-size: small;">Posted at 2018.12.21</div><div class="amakuri-default-comment-author">Peter Sbarski</div><div class="amakuri-default-comment-label" style="margin-bottom: 0.5em;">翔泳社</div><div class="amakuri-default-comment-link" style="margin-top: 1em;"><a href="https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4798155160/suzu60c-22" target="_blank">Amazonで詳細を見る</a></div></div></div>

動画シェアサイトをAWS Lambda, S3を使って実際に構築する手順が載っています。
その中で、どのようにLambdaを構成したら良いか大変参考になりました。また、DynamoDBとAuth0も詳しく書かれています。