在本文中，我们将讨论在从AWS S3存储请求具有大小参数（宽度/高度）的原始图像大小之后创建不同的图像大小。
图像对于创建引人入胜的用户体验至关重要，可能需要更多努力将大型和高分辨率图像集成到用户界面中，但问题在于它们会降低整个网页的下载速度。想象一下，你有一个博客网站，大多数读者都在手机上查看你的网站，在这种情况下，他们不需要高分辨率的图片，这可能会减慢下载整个内容，这对你的读者不利，并且他们中的一些人正在阅读他们的笔记本电脑，他们有更好的连接和更好的屏幕，因此将欣赏更高质量的图像。
本文的主要目的是向您展示如何仅使用AWS lambda函数，这意味着不需要服务器（EC2实例）来创建图像大小调整任务。当通过API网关端点从s3存储桶加载图像时，将触发lambda函数，该函数将根据指定的大小调整图像大小（如果存储桶中不存在指定大小的图像），它将返回已调整大小的图片网址。
目录
- 建筑
- Lambda函数配置
- 上传源代码
- API网关配置
- 测试
建筑
因此，本教程将指导我们如何使用AWS Lambda，API Gateway和S3实现简单的图像大小调整任务。
建筑图- 用户将使用图像大小参数（宽度/高度）向API网关发送请求，以便接收已调整大小的图像的s3 URL，
- API网关请求将触发lambda函数，
- 这将检查具有给定大小的图像是否存在，
- 如果它这样做，将返回图像s3 URL，
- 否则它将从s3获取原始图像，使用给定大小调整大小并返回图像s3 URL。
Lambda函数配置
首先，我们假设您已经创建了一个s3存储桶和API网关实例，因此调整lambda函数的图像将至少需要这些配置：
- 执行角色：AWS S3完全访问权限和AWS基本执行角色
Lambda函数配置执行角色
- 基本设置：超时20秒
- 使用现有API向lambda函数添加API网关触发器
Lambda函数配置Lambda触发器
上传源代码
我们将使用Python编程语言来构建调整lambda函数的图像，
消息代码：https：//github.com/obytes/resize_s3_imageshttps ：// github 。com / obytes / resize _ s3 _ images
让我们从解释源代码开始：
def lambda_handler(event, context):
key = event['queryStringParameters'].get('key', None)
size = event['queryStringParameters'].get('size', None)
image_s3_url = resize_image(os.environ['BUCKET'], key, size)
return {
'statusCode': 301,
'body': image_s3_url
}
lambda_handler当我们的lambda函数被要调整大小的图像的新传入请求触发时，将调用它。它从请求路径获取key和size参数，然后它resize_image使用前面的参数和s3存储桶名称调用该函数，以便获得新调整大小的图像的位置。
现在让我们深入了解我们的resize_image功能，首先它从给定的s3存储桶中获取原始数据（如果存在）：
def resize_image(bucket_name, key, size):
size_split = size.split('x')
s3 = boto3.resource('s3')
obj = s3.Object(
bucket_name=bucket_name,
key=key,
)
obj_body = obj.get()['Body'].read()
其次，它使用PILLOW包调整图像大小：
img = Image.open(BytesIO(obj_body))
img = img.resize((int(size_split[0]), int(size_split[1])), PIL.Image.ANTIALIAS)
buffer = BytesIO()
img.save(buffer, 'JPEG')
buffer.seek(0)
最后，它将调整大小的图像上传回s3，并返回其URL：
resized_key="{size}_{key}".format(size=size, key=key)
obj = s3.Object(
bucket_name=bucket_name,
key=resized_key
)
obj.put(Body=buffer, ContentType='image/jpeg')
return "https://{bucket}.s3.amazonaws.com/{resized_key}".format(bucket=bucket_name, resized_key=resized_key)
如果我们试图创建部署包，并把它上传到拉姆达就像是在AWS记录在这里，它不会工作，因为我们可以看到，它依赖于 PIL，用于处理图像库，它不是拉姆达环境也不是标准的Python库。我们该如何解决这个问题？使用Python车轮！ 轮子 是python发行的新标准。它创建了随时可以运行的Wheels包。由于Lambda在Amazon Linux Distribution上运行，我们可以尝试 这个 版本。下载后，在与resize_s3_images.py 文件相同的目录中解 压缩并将其全部压缩！
$ ls
Pillow-6.1.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl resize_s3_images.py
$ unzip Pillow-6.1.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl && rm Pillow-6.1.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
$ zip -r resize_s3_images.zip .
在AWS Lambda仪表板上载压缩文件 resize_s3_images.zip
上传源代码
API网关配置
接下来，是时候设置api网关端点了：
- 根路径
/ - 称为根路径中的资源
/resize - 上一个资源中的GET方法应该与我们之前创建的lambda函数集成
- 为先前的http GET方法启用CORS
API网关配置
您应该部署API以使整个更改生效
测试
现在我们已经为我们的图像调整lambda函数构建了所需的一切，让我们使用cURL测试它。
测试...