Lambda无法识别已添加的Layer，导入pandas报Module Not Found错误

• 目录结构不符合Lambda规范
  Lambda要求Python层的依赖必须存放在zip包根目录下的python文件夹中，你直接将pandas安装在当前目录后打包，解压后pandas相关目录直接位于zip根路径，Lambda运行时无法检索到对应模块。正确操作是先新建python目录，执行pip3 install pandas -t ./python，再将整个python目录打包为zip包。
• 依赖包和Lambda运行环境不兼容
  如果你是在Windows、macOS本地环境执行的pip安装命令，下载的pandas包包含适配本地系统的二进制文件，和Lambda使用的Amazon Linux 2运行环境不兼容。可在安装时指定兼容平台，完整命令为：
  pip3 install pandas -t ./python --platform manylinux2014_x86_64 --only-binary=:all: --upgrade
• 架构不匹配
  如果你的Lambda函数选择了arm64（Graviton2）架构，但安装的pandas是x86_64架构版本，也会触发模块找不到错误，需保证依赖安装的架构和Lambda执行架构一致。
• 文件权限问题
  打包时如果pandas相关的文件、目录没有开放全局读权限，Lambda运行时没有权限读取模块文件也会报错，打包前需确认所有依赖文件的读权限对所有用户开放。
• 配置绑定错误
  确认你绑定到Lambda的是最新上传的Layer版本，Layer的兼容运行时已勾选Python3.8，同时Lambda的内存配置不低于256M，避免依赖加载过程中因内存不足被误报为模块不存在。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Janzaib M Baloch