在AWS Lambda函数中使用Python外部库导入pyodbc报错如何解决

• 目录结构不符合Lambda层规范：AWS Lambda要求Python层的第三方依赖必须存放在python/lib/python<运行时大版本号>/site-packages/路径下，你直接打包整个Windows虚拟环境文件夹，依赖路径与要求不符，Lambda无法检索到安装的pyodbc包。
• 二进制依赖不兼容：pyodbc属于带C扩展的二进制依赖库，你在Windows环境下安装的版本适配Windows系统，而AWS Lambda运行环境基于Amazon Linux系列发行版，跨系统生成的二进制文件无法在Lambda环境加载。
• 打包范围冗余：Windows虚拟环境根目录下的Scripts目录、pyvenv.cfg等文件均为运行非必要文件，无需打包到层中。

pyodbc存在系统级二进制依赖，必须在与Lambda运行环境兼容的系统中安装后打包，推荐使用官方SAM构建镜像完成打包，步骤如下：

1. 确认Lambda函数使用的Python运行时版本，下文以Python 3.9为例，操作时替换为你实际使用的版本号即可。
2. 本地安装Docker后，拉取对应版本的SAM构建镜像：

docker pull public.ecr.aws/sam/build-python3.9:latest

3. 本地新建空目录lambda_pyodbc_layer，进入该目录后执行以下命令，在容器内安装pyodbc并生成符合Lambda要求的目录结构：

docker run -v "$PWD":/var/task public.ecr.aws/sam/build-python3.9:latest pip install pyodbc -t python/lib/python3.9/site-packages/

4. 命令执行完成后，当前目录会生成python文件夹，直接选中该文件夹打包为zip压缩包（注意不要打包外层的lambda_pyodbc_layer目录，解压zip后需直接看到python文件夹）。
5. 将新生成的zip包上传为Lambda层，重新绑定到函数后即可正常import pyodbc。

• 打包时使用的Python版本必须和Lambda运行时的Python大版本完全一致，否则仍会出现找不到模块的报错。
• 该方案仅适用于Python 3.7及以上版本的Lambda运行时。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saifullah Babrak