这节来学习一个经典的案例，这个案例我在三个不同的培训视频里面都看见过，不知道最初的原创者是谁 :)

和前面的几个例子比较起来，思路其实是大同小异的，唯一的区别在于两点：

1. 通过S3来触发Lambda
2. 对于AWS默认不包括的Python模块，我们需要手动上传zip文件或者通过S3来导入

这个例子的流程简单的说就是创建2个S3的bucket，在其中一个上传照片，他会自动压缩尺寸并保存在另外一个bucket里面。 下面来看看如何实现。

首先创建2个bucket，一个source， 一个destination

然后创建对应的role

然后创建一个Lambda function，选择上面配置的role

添加一个触发器，这里我们指定S3的source bucket

接下来，是配置对应的函数

import os
import tempfile

import boto3
from PIL import Image

s3 = boto3.client('s3')
DEST_BUCKET = os.environ['DEST_BUCKET']
SIZE = 128, 128

def lambda_handler(event, context):

    for record in event['Records']:
        source_bucket = record['s3']['bucket']['name']
        key = record['s3']['object']['key']
        thumb = 'thumb-' + key
        with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
            download_path = os.path.join(tmpdir, key)
            upload_path = os.path.join(tmpdir, thumb)
            s3.download_file(source_bucket, key, download_path)
            generate_thumbnail(download_path, upload_path)
            s3.upload_file(upload_path, DEST_BUCKET, thumb)

        print('Thumbnail image saved at {}/{}'.format(DEST_BUCKET, thumb))

def generate_thumbnail(source_path, dest_path):
    print('Generating thumbnail from:', source_path)
    with Image.open(source_path) as image:
        image.thumbnail(SIZE)
        image.save(dest_path)

注意!!!这个函数里面我们调用了Pillow这个图片的模块，但是这个模块默认在aws的运行环境里面是没有的，因此我们需要手动上传。

首先从 https://pypi.org/project/Pillow/#files 上面下载对应的linux whl 文件，whl文件其实是一个压缩包，Windows 下面我们可以用 wheel unpack 解压。如果在Linux环境下，可以直接用unzip打开。

然后把这个PIL文件夹和我们的python文件一起zip

然后上传到Lambda的控制台

注意py文件和入口函数的名字要和handler匹配

也别忘记了配置环境变量

我们可以通过测试模板来查看对应的事件的json格式

最后来看看运行效果

上传几个图片

自动压缩保存在另外一个bucket里面

实验成功