使用 Learner Lab - 使用 API Gateway 与 Lambda 上传图片到 S3

Posted 2022-12-21 Yehchitsai

使用 Learner Lab - 使用 API Gateway 与 Lambda 上传图片到 S3

AWS Academy Learner Lab 是提供一个帐号让学生可以自行使用 AWS 的服务，让学生可以在 100 USD的金额下，自行练习所要使用的 AWS 服务，如何进入 Learner Lab 请参考 使用 Learner Lab - 学生，以下示范使用 API Gateway 与 Lambda 上传图片到 S3。

使用 S3 来存储照片可以很容易的建立一个无服务器的应用，只要结合 API Gateway 与 AWS Lambda 就可以让使用者在不需建置任何服务器的情况下，提供一个照片存放的功能，而 AWS Upload Image to S3 via ApiGateway & Lambda 与 Serverless web application for uploading files to S3 这两篇文章都有展示使用 JavasScript 为后端服务器的示例,而本示例是以 Python 为 AWS Lambda 的开发语言。

步骤 1. 创建 Lambda 函数

在 AWS 网页控制台 上方的搜寻图示中输入 Lambda ，单击 Lambda 服务，如下图所示。

图 1. AWS 网页控制台中找寻 Lambda 服务

单击 创建函数 服务，如下图所示。

图 2. 创建 Lambda 函数

设定 Lambda 函数如下

• 从头开始创作
  基本信息
• 函数名称: API2Lambda
• 运行时: Python 3.8
• 架构: x86_64
  权限
• 执行角色: 使用现有角色 LabRole (很重要、很重要、很重要)

图 3. 设定 Lambda 函数

步骤 2. 布署 Lambda 函数

因为这次代码的功能为读取用户透过 HTTP POST 请求所传递过来的图片，图片内容已经事先转换成 base64 格式，收到 base64 格式的字符串后，转换成图片，并上传到 S3 ，代码如下：

import json
import base64
import boto3

# base64 字符串转换后的图片
image_filename = '/tmp/inputimage.jpg'
# 存放图片的 S3 存储桶 
output_bucket = 'lambda2s3image'
# 存放在 S3 存储桶中的档案名称
s3_key_value = 'apigateway2S3.jpg'

s3_client = boto3.client('s3')

def lambda_handler(event, context):
  requestMethod = event['httpMethod']
  # HTTP 请求方式为 POST 才做后续处理
  if requestMethod=='POST':
    # 将上传的 JSON 字符串转换成字典
    requestBody = json.loads(event['body'])
    # 将上传的 base64 字符串转换成字组，再转换成 binary 格式
    image_64_decode = base64.decodebytes(requestBody['key'].encode())
    # 暂存在 Lambda 的文件系统中
    image_result = open(image_filename, 'wb')
    image_result.write(image_64_decode)
    image_result.close()
    # 上传到 S3 存储桶
    s3_client.upload_file(image_filename, output_bucket, s3_key_value,ExtraArgs='ACL': 'public-read','ContentType':'image/jpeg')
    s3_url = 'https://' + output_bucket + '.s3.amazonaws.com/' + s3_key_value
    return 
        'statusCode': 200,
        'body': s3_url
    
  else:
  # HTTP 请求方式非 POST 回传错误
    return 
        'statusCode': 200,
        'body': 'method error'
    

修改完毕后单击 Deploy (布署)，必须要先布署才算是将代码布署到云计算中。

步骤 3. 创建 S3 存储桶

在 AWS 网页控制台 上方的搜寻图示中输入 S3 ，单击 S3 服务，如下图所示。

图 4. AWS 网页控制台中找寻 S3 服务

单击创建存储桶

图 5. 创建一个存储桶

创建存储桶的配置如下：

常规配置

• 存储桶名称: lambda2s3image
• AWS 区域: us-east-1

对象所有权

• ACL 已启用

图 6. 存储桶名称与区域

此存储桶的“阻止公有访问”设置

• 清除勾选 阻止所有公开访问
• 勾选 我了解，当前设置可能会导致此存储桶及其中的对象被公开。

图 7. 存储桶公有访问”设置

其馀选项保留预设值，完成后单击 创建存储桶 按钮。

步骤 4. 添加 API Gateway 触发器

在 Lambda 主画面上方找到添加触发器按钮，如下图所示。

图 8. 在 Lambda 主画面中进行添加触发器

进入添加触发器画面，配置如下：

添加触发器

• 触发器配置： API Gateway
• Intent： Create a new API
• API type： HTTP API
• Security： Open
  Additional settings
• API name： API2Lambda-API
• Deployment stage： default
• 勾选 Cross-origin resource sharing (CORS)

图 9. 在添加触发器画面中进行 API Gateway 配置

添加触发器后可以在配置中查看触发器的结果，如下图所示。

图 10. 在配置中查看触发器

步骤 5. 使用 Postman 进行测试

接著使用常见的 API 测试软件来进行测试，在本机端打开 Postman，并输入相关的配置。

• URL 网址：将上图中的 API endpoint 输入
• 请求方法： POST
• Body： 选择 raw，格式为 JSON。

内容为部分是将 CSDN 的图示转换成 base64 的格式，Python 的相关代码是，可以在本地端运行。

# convert base64 to image 
import base64
image = open('csdn-logo.jpg', 'rb')
image_read = image.read()
image_64_encode = base64.encodebytes(image_read)
print(image_64_encode)

将著将以下内容张贴到 Postman 中即可。

    "key": "/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQYGBcU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\\nRQAUUUUAFFFFAH//2Q==\\n"

接著点击送出 Send 就得到完整的请求信息响应 (Response)，即为上传到 S3 的网址，因为设定的 ACL 是可以观看的，所以可以直接打开观看结果。

图 11. 在postman进行 API 测试

下图为在网页上观看 S3 存储桶中的图片。

图 12. 观看上传到 S3 的结果

感谢亚马逊云科技王向炜 Alan Wang 提供的协助。

参考资料

• AWS Upload Image to S3 via ApiGateway & Lambda, https://github.com/imran9m/aws-api-lambda-s3-image-upload
• Serverless web application for uploading files to S3, https://github.com/evanchiu/serverless-galleria/tree/master/uploader
• 使用 Learner Lab - 使用 Lambda 转换图片为 base64 格式, https://blog.csdn.net/m0_50614038/article/details/128075734
• 使用 Learner Lab - 使用 AWS Lambda 将图片写入 S3, https://blog.csdn.net/m0_50614038/article/details/128122934
• 使用 Learner Lab - 使用 API Gateway 触发 AWS Lambda, https://blog.csdn.net/m0_50614038/article/details/128155030