今天，我们将发布一款新工具 — SAM Local (Beta 版)。使用这款工具，您可以轻松在本地构建和测试无服务器应用程序。在本文中，我们将使用 SAM Local 快速构建、调试并部署一款应用程序，该应用程序允许我们通过对终端节点运行 curl 命令给 Tabs 或 Spaces 投票。AWS 去年推出了无服务器应用程序模式 (SAM)，让开发人员能够更轻松地部署无服务器应用程序。如果您还不熟悉 SAM，请阅读我的同事 Orr 发布的一篇优秀文章，其中详细介绍了如何使用 SAM，读完该文章大约需要 5 分钟。SAM 的核心是基于 AWS CloudFormation 的强大开源规范，它可轻松将您的无服务器基础设施保持为代码并提供可爱的标识。
SAM Local 吸收了 SAM 的全部精华并将它们应用到您的本地计算机中。
它允许您使用以下命令和工具在本地开发并测试 AWS Lambda 函数：
sam local和 Docker。它允许您模拟从已知事件源 (如 Amazon Simple Storage Service (S3)、Amazon DynamoDB、Amazon Kinesis、Amazon Simple Notification Service (SNS) 等) 进行的函数调用。
它允许您通过 SAM 模板启动本地 Amazon API Gateway，并通过热重载对函数快速进行迭代。
它允许您快速验证 SAM 模板，甚至将该验证与 Linter 或 IDE 集成
它为您的 Lambda 函数提供交互调试支持
有多种安装 SAM Local 的方法，但最简便的方法是通过 NPM。通过运行 npm install -g aws-sam-local 命令可以快速安装，但如果您希望获得最新版本，始终可以直接从来源安装： go get github.com/awslabs/aws-sam-local (这将创建一个名为 aws-sam-local 而非 sam 的二进制文件)。
我想要投票，因此我们来编写一款简单的 SAM 应用程序，将票投给 Spaces 而不是 Tabs。我们将使用非常简单但功能强大的 API Gateway 架构来处理 Lambda 函数，并将结果存储在 DynamoDB 中。最终，用户应能够对 API 运行 curl 命令 curl https://SOMEURL/ -d '{"vote": "spaces"}' 并返回票数。
我们首先来编写一个简单的 SAM template.yaml：
YAML
我们创建一个 [dynamo_i] 表，并通过一个环境变量向我们的 Lambda 函数公开该表，该环境变量名为 TABLE_NAME。
为了测试此模板是否有效，我继续调用 sam validate 确保我没有打错字。该命令返回 Valid! ，接下来我们继续处理 Lambda 函数。
Python
我们在本地测试一下这个函数。我需要创建一个真实的 DynamoDB 数据库进行演示，并且需要通过环境变量 TABLE_NAME提供该数据库的名称。我可以使用 env.json 文件来执行该操作，也可以直接在命令行中传递它。首先，我可以通过调用
$ echo '{"httpMethod": "POST", "body": "{\"vote\": \"spaces\"}"}' |\ TABLE_NAME="vote-spaces-tabs" sam local invoke "VoteSpacesTabs"
来测试 Lambda 函数，它返回 Spaces 的票数，因此从理论上讲，函数内容全都正确无误。用键盘输入上述全部内容比较费劲，但我可以使用 sam local generate-event api 生成示例事件，并将该事件传递到本地调用。最简单的方式是在本地运行我们的 API。让我们运行： sam local start-api。接下来，我可以对我的本地终端节点运行 curl 命令进行测试。
我将运行命令 $ curl -d '{"vote": "tabs"}' http://127.0.0.1:3000/ ，该命令返回：“tabs now has 12 votes”。当然，第一次尝试编写此函数的效果并不完美。我编辑并保存了几次。热重载的其中一个优点是我可以随意更改函数，而不必执行任何额外的操作来测试新函数。这大大简化了迭代开发。
假设我们不希望通过网络访问真正的 DynamoDB 数据库。我们应该怎么做？我们可以下载 DynamoDB Local，并通过运行如下命令启动它： java -Djava.library.path=./DynamoDBLocal_lib -jar DynamoDBLocal.jar -sharedDb。然后，我们可以在 Lambda 函数中使用 AWS_SAM_LOCAL 环境变量，以决定其行为方式。我们来稍微修改一下函数：
Python
这样，我们就使用本地终端节点连接到本地数据库，这让在没有 WiFi 的环境下工作变得更轻松。
SAM Local 还支持交互调试！在 Java 和 Node.js 中，我只需传递 -d 标记和一个端口，即可立即启用调试程序。在 Python 中，我可以使用诸如 import [](https://github.com/sassoftware/epdb); epdb.serve() 之类的库并通过库进行连接。然后，我们可以调用 sam local invoke -d 8080 "VoteSpacesTabs" ，我们的函数将暂停执行，等待您逐步完成调试程序。
好的，我想我们已经准备就绪，现在开始部署吧！
首先，我将调用 sam package 命令 (该命令只是 aws cloudformation package 的别名)，然后我将使用该命令的结果来运行 sam deploy命令。
这将转到我们的 API：
我将跳到生产阶段，并添加一些速率限制，以防你们过度投票，但另一方面，我们已经完成了本地工作并将它部署到云中，而这并不复杂。我非常享受第一次部署就成功的状态！
现在，您可以投票并实时查看结果了！http://spaces-or-tabs.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/
我们希望 SAM Local 能够简化无服务器应用的测试、调试和部署。我们提供了 CONTRIBUTING.md 指南，并欢迎你们提交提取请求。请 @ 我们，让我们知道您构建的超酷应用程序。您可以查看我们的新增功能文章以及此处在线提供的文档。
– Randall
本文转载自 AWS 技术博客。
原文链接：
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