引言

在AWS的云朵之上，我踏上了一段从Docker到Lambda的Python应用之旅。这不是一个简单的升级，而是一次对云计算、编程语言和软件开发原理的全面挑战。如今，我已经成功地将自己的投资组合管理应用转变为无服务器架构，体验了云计算的无限魅力。

第一章：Python脚本的起步

三年前，我还是一个对AWS自动化只有浅尝辄止的初学者。那时候，我经常需要手动更新我的投资组合Excel电子表格，不仅效率低下，而且容易出错。幸运的是，我发现了Python的强大之处，它可以帮助我自动化这一切。

第二章：Docker的诞生与挑战

为了提高效率，我在家庭服务器上部署了Docker容器来运行我的Python应用。Flask作为后端，React作为前端，SQLite作为数据库，一切看起来都很美好。然而，随着时间的推移，我发现Docker在性能和可扩展性方面存在一些局限性。

第三章：AWS ECS的引入与学习

在一次偶然的机会中，我接触到了AWS ECS（Elastic Container Service）。它允许我在云端运行和管理容器，这让我看到了新的可能性。我开始学习如何使用docker-compose文件来定义和管理我的服务，并将其与ECS集成。

第四章：无服务器架构的探索与实践

然而，AWS的架构师告诉我，对于某些应用，无服务器架构可能是更好的选择。静态前端文件适合S3托管，API网关和Lambda可以处理API调用，Aurora Serverless适合关系型数据，DynamoDB则可以存储价格历史记录。于是，我踏入了无服务器的兔子洞。

第五章：Lambda的挑战与超越

将Flask应用转换为Lambda函数并不是一件容易的事情。我最初的尝试很笨拙，但通过不断学习和实践，我逐渐掌握了Lambda的用法。我创建了装饰器来提高可维护性，并支持功能确保一致的响应。

第六章：前端简化的秘诀

前端部分相对简单，S3静态网站托管和CloudFront提供了轻松部署的解决方案。我编写了一个简单的脚本来上传前端文件到S3并使CloudFront缓存失效。

结语

经过几周的努力，我的应用程序已经实现了无服务器架构。虽然出于安全考虑我不会将其保留在网上，但我学到了宝贵的经验教训：Python的功能超出了脚本编写的范围；AWS免费套餐对于开发来说非常宝贵；CloudWatch Logs对于调试至关重要；“正确”的方式并不总是AWS方式。

这次从Docker到Lambda的旅程让我深刻体会到了云计算的魅力和Python的无穷潜力。我希望能够将这些知识和经验分享给更多的人，让他们也能够在这个充满无限可能的时代中找到属于自己的舞台。