多个 Lambda 函数都依赖共享的自定义 Python 格式化脚本。目前，当脚本更改时，工程师会单独更新每个 Lambda 函数。哪种方法可以在不手动更改每个函数的情况下更新脚本？

将自定义 Python 脚本打包到 Lambda 层中，然后将这些层应用于相关的 Lambda 函数，是管理共享依赖项的最佳实践。当脚本更新时，您只需更新 Lambda 层，所有使用该层的函数都会自动获得最新版本，无需手动修改每个函数。 其他选项的不足之处： 将自定义 Python 脚本的指针存储在共享 Amazon S3 存储桶的执行上下文对象中：执行上下文对象通常用于传递请求特定的数据，而不是管理代码依赖。此外，这仍需要函数代码去读取和加载脚本，增加了复杂性。 将自定义 Python 脚本的指针存储在共享 Amazon S3 存储桶的环境变量中：环境变量可以存储脚本的路径，但函数仍需在运行时从 S3 下载并加载脚本，这会增加冷启动时间和执行延迟。 为每个 Lambda 函数分配相同的别名。通过指定函数的别名来调用每个 Lambda 函数：别名用于管理函数版本和流量路由，与共享代码依赖项的更新机制无关。