AWS最近为AWS Lambda增加了一项功能，允许定义变量来实现代码运行环境的个性化。按照AWS首席布道师Jeff Barr的说法，这样能够让我们编写出整洁和可重用的代码，无需进行重新部署。
借助环境变量，能够让我们的函数在不同的环境中所执行的行为有所差异，这个过程中不需要改变它的实现。典型的使用场景就是为特定的生命周期阶段采用不同的函数行为，比如开发阶段、测试阶段或生产阶段，每个阶段可能会使用各自的数据库或使用不同的连接凭证。
AWS Lambda环境变量可以使用AWS Console、CLI或SDK来进行定义。如下展现了如何使用AWS CLI定义AWS Lambda，在这个过程中用到了一个LD_LIBRARY_PATH环境变量：
aws lambda create-function \ --region us-east-1 --function-name myTestFunction --zip-file fileb://path/package.zip --role role-arn --environment Variables={LD_LIBRARY_PATH=/usr/bin/test/lib64} --handler index.handler --runtime nodejs4.3 --profile default环境变量在创建之后，就可以使用编程语言所支持的方式来访问环境信息，比如在Node.js中使用process.env。当使用Python的时候，我们需要导入os库，如下面的样例所示：
... import os ... print("environment variable: " + os.environ['variable'])环境变量就是一些键/值对，如果需要的话，可以进行加密和解密。它们会关联到所属的Lambda的一个给定版本上，在Lambda发布之前，它们可以自由地进行修改。但是一旦lambda版本发布，那么它的环境变量就变成不可变的了。将Lambda回滚至任意版本的时候，它的环境变量也会恢复。在数量上，Lambda函数可以关联多少环境变量并没有限制，只要它们的总大小不超过4KB就可以。