在AWS Lambda中，预热环境是一种机制，用于在Lambda函数的第一次执行之前，为函数准备一个可用的执行环境。预热环境可以提高函数的性能，并减少执行时间。但是，有时候预热环境并不是最佳选择，下面是一种不选择预热环境的解决方法的代码示例：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    # 获取Lambda函数的ARN
    function_arn = context.invoked_function_arn
    
    # 获取Lambda函数的配置
    lambda_client = boto3.client('lambda')
    function_configuration = lambda_client.get_function_configuration(FunctionName=function_arn)
    
    # 检查函数是否配置了预热环境
    if function_configuration['Configuration']['Environment']['Variables'].get('ENABLE_WARMUP') == 'true':
        # 函数配置了预热环境，执行预热逻辑
        warmup_function_arn = function_configuration['Configuration']['Environment']['Variables']['WARMUP_FUNCTION_ARN']
        lambda_client.invoke(FunctionName=warmup_function_arn)
    
    # 继续执行正常逻辑
    # ...

上述代码示例中，首先获取Lambda函数的ARN，然后使用ARN获取函数的配置信息。接着，检查函数是否配置了预热环境，如果配置了预热环境，则执行预热逻辑。预热逻辑可以是调用另一个Lambda函数或执行其他操作来准备函数的执行环境。最后，继续执行正常的函数逻辑。

请注意，上述代码示例是一个简化的示例，实际情况中可能需要根据具体需求进行修改和扩展。