AWS Lambda的执行环境是一个虚拟机容器，其存储是基于本地磁盘，而不是分布式文件系统。因此，在Lambda函数执行期间，仅能访问到部分下载的网络文件的内容。

要解决这个问题，可以考虑以下方法：

1. 使用流式下载：在Lambda函数中，可以使用流（stream）的方式下载网络文件，而不是一次性将整个文件下载到本地。这样可以减少对存储空间的需求。以下是一个使用Python的示例代码：

import requests

def lambda_handler(event, context):
    url = "https://example.com/file.txt"
    
    response = requests.get(url, stream=True)
    for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
        # 处理文件块，可以将文件块保存到AWS S3或其他存储服务中
        process_chunk(chunk)

2. 使用临时存储：如果文件的大小超过了Lambda函数的本地磁盘限制（一般为512MB），可以考虑将文件存储到临时存储服务，如AWS S3或者EFS（Elastic File System）。然后在Lambda函数中，通过读取临时存储中的文件来处理数据。以下是一个使用Python和AWS S3的示例代码：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    s3 = boto3.resource('s3')
    bucket_name = 'your-bucket-name'
    key = 'file.txt'
    
    s3.download_file(bucket_name, key, '/tmp/file.txt')
    
    with open('/tmp/file.txt', 'r') as file:
        # 处理文件内容
        process_file(file)

请注意，在使用临时存储的方法中，需要确保Lambda函数有足够的权限来访问临时存储服务。