当我们在Lambda@Edge函数中需要使用变量时，我们通常会将这些变量硬编码在代码中。然而，为了实现更好的可维护性和可配置性，我们可以使用一些解决方法，避免在代码中硬编码变量。以下是一些解决方法的示例：

1. 使用环境变量：Lambda@Edge函数可以访问其运行时的环境变量。因此，我们可以将需要的变量存储在环境变量中，然后在函数中通过读取环境变量来获取这些变量的值。这样，我们可以在不修改代码的情况下更改变量的值。

import os

def lambda_handler(event, context):
    var = os.environ.get('MY_VARIABLE')
    # 使用var变量进行其他操作

2. 使用外部配置文件：将变量存储在外部配置文件中，例如JSON、YAML或INI文件。然后，在Lambda@Edge函数中读取配置文件以获取变量的值。这样，我们可以在需要时修改配置文件而不需要修改代码。

import json

def load_config():
    with open('config.json') as f:
        config = json.load(f)
    return config

def lambda_handler(event, context):
    config = load_config()
    var = config['MY_VARIABLE']
    # 使用var变量进行其他操作

3. 使用存储服务：将变量存储在外部存储服务中，例如Amazon S3、DynamoDB或Parameter Store。然后，在Lambda@Edge函数中通过调用相应的服务来获取变量的值。这样，我们可以在需要时修改存储服务中的变量而不需要修改代码。

import boto3

def get_variable_from_s3():
    s3 = boto3.client('s3')
    response = s3.get_object(Bucket='my-bucket', Key='variables.json')
    variables = json.loads(response['Body'].read().decode('utf-8'))
    return variables['MY_VARIABLE']

def lambda_handler(event, context):
    var = get_variable_from_s3()
    # 使用var变量进行其他操作

以上是一些常见的解决方法，可以帮助我们避免在Lambda@Edge函数中硬编码变量。根据实际情况，选择适合的解决方法来实现更好的可维护性和可配置性。