在AWS Lambda中，包的大小不会被直接考虑在分配的内存中。Lambda函数的内存分配是以MB为单位的，而包的大小仅会影响函数的冷启动时间。

以下是一个示例代码，展示如何使用AWS Lambda来处理事件并观察包大小对函数性能的影响：

import time

def lambda_handler(event, context):
    start_time = time.time()
    
    # 模拟处理事件的代码
    process_event(event)
    
    end_time = time.time()
    execution_time = end_time - start_time
    
    print(f"函数执行时间：{execution_time}秒")

在上述示例中，process_event(event)是一个模拟处理事件的函数，你可以根据自己的需求来编写实际的处理逻辑。

请注意，包的大小主要影响Lambda函数的冷启动时间。冷启动是指在函数长时间未被触发后重新启动函数时所需的时间。Lambda会将函数的代码和依赖的库从存储中加载到执行环境中，随后才能执行函数。如果包的大小较大，Lambda可能需要更长的时间来加载和准备执行环境，从而导致较长的冷启动时间。

为了减少冷启动时间，可以考虑以下方法：

1. 减小包的大小：只包含函数所需的必要文件和依赖项，删除不必要的文件和库。
2. 使用Lambda的预热功能：定期触发函数，使其保持热状态，从而减少冷启动时间。
3. 使用Lambda的可用性增强功能：通过对多个区域进行部署来减少冷启动时间，这样函数将在更接近用户的区域内启动。

总结起来，尽管包的大小不会直接影响分配的内存，但它会对函数的冷启动时间产生影响。因此，需要根据函数的需求和性能要求来优化包的大小，以减少冷启动时间。