要实现在AWS Lambda达到15个并发执行后停止在lambda_handler内执行代码，并降至1个并发执行，可以使用Semaphore对象来进行控制并发执行的数量。下面是一个示例代码：

import time
import threading
import boto3

# 创建Semaphore对象，初始值为15
concurrency_semaphore = threading.Semaphore(15)

def lambda_handler(event, context):
    # 获取Semaphore对象的当前值
    current_concurrency = concurrency_semaphore._value

    # 如果当前并发执行数量超过15，则等待
    if current_concurrency > 15:
        concurrency_semaphore.acquire()

    try:
        # 在此处执行你的Lambda函数代码
        # 这里可以添加你的业务逻辑
        print("执行Lambda函数代码")
        time.sleep(1)  # 模拟代码执行时间

    finally:
        # 释放Semaphore对象，增加并发执行数量
        concurrency_semaphore.release()

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'Lambda函数执行完成'
}

在上述示例代码中，创建了一个Semaphore对象concurrency_semaphore，初始值为15，代表允许的最大并发执行数量为15。在lambda_handler函数中，首先获取当前Semaphore对象的值，如果当前并发执行数量超过15，则使用acquire()方法阻塞等待。

在执行Lambda函数代码之前，通过concurrency_semaphore.acquire()获取Semaphore对象的锁，如果Semaphore对象的值大于15，则会阻塞等待，直到获得Semaphore对象的锁。这样可以控制并发执行的数量不超过15。

在执行完Lambda函数代码后，使用concurrency_semaphore.release()释放Semaphore对象的锁，以增加并发执行数量。

通过这种方式，可以实现在AWS Lambda达到15个并发执行后停止在lambda_handler内执行代码，并降至1个并发执行。