在AWS SAM模板中包含Python依赖项的本地工作流程涉及以下步骤：

1. 创建一个虚拟环境：在本地项目目录中，使用以下命令创建一个虚拟环境，用于安装和管理Python依赖项。

python3 -m venv venv

2. 激活虚拟环境：使用以下命令激活虚拟环境。

source venv/bin/activate

3. 安装Python依赖项：使用pip命令安装所需的Python依赖项，例如boto3。

pip install boto3

4. 创建requirements.txt文件：在项目目录中创建一个名为requirements.txt的文件，并将所有Python依赖项列在其中。例如：

boto3

5. 创建一个Lambda函数：在AWS SAM模板中定义一个Lambda函数，指定代码位置和运行时环境。在这个Lambda函数的Properties部分中添加以下内容：

Properties:
  CodeUri: .
  Handler: lambda_function.handler
  Runtime: python3.8
  ...

6. 构建和本地测试：使用sam build命令构建项目，并使用sam local invoke命令在本地测试Lambda函数。例如：

sam build
sam local invoke -e event.json

7. 打包依赖项：使用sam package命令将Python依赖项打包成一个压缩文件，并将其上传到S3存储桶。例如：

sam package --s3-bucket  --output-template-file packaged.yaml

8. 部署到AWS：使用sam deploy命令部署Lambda函数和相关资源到AWS。例如：

sam deploy --template-file packaged.yaml --stack-name  --capabilities CAPABILITY_IAM

整个过程的示例代码如下所示：

AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31

Resources:
  HelloWorldFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      CodeUri: .
      Handler: lambda_function.handler
      Runtime: python3.8

Outputs:
  HelloWorldFunction:
    Description: "Hello World Function ARN"
    Value: !GetAtt HelloWorldFunction.Arn

import json
import boto3

def handler(event, context):
    # Lambda函数的代码逻辑
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Hello, World!')
    }

这是一个简单的示例，展示了在AWS SAM模板中包含Python依赖项的本地工作流程。在实际项目中，可以根据需要添加更多的Lambda函数和资源。