在AWS Lambda函数中，如果需要调用第三方API，可以通过使用VPC（Virtual Private Cloud）来解决此问题。以下是一个使用VPC进行第三方API调用的示例代码：

import json
import urllib.request

def lambda_handler(event, context):
    # Lambda函数的主要逻辑
    
    # 获取第三方API的URL
    api_url = "https://api.example.com"
    
    # 创建一个VPC配置对象
    vpc_config = {
        "subnetIds": ["subnet-12345678"],  # 替换为Lambda函数所在的子网ID
        "securityGroupIds": ["sg-12345678"]  # 替换为Lambda函数所在的安全组ID
    }
    
    # 创建一个Lambda函数的执行角色
    execution_role = "arn:aws:iam::1234567890:role/lambda-execution-role"  # 替换为Lambda函数的执行角色ARN
    
    # 创建一个新的Lambda函数
    lambda_client = boto3.client("lambda")
    response = lambda_client.create_function(
        FunctionName="MyLambdaFunction",
        Runtime="python3.8",
        Role=execution_role,
        Handler="lambda_function.lambda_handler",
        Code={"S3Bucket": "my-lambda-bucket", "S3Key": "lambda.zip"},
        VpcConfig=vpc_config
    )
    
    # 调用第三方API
    response = urllib.request.urlopen(api_url)
    data = json.loads(response.read().decode())
    
    # 处理第三方API的响应数据
    # ...
    
    return {
        "statusCode": 200,
        "body": "Success"
    }

在上述示例代码中，我们使用了boto3库来调用AWS SDK，以创建一个新的Lambda函数，并将其配置为使用VPC。这样Lambda函数就能够访问位于VPC中的资源，包括第三方API。

需要注意的是，在VPC配置中，需要指定Lambda函数所在的子网ID和安全组ID。此外，还需要创建一个具有必要权限的IAM角色，用于Lambda函数的执行。

通过以上代码示例，我们可以在Lambda函数中安全地调用第三方API，同时保持数据的私密性和安全性。