本次作者主要是想利用腾讯云的 Serverless 云函数服务,由于腾讯云函数 Python 的环境只配置了基础的 Python 库,比如流行的 Pandas 库并没有包含在内,这就导致了面板数据类型的分析不能很好的进行。本次文章主要想解决的问题如下:
1. 利用 Docker 部署跟腾讯云函数一致的环境;
2. 由于腾讯云函数采用了 Python 3.6.1 版本,该版本相对而言比较老旧,需要安装适配的 Pandas 版本;
3. 本次依赖安装,需要尽可能的利用腾讯云函数中 Python 3.6.1 自带的库,仅安装需要的依赖,以便提高加载速度;
4. 本次主要在本地生成合适的依赖,手动上传到腾讯云函数服务中;
1. 本地安装 Docker
本地安装 Docker 服务,需要根据不同的操作系统来采用不同的安装方式,本次作者主要采用 Windows 10 64 位的家庭版
操作系统,目前最新的 Windows 版本已经可以直接安装 Docker 服务。具体的安装方式,由于网络上已经有各式各样的安装指导,参考文章:
2. 开启服务
1. 注册腾讯云;
2. 开通腾讯云 Severless 服务;
3. 函数服务 -> 新建 -> 自定义创建 -> 选择合适的地区(尽量靠近目标用户地区)-> 设置合适的函数名称 -> 选择 Python3.6;
4. 函数代码 -> 本地上传 zip 包;
3. 下载镜像
1. 下载腾讯云函数的 Python 3.6.1 基于 CenterOS 的镜像:docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/scf-repo/runtime-python3:latest
2. 查看镜像:docker images
3. 给镜像打标签:docker tag 镜像ID scf:python3
4. 进入环境:docker run -it --name py --network=host -v /tmp/foo:/tmp/bar scf:python3 /bin/bash
5. 切换到路径:cd /tmp/bar
6. 测试安装:pip install pandas -t .
7. 下载文件到本地:docker cp py:/tmp/bar C:\Users\king\Desktop\index
8. 将步骤 7 中的 py 和 4 中的 py 对应;
9. 将拷贝出来的依赖和主程序一起打包,命名为 index.zip;
10. 注意可以用老的库,否则需要打包多个更新后的函数;
11. zip 包不能超过 50 M;
4. 测试示例
下面是一个部署完成后的测试示例,主要是为了说明参数传递和返回的问题,已经在代码中有注释,可以忽视 aaa 函数的内容。
# -*- coding: utf8 -*-import jsonimport sys
import pandas as pd
def my_add(a, b, c): my_sum = a + b + c return my_sum
def main_handler(event, context): print('event:', event) print('context:', context) a = float(event['queryString']['p1']) # 注意返回的格式问题和传递的参数 b = float(event['queryString']['p2']) # 注意返回的格式问题和传递的参数 c = event['queryString']['p3'] print(c) result= my_add(a, b, c)
return { "isBase64Encoded": False, "statusCode": 200, "headers": {"Content-Type": "application/json"}, "body": json.dumps({'result': result}) # 注意返回的格式问题和传递的参数}
参考文章
1. 腾讯云函数镜像开发:https://cloud.tencent.com/document/product/583/50826
2. 腾讯云函数返回格式:https://www.lanol.cn/post/386.html
3. 腾讯云函数 Python 参数:https://cloud.tencent.com/document/product/583/11061
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