函数计算现在这个python环境的支持是不是有问题啊，怎么一会少这个依赖，一会少那个依赖？

在阿里云函数计算（Function Compute，FC）环境下遇到Python依赖问题，可能的原因有以下几点：

1. 环境差异：本地开发环境与云端函数计算环境可能存在Python版本、系统库以及其他底层依赖的不同，导致某些依赖包在本地能够正常安装和运行，但在云端却出现问题。

2. 依赖包的完整性和兼容性：确保在部署到云端时，所有必需的依赖都已通过requirements.txt文件或其他方式正确列出，并且这些依赖在目标Python环境中都有对应的可用版本。有些依赖包可能在特定Python版本下存在兼容性问题，需要指定合适的版本范围。

3. 层（Layers）使用不当或缺失：如果你使用了自定义层来管理共享依赖，要确认相关的层已经成功绑定到了函数上，并且包含了所有的必要依赖。

4. 冷启动影响：函数计算服务在首次调用或者长时间未调用后重新激活时，会经历一个冷启动过程，在此期间可能会重新构建环境并安装依赖，如果依赖安装逻辑设计不当，可能会出现依赖未完全安装的情况。

5. 依赖缓存或清理机制：函数计算的资源限制可能导致在某些情况下，依赖包没有被正确缓存或者缓存被清理掉了，特别是在处理大型依赖如深度学习框架时，需要注意平台对存储空间和临时文件的管理策略。

6. 配置错误：检查你的函数配置，确保在上传代码时正确指定了包含依赖的文件，以及在函数计算控制台中设置正确的环境变量和执行环境。

解决这类问题通常需要：

• 确保requirements.txt文件内容完备且更新至最新。
• 在部署前使用pip freeze > requirements.txt命令来生成完整的依赖列表。
• 使用阿里云函数计算提供的层功能来管理和分发依赖包。
• 验证函数计算环境中Python版本与本地开发环境一致，并根据需要调整为兼容的版本。
• 查看日志以获取更详细的错误信息，从而定位具体问题所在。

你要自己装，具体方法参见层 ，服务器那边是干净的python，你要自己新建一个层，层允许你使用python安装依赖，然后去s.yaml里指定层的ACL，此回答整理自钉群“阿里函数计算官网客户”