有谁知道python的依赖包在函数计算里如何安装? 还是不支持安装
在函数计算中,安装Python的依赖包可以使用以下几种方法:
使用pip直接安装。这种方式适合依赖包少且小的情况。在函数根目录下使用命令pip install -t . xxx,意为将依赖安装到项目根目录。例如,如果您需要添加emoji库作为依赖,可以在mycode目录下执行pip3 install emoji -t .,将emoji依赖库安装到当前目录。
使用Dockerfile文件构建层。如果依赖包含底层动态链接库,或者在本地安装依赖失败,可以使用Dockerfile的方式安装。
使用fun install工具。这个工具是基于之前的经验和成果将最佳实践的方法固化到工具中,方便用户便捷的安装依赖。首先在函数计算项目根目录执行fun install init命令,选择一个runtime。
需要注意的是,阿里云函数计算的内存最大是100M,如果函数加依赖的大小不超过100M。另外,如果在本地无法找到pip命令,可能需要先手动安装一下pip。
在阿里云的Serverless服务,如函数计算(Function Compute, FC)中,你可以为Python函数安装依赖包。以下是几种方法来安装和管理Python依赖:
使用requirements.txt:
在你的项目目录下创建一个名为requirements.txt
的文件,列出所有需要的依赖及其版本号。例如:
dash==2.1.0
dash-core-components==2.1.0
然后,在部署时,函数计算会自动从Python Package Index (PyPI) 安装这些依赖。
使用pip命令:
你可以在代码文件顶部添加 pip install
命令行来安装特定的依赖。例如:
import os
# 以下两行将会被FC忽略,仅用于本地开发环境
if __name__ == '__main__':
from multiprocessing import freeze_support; freeze_support()
def handler(event, context):
# 这里是你的处理逻辑
if not 'FC_RUNTIME_DIR' in os.environ:
pip.main(['install', '-t', '.', 'dash==2.1.0'])
pip.main(['install', '-t', '.', 'dash-core-components==2.1.0'])
当你通过控制台或者工具上传并部署代码时,函数计算将运行这些 pip install
命令以安装指定的依赖。
使用Serverless Devs(SD)工具:
如果你使用Serverless Devs(SD)工具进行开发和部署,可以在 s.yaml
配置文件中指定依赖项。例如:
services:
fc-deploy-service:
component: devsapp/fc
props:
region: <your-region-id>
service-name: <your-service-name>
function-name: <your-function-name>
runtime: Python3.6
codeUri: ./
handler: index.handler
timeout: 60
memorySize: 128
environmentVariables:
TEST_ENV_VAR: "hello world"
customDomains:
- domainName: xxx.fc.aliyuncs.com
protocol: HTTP
routeConfig:
routes:
'/': 'index.handler'
layers:
- name: python36-layer
version: '1'
dependencies:
pip:
packages:
- dash==2.1.0
- dash-core-components==2.1.0
在此配置中,dependencies.pip.packages
字段列出了所需的依赖。当你执行 s deploy
命令时,这些依赖将被安装。
在函数计算中,您可以通过以下几种方法安装 Python 的依赖包:
本地安装后打包上传:您可以在本地开发环境中使用 pip 工具安装所需的 Python 依赖包,并将这些包和您的函数代码一起打包成一个 zip 文件。然后,您可以将该 zip 文件上传到函数计算平台上,并在函数配置中指定该 zip 文件作为函数的代码包。这样,在运行函数时,函数计算会解压并安装这些依赖包。
使用 requirements.txt 文件:您可以创建一个名为 requirements.txt
的文件,并将所有需要安装的依赖包名称写入其中(每行一个)。然后,将该 requirements.txt
文件与您的函数代码一起打包成一个 zip 文件,并上传到函数计算平台上。函数计算会自动检测该文件,并根据其中的依赖包列表进行安装。
使用函数计算自定义镜像:如果您的函数有复杂的依赖关系或需要额外的系统库,您可以使用函数计算的自定义镜像功能。您可以创建一个包含所有依赖包和系统库的 Docker 镜像,并将该镜像上传到函数计算平台。然后,在函数配置中选择该自定义镜像作为函数的运行环境。这样,您就可以在函数计算中直接使用已经安装好的依赖包。
无论使用哪种方法,确保在打包和上传过程中将依赖包正确地包含在您的函数代码中,并指定正确的入口文件和处理方法。
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