今天算是基本上搞明白这个玩意怎么跑数据分析/机器学习的代码了，不用担心再有什么依赖打包不兼容的问题（pandas、numpy 打包 涉及到 C 扩展需要重新 build、版本不兼容、内置的库太鸡肋&版本过低）、本地打包太慢的问题。

方法很简单，那就是利用腾讯云编辑器的终端命令在云端安装函数依赖

具体实践

  • 上传你的云函数代码
    • 如果只是简单的函数直接复制代码
  • 利用腾讯云的终端打包，具体方法如下

cd src /var/lang/python3/bin/python3 -m pip install —upgrade pip pip3 install pipreqs pipreqs ./ pip3 install -r ./requirements.txt -t ./

注意事项

  • 终端执行 pip 默认使用的腾讯云镜像，其中很多库都是较老版本，但是相对官方内置的库要新的多，通常情况下如果提示依赖安装错误时，将 requirements.txt 中相关依赖版本修改腾讯云镜像中最新的版本就行
  • 在终端中升级依赖是无效的，因为这和函数计算的服务器上的依赖并不关联

参考文档

https://cloud.tencent.com/developer/article/1443081
https://cloud.tencent.com/developer/article/1423819?from=9253