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原理很简单,就是通过运行python代码来实现自己想要的功能,而之所以说自动化,是因为云函数可以自定义触发器,定时触发代码的运行,从而无需人工去操作来实现自动化。
在奕辅导的小程序中,通过accessToken来识别用户身份的,但它同时又是有有效期的,大概在六天左右,失效之后又得重新获取,然后再去云函数中改代码,这样看来又不是完全自动化的,算是半自动化吧,需要人工干预。
Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言,很多人都对Python感兴趣,但是当学完Python基础用法之后,又会产生迷茫,尤其是自学的人员,不知道接下来的Python学习方向,以及学完之后能干些什么?以下是Python十大应用领域!
1. WEB开发
Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库,可以实现web开发,搭建web框架,目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习,从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
2. 网络编程
网络编程是Python学习的另一方向,网络编程在生活和开发中无处不在,哪里有通讯就有网络,它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然,所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
3. 爬虫开发
在爬虫领域,Python几乎是霸主地位,将网络一切数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等,并针对Scrapy框架源码进行深入剖析,从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
4. 云计算开发
Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言,目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的,如果想要深入学习并进行二次开发,就需要具备Python的技能。
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python,为Python积累了丰富的科学运算库,当AI时代来临后,Python从众多编程语言中脱颖而出,各种人工智能算法都基于Python编写,尤其PyTorch之后,Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
6. 自动化运维
Python是一门综合性的语言,能满足绝大部分自动化运维需求,前端和后端都可以做,从事该领域,应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。
7. 金融分析
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习,学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等,以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。
8. 科学运算
Python是一门很适合做科学计算的编程语言,97年开始,NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算,随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发,使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
9. 游戏开发
在网络游戏开发中,Python也有很多应用,相比于Lua or C++,Python比Lua有更高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,Python非常适合编写1万行以上的项目,而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
Python在图形界面开发上很强大,可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!
C#语言由于需要编译后才可以在 CoreCLR 虚拟机中运行。因此在 SCF 中的使用方式,和 Python、Node.js 这类脚本型语言不同,和Java一样有如下限制:
不支持上传代码:使用 C# 语言,仅支持上传已经开发完成,编译打包后的 zip 包。SCF 环境不提供 C# 的编译能力。
不支持在线编辑:不能上传代码,所以不支持在线编辑代码。CoreCLR 运行时的函数,在代码页面仅能看到再次通过页面上传或 COS 提交代码的方法。
自定义.NET Custom runtime
Custom Runtime的封装工作就是要把各种trigger 的事件封装一个.NET Standard库,开发云函数。自 .NET Core 2.0 开始, 提供了名为 IHostedService 的新接口,有助于轻松实现托管服务,文章《ASP.NET Core 3.x控制IHostedService启动顺序浅探》有深入的实现分析,基于IHostedService 实现一个SCFHostService:
这里我们把SCF的Custom Runtime 抽象到ISCFHost 中
在SCFHost 类中完成Custom Runtime的业务处理,接收来自SCF 的事件,转发给函数进行处理,函数处理的接口 IFunctionInvoker:
默认实现了FunctionInvoker 把请求信息 返回给 SCF:
responseBody 代表了SCF函数的不同Trigger事件信息,我们可以根据不同的Trigger 定义不同的处理函数,例如我们处理HttpTrigger的函数为HttpFunctionInvoker:
上面我们已经完成了最小的MVP封装,利用.NET Core的依赖注入容器封装起来,我们定义了一个ISCFBuilder 来组装函数的配置和服务:
SCF 云函数开发
我们使用.NET Core的控制台程序来开发云函数,创建一个控制台程序, 引用Yhd.TencentCloud.SCF 包,把Program.cs 替换成类似代码:
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using System.Threading.Tasks;
using Yhd.FindJob;
using Yhd.TencentCloud.SCF.Executors;
public class Index
{
static async Task Main(string[] args)
{
var builder = new HostBuilder()
.ConfigureSCF((context, scfbuilder) =
{
var configuration = scfbuilder.Configuration;
scfbuilder.Services.AddFindJob(configuration);
scfbuilder.Services.AddEasyCaching(options =
{
options.UseInMemory();
//use redis cache that named redis
options.UseRedis(configuration)
.WithJson()
;
});
scfbuilder.Services.AddTransientIFunctionInvoker, JobsHttpFunctionInvoker();
})
.UseConsoleLifetime();
var host = builder.Build();
using (host)
{
await host.RunAsync();
}
}
}
通过ConfigureSCF 可以添加函数的依赖服务,例如上面例子中的EasyCaching 以及函数的服务, 关键的一句是 scfbuilder.Services.AddTransientIFunctionInvoker, JobsHttpFunctionInvoker(); 把函数的处理逻辑使用JobsHttpFunctionInvoker 进行注入。把函数的配置放到appsettings.json。
现在SCF 云函数有个问题是本地Windows开发问题,本地的函数逻辑的测试可以通过单元测试进行。还有函数打包必须在Linux环境下进行。
云函数部署
创建 bootstrap 文件
bootstrap 是运行时入口引导程序文件,Custom Runtime 加载函数时固定检索 bootstrap 同名文件,并执行该程序来启动 Custom Runtime 运行时。Custom Runtime 支持任意语言及版本开发运行函数,主要基于 bootstrap 引导程序由开发者自定义实现。其中,bootstrap 需具备以下条件:
需具有可执行权限。
能够在 SCF 系统环境(CentOS 7.6)中运行。
下面这个是 .NET Core 3.1的云函数 bootstrap 文件
#!/bin/sh
echo "Start dotnet bootstrap ~~~"
export DOTNET_ROOT=/opt/rt
export PATH=$(pwd):/opt/rt:${PATH}
dotnet ./index/bin/Release/netcoreapp3.1/index.dll
index.dll 就是我们开发的函数文件。
成功创建 bootstrap 和 函数文件 后,目录结构如下所示:
├ bootstrap
└ index
需要在Linux 下执行以下命令,设置文件可执行权限,并将其添加至 ZIP 包
部署包准备好后,可以通过 云函数控制台 来创建和发布函数
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Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python是一种解释型脚本语言,可以应用于Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发这些领域。
Python的应用
1、系统编程
提供API(Application Programming Interface应用程序编程接口),能方便进行系统维护和管理,Linux下标志性语言之一,是很多系统管理员理想的编程工具。
2、图形处理
有PIL、Tkinter等图形库支持,能方便进行图形处理。
3、数学处理
NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
4、文本处理
python提供的re模块能支持正则表达式,还提供SGML,XML分析模块,许多程序员利用python进行XML程序的开发。
5、数据库编程
程序员可通过遵循Python DB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与Microsoft SQL Server,Oracle,Sybase,DB2,MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块,提供了一个完整的SQL环境。
6、网络编程
提供丰富的模块支持sockets编程,能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope,Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。
7、Web编程
应用的开发语言,支持最新的XML技术。
8、多媒体应用
Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”,能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。
9、pymo引擎
PYMO全称为python memories off,是一款运行于Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发,并且适用于创建秋之回忆(memories off)风格的AVG游戏,故命名为PYMO。
10、黑客编程
python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数,但是缺少成就感。
参考资料来源:百度百科—Python