随着时代的发展,OJ已经真正的成为了测评工具,其作用不再局限为ACM备战,还有老师检测学生能力、学生入学考试、能力评测(例如ZJU的PAT)、找工作刷题和面试(例如牛客)等,而目前OJ的开源框架也越来越多,但是很多OJ都是基于HUSTOJ进行定制或者二次开发。
无论是什么方法,在OJ的众多问题中,有一个就是:性能问题。说实话,我在一些OJ群里,经常会看到有人问:1核1G的机器,可以同时判多少题目?可以有多少人同时用?如果比赛,大约有多少人需要多高性能的机器?那么"判题姬"是否只能存在传统的宿主机中,能否通过其他方式焕发新的生命力?
有一种方法,就是和现有的云函数进行结合。
简单思路
通过云函数实现在线编程的思路基本有两个:
这两种方法,第一种无疑是简单的,但是目前对于很多云函数服务商来说,函数数量有一定限制,而且每次执行这个操作相对比较繁琐。
所以,本文采用第二种策略,建立一个函数,每次执行,用户传入代码,系统执行,返回结果。
基本实现
代码写入系统:
def WriteCode(code): try: with open("/tmp/mytest.py", "w") as f: f.write(code) return True except Exception as e: print(e) return False
执行代码:
def RunCode(input_data=None): child = subprocess.Popen("python /tmp/mytest.py", stdin=input_data, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, close_fds=True, shell=True) error = child.stderr.read() output = child.stdout.read() return error, output
代码和用例处理逻辑:
def main_handler(event, context): if WriteCode(event["code"]): try: temp_list = [] for eve in event["input"]: result = RunCode() temp_list.append({"error":result[0].decode("utf-8"),"result": result[1].decode("utf-8"), "exception":""}) return json.dumps(temp_list) except Exception as e: return json.dumps({"error":"","result": "", "exception":str(e)})
用户在传入数据的时候,需要注意事件为:
{ "code": "print('hello')", "input": ["111","22222"]}
这样就可以在每次请求的时候把代码传入(code),每个测试用例的input就是input内容。
本题输出结果:
此时,就实现了Python判题机的基本功能,此时通过腾讯云云API:
(https://cloud.tencent.com/document/api/583/17243)实现参数传入,通过
Explorer(https://console.cloud.tencent.com/api/explorer?Product=scf&Version=2018-04-16&Action=Invoke&SignVersion=)
进行代码撰写,直接接入自己的OJ就可以了。
额外的话
虽然这是一个简单的代码执行工具,但是实际上这个小工具可以在很多地方有着额外的应用。本文我只是再次只是抛砖引玉,例如我们做了一个OJ,如果在本地跑代码可能性能和安全性都会受到挑战,那么此时,放入腾讯云云函数中,就会简单、安全、便捷的多,最主要的是腾讯云的函数调用免费额度很高。
此外,如果临时举办比赛,也不用费心费力扩容缩容,只要有云函数,后端的主要压力,都传给Serverless搞定,这也算是发挥了云函数的一个优势和特性。
那么,除了在OJ中使用的用途,它还有啥用?简单举两个例子:
除此之外,还有好多的用途,各位小伙伴们,快来点击阅读原文自己挖掘吧!
本文分享自 ServerlessCloudNative 微信公众号,前往查看
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