基于Serverless Framework的人工智能小程序开发
在日常生活中，我们经常会遇到搜索照片的情况，如果是要寻找已经过去很久的照片，并且记忆中仅剩下零散记忆，常用的检索照片的方法是定位到大致的时间，然后一张一张的去查看。但这种做法效率低下，经常还会漏掉目标图片，所以在这种时候，我们很需要一款可以搜索图片的软件，即通过简单的文字描述就能实现图片的快速检索。
近几年微信小程序的发展速度飞快，从张小龙在2017微信公开课Pro上发布小程序正式上线到目前为止，小程序已经覆盖了超过200个细分行业，服务超过1000亿人次用户，年交易增长超过600%，创造超过5000亿的商业价值。
本实例将会通过微信小程序，在Serverless架构上实现一款基于人工智能的相册小工具，在保证基础相册功能（新建相册、删除相册、上传图片、查看图片、删除图片）的基础上，增加搜索功能，即用户上传图片之后，基于Image Caption技术自动对图片进行描述，实现Image to Text的过程，当用户进行搜索时，通过文本间的相似度返回给用户最贴近的图片。
基础设计
该项目设计主要包括登录功能、相册新建、图片上传、相关预览以及搜索功能，整体如图所示。
其中注册功能的主要作用是，通过获取用户的唯一Id（微信中的OpenId），将用户信息存储到数据库中，之后的所有操作都需要根据该Id作为区分。相册功能主要包括相册添加、修改、删除以及查看等。图片功能包括图片上传功能、删除功能、查看功能。搜索功能主要是可以查看指定标签对应的图片列表，以及指定搜索内容对应的列表。当然这四个主要功能和模块是与前端关系紧密的部分，除此之外还有后端异步操作的两个模块，分别是图像压缩功能和图像描述功能。
注册功能
注册功能主要是用户点击注册账号之后执行的动作。该动作需要注意，用户点击注册账号注册的时候要先判断用户是否已经注册过，如果已经注册过则默认登陆，否则进行注册并登陆。当用户不想注册时，可以点击体验程序，可以对程序大部分页面进行预览。但是不能实现有关数据库的增删改查等功能。
登录功能页面如图所示。
相册功能
当用户注册登录之后，可以在相册管理页面进行相册相关的管理，包括编辑功能、删除功能以及新建功能，此处在进行添加和修改的时候，需要注意相册名称是否已经存在；在进行删除、修改相册等操作时要判断用户是否有操作该相册的权限等。
下图是相册功能相关原型图。
图片功能
图片功能主要包括图片列表以及图片获取、图片删除以及图片上传功能，在图片获取与删除的过程中，要对用户是否有该项操作的权限进行判断，图片上传时也要判断用户是否有上传到指定相册的权限。图片功能相关原型图如所示。
图片功能部分除了用户侧可见的功能，还有定时任务，当用户上传图片之后，系统会在后台异步进行图像压缩以及图像的描述、关键词提取等。
整体流程如图所示：
搜索功能
搜索功能指的是通过关键词或者使用者的描述，获得目标数据的过程，这一功能原型图如图所示：
这一部分的难点和重点在于通过用户的描述，搜索到目标数据。这个过程的基本流程如图所示：
项目开发
初步了解 Serverless Cli
Serverless 架构具备按量付费、低成本运维、高效率开发等优点，可以帮助我们快速开发，快速迭代项目。而 Serverless Framework 则是一个非常高效的工具，其兼容了 AWS，Google Cloud 以及腾讯云等多家厂商的 Serverless 架构，为开发者提供一个多云的开发者工具，若以腾讯云为例，其拥有 Plugin 和 Components 两个部分。
Plugin 和 Components 这两个部分可以说是各有千秋，具体操作大家可以参看官方说明，我在这里想列举几点：
- Plugin 部署到线上的函数会自动变更名字，例如函数是 myFunction，服务和阶段是 myService-Dev，那么函数部署到线上就是 myService-Dev-myFunction，这样的函数名，很可能会让函数间调用等部分产生很多不可控因素。例如现在的环境是 Dev，函数间调用就要写函数名是 myService-Dev-myFunction，如果环境是 Test，此时就要写 myService-Test-myFunction，我始终觉得，更改环境应该只需要更改配置，而不是更深入的代码逻辑。
- Plugin 也是有优势的，例如 Invoke、Remove 以及部署单个函数的功能，同时 Plugin 也有全局变量，这更像是一个开发者工具，可以开发、部署、调用、查看一些信息、指标，删除回滚等操作也可以通过 Plugin 完成；
- Components 可以看作是一个组件集，这里面包括了很多的 Components，既有基础的 Components，例如 cos、scf、apigateway 等，也有一些拓展的 Components，例如在 cos 上拓展出来的 website，可以直接部署静态网站等，还有一些框架级的，例如 Koa、Express 等；
- Components 除了支持的产品多，可以部署框架之外，更有吸引力的是其部署到线上的函数名字就是我指定的名字，不会出现额外的东西；
- 相比 Plugin，Components 在功能上略显单薄，除了部署和删除，再没有其他功能了。如果有多个功能要部署，并写在了一个 Components 的 yaml 上，那么每次部署都要部署所有的功能。换句话说，如果你只修改了一个函数，并且因为不想重新部署函数，而希望注释掉其它函数，这个是无法实现的，在 Components 看来就只有一个函数，并且它还会帮你把注释掉的函数在线上删除；
- Components 更多的定义是组件，所以每个组件就是一个东西，在 Components 上是没有全局变量的。
综上所述，对比 Plugin 和 Components 各有优劣，我很期待产品策略能够将二者合并或者功能对齐。在本文，我选择了 Components 来做这个项目。
造轮子：全局变量组件
使用 Components 做项目，我遇到的第一个难题是配置文件怎么办？我有很多的配置，我难道要在每个函数中写一遍？
于是，我做了一个新的： serverless-global 。这是一个 Components 功能，用来满足全局变量的需求。
Conf:
component: "serverless-global"
inputs:
mysql_host: gz-cdb-mytest.sql.tencentcdb.com
mysql_user: mytest
mysql_password: mytest
mysql_port: 62580
mysql_db: mytest
mini_program_app_id: mytest
mini_program_app_secret: mytest在使用的时候，只需要使用${}就可以引用，例如：
Album_Login:
component: "@serverless/tencent-scf"
inputs:
name: Album_Login
codeUri: ./album/login
handler: index.main_handler
runtime: Python3.6
region: ap-shanghai
environment:
variables:
mysql_host: ${Conf.mysql_host}
mysql_port: ${Conf.mysql_port}
mysql_user: ${Conf.mysql_user}
mysql_password: ${Conf.mysql_password}
mysql_db: ${Conf.mysql_db}利用这个功能就可以很轻松将配置信息统一提取到了一个地方。需要说明的是，为什么我要把一些配置信息放在环境变量，而不是统一放在一个配置文件中，因为环境变量在 SCF 中会真的打到环境中，也就是说，你可以直接取到，我个人觉得比每次创建实例读取一次配置文件性能要好一些，虽然性能优势有限，但是，我还是觉得这样做是比较优雅的。最主要的是，相比写到代码中和配置到单独的配置文件中，这样做可以将代码分享给别人，并更好的保护敏感信息。
数据库设计
数据库部分主要对相关的表和表之间的关系进行建立。 首先需要创建项目所必须的表：
CREATE DATABASE `album`;
CREATE TABLE `album`.`tags` ( `tid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `name` VARCHAR(255) NOT NULL , `remark` TEXT NULL , PRIMARY KEY (`tid`)) ENGINE = InnoDB;
CREATE TABLE `album`.`category` ( `cid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `name` VARCHAR(255) NOT NULL , `sorted` INT NOT NULL DEFAULT '1' , `user` INT NOT NULL , `remark` TEXT NULL , `publish` DATE NOT NULL , `area` VARCHAR(255) NULL , PRIMARY KEY (`cid`)) ENGINE = InnoDB;
CREATE TABLE `album`.`users` ( `uid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `nickname` TEXT NOT NULL , `wechat` VARCHAR(255) NOT NULL , `remark` TEXT NULL , PRIMARY KEY (`uid`)) ENGINE = InnoDB;
CREATE TABLE `album`.`photo` ( `pid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `name` VARCHAR(255) NOT NULL , `small` VARCHAR(255) NOT NULL , `large` VARCHAR(255) NOT NULL , `category` INT NOT NULL , `tags` VARCHAR(255) NULL , `remark` TEXT NULL , `creattime` DATE NOT NULL , `creatarea` VARCHAR(255) NOT NULL , `user` INT NOT NULL , PRIMARY KEY (`pid`)) ENGINE = InnoDB;
CREATE TABLE `album`.`photo_tags` ( `ptid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `tag` INT NOT NULL , `photo` INT NOT NULL , `remark` INT NULL , PRIMARY KEY (`ptid`)) ENGINE = InnoDB;
创建之后，逐步添加表之间的关系以及部分限制条件：
ALTER TABLE `photo_tags` ADD CONSTRAINT `photo_tags_tags_alter` FOREIGN KEY (`tag`) REFERENCES `tags`(`tid`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE RESTRICT;
ALTER TABLE `photo_tags` ADD CONSTRAINT `photo_tags_photo_alter` FOREIGN KEY (`photo`) REFERENCES `photo`(`pid`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE RESTRICT;
ALTER TABLE `photo` ADD CONSTRAINT `photo_category_alter` FOREIGN KEY (`category`) REFERENCES `category`(`cid`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE RESTRICT;
ALTER TABLE `photo` ADD CONSTRAINT `photo_user_alter` FOREIGN KEY (`user`) REFERENCES `users`(`uid`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE RESTRICT;
ALTER TABLE `category` ADD CONSTRAINT `category_user_alter` FOREIGN KEY (`user`) REFERENCES `users`(`uid`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE RESTRICT;
ALTER TABLE `tags` ADD unique(`name`);函数功能开发
接下来，开始写第一个函数——注册登录函数。因为这是一个小程序，所以注册登录实际上就是拿着用户的 openId 去数据库查查有没有信息，有信息的话，就执行登录，没有信息的话就 insert 一下。那么问题来了，如何连接数据库？之所以有这样的问题，是源自两个因素：
- 我们平时做项目的时候，并不是每次请求都连接一次数据库，很多时候，数据库的连接是可以保持下来的，但是在 Serverless 架构下可以实现吗？或者我们需要去哪里连接数据库呢？
- 传统项目，我们做数据库连接只用一个方法就可以搞定，但是函数中，每个函数都是单独存在的，是否每个函数都要连接一下数据库？
初始化资源探索
针对问题 1，我们来做一个实验，先在腾讯云云函数创建一个 test：
创建之后，疯狂点击测试按钮，多次记录运行日志：
第一次
START RequestId: 4facbf59-3787-11ea-8026-52540029942f
Event RequestId: 4facbf59-3787-11ea-8026-52540029942f
11111111
222222222
END RequestId: 4facbf59-3787-11ea-8026-52540029942f
Report RequestId: 4facbf59-3787-11ea-8026-52540029942f Duration:1ms Memory:128MB MaxMemoryUsed:27.3164MB第二次
START RequestId: 7aaf7921-3787-11ea-aba7-525400e4521d
Event RequestId: 7aaf7921-3787-11ea-aba7-525400e4521d
222222222
END RequestId: 7aaf7921-3787-11ea-aba7-525400e4521d
Report RequestId: 7aaf7921-3787-11ea-aba7-525400e4521d Duration:1ms Memory:128MB MaxMemoryUsed:27.1953MB第三次
START RequestId: 742be57a-3787-11ea-b5c5-52540047de0f
Event RequestId: 742be57a-3787-11ea-b5c5-52540047de0f
222222222
END RequestId: 742be57a-3787-11ea-b5c5-52540047de0f
Report RequestId: 742be57a-3787-11ea-b5c5-52540047de0f Duration:1ms Memory:128MB MaxMemoryUsed:27.1953MB第四次
START RequestId: 6faf934b-3787-11ea-8026-52540029942f
Event RequestId: 6faf934b-3787-11ea-8026-52540029942f
222222222
END RequestId: 6faf934b-3787-11ea-8026-52540029942f
Report RequestId: 6faf934b-3787-11ea-8026-52540029942f Duration:1ms Memory:128MB MaxMemoryUsed:27.1953MB大家仔细观察，发现了什么？我在函数外侧写的print("11111111")实际上只出现了一次，也就是说只运行了一次，而函数内的print("222222222")则是出现了多次，确切来说是每次都会出现，函数在创建的时候，会让我们写一个执行方法，例如index.main_handler，就是说默认的入口文件就是index.py下的main_handler方法。通过刚才的小实验，是不是可以认为，云函数实际上是随着机器或者容器启动同时启动了一个进程（这个时候会走一次外围的一些代码逻辑），然后当函数执行的时候，会走我们指定的方法，当函数执行完，这个容器并不会被马上销毁，而是进入销毁的倒计时，这个时候如果有请求来了，那么很可能复用这个容器，此时就没有容器启动的说法，会直接执行我们的方法。
按照这个逻辑，是不是我们的函数，如果要在我们的方法之外，初始化数据库就可以保证尽可能少的数据库连接建立，而满足更多的请求呢？换句话说，是不是和容器复用类似，我们就可以复用数据库的连接了？
所以，我们可以尝试这样写整个代码（login 为例）
# -*- coding: utf8 -*-
import os
import pymysql
import json
connection = pymysql.connect(host=os.environ.get('mysql_host'),
user="root",
password=os.environ.get('mysql_password'),
port=int(62580),
db="mini_album",
charset='utf8',
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor,
autocommit=1)
def getUserInfor(connection, wecaht):
try:
connection.ping(reconnect=True)
cursor = connection.cursor()
search_stmt = (
"SELECT * FROM `users` WHERE `wechat`=%s"
)
data = (wecaht)
cursor.execute(search_stmt, data)
cursor.close()
result = cursor.fetchall()
return len(result)
except Exception as e:
print("getUserInfor", e)
try:
cursor.close()
except:
pass
return False
def addUseerInfor(connection, wecaht, nickname, remark):
try:
connection.ping(reconnect=True)
cursor = connection.cursor()
insert_stmt = (
"INSERT INTO users(wechat,nickname,remark) "
"VALUES (%s,%s,%s)"
)
data = (wecaht, nickname, remark)
cursor.execute(insert_stmt, data)
cursor.close()
connection.close()
return True
except Exception as e:
print(e)
try:
cursor.close()
except:
pass
return False
def main_handler(event, context):
print(event)
body = json.loads(event['body'])
wecaht = body['wechat']
nickname = body['nickname']
remark = str(body['remark'])
if getUserInfor(connection, wecaht) == 0:
if addUseerInfor(connection, wecaht, nickname, remark):
result = True
else:
result = False
else:
result = True
return {
"result": result
}
- 如果这个函数要作为小程序的一个接口，那么就要接 APIGW，那么如何才能实现本地测试呢？每次都发到线上配置 APIGW 触发器才能测试，这显然是不现实的。
- 这个函数需要数据库的连接，需要获取用户的信息等，难道别的函数不需要吗？如果需要，那么是否每个函数都要重复写这部分代码？或者说，代码的复用应该如何处理呢？是否可以提取公共组件呢？
所以，我将这个函数进行了规范化和完整化：
# -*- coding: utf8 -*-
import json
try:
import returnCommon
from mysqlCommon import mysqlCommon
except:
import common.testCommon
common.testCommon.setEnv()
import common.returnCommon as returnCommon
from common.mysqlCommon import mysqlCommon
mysql = mysqlCommon()
def main_handler(event, context):
try:
print(event)
body = json.loads(event['body'])
wecaht = body['wechat']
nickname = body['nickname']
remark = str(body['remark'])
if not wecaht:
return returnCommon.return_msg(True, "请使用微信小程序登陆本页面。")
if not mysql.getUserInfor(wecaht):
if not nickname:
return returnCommon.return_msg(True, "参数异常，请重试。")
if mysql.addUserInfor(wecaht, nickname, remark):
return returnCommon.return_msg(False, "注册成功")
return returnCommon.return_msg(True, "注册失败，请重试。")
return returnCommon.return_msg(False, "登录成功")
except Exception as e:
print(e)
return returnCommon.return_msg(True, "用户信息异常，请联系管理员处理")
def test():
event = {
"requestContext": {
"serviceId": "service-f94sy04v",
"path": "/test/{path}",
"httpMethod": "POST",
"requestId": "c6af9ac6-7b61-11e6-9a41-93e8deadbeef",
"identity": {
"secretId": "abdcdxxxxxxxsdfs"
},
"sourceIp": "14.17.22.34",
"stage": "release"
},
"headers": {
"Accept-Language": "en-US,en,cn",
"Accept": "text/html,application/xml,application/json",
"Host": "service-3ei3tii4-251000691.ap-guangzhou.apigateway.myqloud.com",
"User-Agent": "User Agent String"
},
"body": json.dumps({
"wechat": "12345",
"nickname": "test",
"remark": "",
}),
"pathParameters": {
"path": "value"
},
"queryStringParameters": {
"foo": "bar"
},
"headerParameters": {
"Refer": "10.0.2.14"
},
"stageVariables": {
"stage": "release"
},
"path": "/test/value",
"queryString": {
"foo": "bar",
"bob": "alice"
},
"httpMethod": "POST"
}
print(main_handler(event, None))
if __name__ == "__main__":
test()数据库等一些公共组件，统一放在common目录下，例如mysqlCommon.py(部分):
# -*- coding: utf8 -*-
import os
import random
import pymysql
import datetime
try:
import cosClient
except:
import common.cosClient as cosClient
class mysqlCommon:
def __init__(self):
self.getConnection({
"host": os.environ.get('mysql_host'),
"user": os.environ.get('mysql_user'),
"port": int(os.environ.get('mysql_port')),
"db": os.environ.get('mysql_db'),
"password": os.environ.get('mysql_password')
})
def getConnection(self, conf):
self.connection = pymysql.connect(host=conf['host'],
user=conf['user'],
password=conf['password'],
port=int(conf['port']),
db=conf['db'],
charset='utf8',
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor,
autocommit=1)
def doAction(self, stmt, data):
try:
self.connection.ping(reconnect=True)
cursor = self.connection.cursor()
cursor.execute(stmt, data)
result = cursor
cursor.close()
return result
except Exception as e:
print(e)
try:
cursor.close()
except:
pass
return False
def addUserInfor(self, wecaht, nickname, remark):
insert_stmt = (
"INSERT INTO users(wechat, nickname, remark) "
"VALUES (%s,%s,%s)"
)
data = (wecaht, nickname, remark)
result = self.doAction(insert_stmt, data)
return False if result == False else True
这样做的好处是：
- 将数据库提取出一个公共组件，便于维护
- 在 login 函数中，根据不同的时期（本地开发和线上）可以导入不同的模块
便于开发与测试的方法
由于云函数的测试非常不友好，所以为了在编写代码时可以更快地模拟线上环境，我选择通过增加test()方法来模拟触发器情况，进行简单的测试。
try:
import cosClient
except:
import common.cosClient as cosClient
这样会更加便利，同时模拟网关，做一个测试方法：
def test():
event = {
"requestContext": {
"serviceId": "service-f94sy04v",
"path": "/test/{path}",
"httpMethod": "POST",
"requestId": "c6af9ac6-7b61-11e6-9a41-93e8deadbeef",
"identity": {
"secretId": "abdcdxxxxxxxsdfs"
},
"sourceIp": "14.17.22.34",
"stage": "release"
},
"headers": {
"Accept-Language": "en-US,en,cn",
"Accept": "text/html,application/xml,application/json",
"Host": "service-3ei3tii4-251000691.ap-guangzhou.apigateway.myqloud.com",
"User-Agent": "User Agent String"
},
"body": json.dumps({
"wechat": "12345",
"nickname": "test",
"remark": "",
}),
"pathParameters": {
"path": "value"
},
"queryStringParameters": {
"foo": "bar"
},
"headerParameters": {
"Refer": "10.0.2.14"
},
"stageVariables": {
"stage": "release"
},
"path": "/test/value",
"queryString": {
"foo": "bar",
"bob": "alice"
},
"httpMethod": "POST"
}
print(main_handler(event, None))
增加本地测试时，指定test()方法：
if __name__ == "__main__":
test()这样，线上触发时会默认执行main_handler, 而本地执行，则会通过test走入main_handler，我们可以边开发，边测试，全部弄好之后再部署到线上。
线上获取配置信息是通过获取环境变量，本地又该如何执行？我们需要先进行这个操作：
# -*- coding: utf8 -*-
import yaml
import os
def setEnv():
file = open("/Users/dfounderliu/Documents/code/AIAlbum/serverless.yaml", 'r', encoding="utf-8")
file_data = file.read()
file.close()
data = yaml.load(file_data)
for eveKey, eveValue in data['Conf']['inputs'].items():
print(eveKey, eveValue)
os.environ[eveKey] = str(eveValue)
这样，我们这个文件就既可以线上直接用，也可以本地直接用了！
那么，Yaml 怎么写？
然后，我们可以在部署函数的时候将公共组件引入项目中。
本地形式：
线上形式：
项目部署
- 在使用之前，需要先有一个腾讯云的账号，并且开通了 COS、COS、APIGW 以及 CDB 等相关产品权限；
- 将项目 clone 到本地，配置自己的密钥信息、数据库信息。配置文件在
cloudFunction目录下的serverless.yaml中：
# 函数们的整体配置信息
Conf:
component: "serverless-global"
inputs:
region: ap-shanghai
runtime: Python3.6
handler: index.main_handler
include_common: ./common
mysql_host: gz-c************************.com
mysql_user: root
mysql_password: S************************!
mysql_port: 6************************0
mysql_db: album
mini_program_app_id: asdsa************************dddd
mini_program_app_secret: fd340c4************************8744ee
tencent_secret_id: AKID1y************************l1q0kK
tencent_secret_key: cCoJ************************FZj5Oa
tencent_appid: 1256773370
cos_bucket: 'album-1256773370'
domain: album.0duzahn.com由于我目前使用的是 Serverless Components，没有全局变量等，所以在此处增加了全局变量组件，在这里设置好全局变量，在之后的 Components 中可以直接引用，例如：
# 创建存储桶
CosBucket:
component: '@serverless/tencent-website'
inputs:
code:
src: ./cos
region: ${Conf.region}
bucketName: ${Conf.cos_bucket}- 安装必备工具，例如必须要安装 Serverless Framework（可以参考：https://cloud.tencent.com/document/product/1154/39005）, 同样由于本项目后台开发语言是 Python，您也需要一些 Python 的开发工具以及包管理工具，以及小程序云开发的 IDE；
- 在部分文件夹下安装相对应的依赖：
cloudFunction/album/prdiction需要安装 Pillow, opencv，tensorflow，jiebacloudFunction/album/getPhotoSearch需要安装 gensim，jieba 以及 collectionscloudFunction/album/compression需要安装 Pillow 注意，在安装的时候一定要用 CentOS 操作系统，并且 Python 要 3.6 版本，如果没相对应系统，可以在这里打包对应的依赖： http://serverless.0duzhan.com/app/scf_python_package_download/
- 将项目部署到云端，只需要通过指令
serverless --debug即可：
DEBUG ─ Resolving the template's static variables.
DEBUG ─ Collecting components from the template.
DEBUG ─ Downloading any NPM components found in the template.
DEBUG ─ Analyzing the template's components dependencies.
DEBUG ─ Creating the template's components graph.
DEBUG ─ Syncing template state.
DEBUG ─ Executing the template's components graph.
DEBUG ─ Starting API-Gateway deployment with name APIService in the ap-shanghai region
... ...
DEBUG ─ Updating configure...
DEBUG ─ Created function Album_Get_Photo_Search successful
DEBUG ─ Setting tags for function Album_Get_Photo_Search
DEBUG ─ Creating trigger for function Album_Get_Photo_Search
DEBUG ─ Deployed function Album_Get_Photo_Search successful
DEBUG ─ Uploaded package successful /Users/dfounderliu/Documents/code/AIAlbum/.serverless/Album_Prediction.zip
DEBUG ─ Creating function Album_Prediction
DEBUG ─ Updating code...
DEBUG ─ Updating configure...
DEBUG ─ Created function Album_Prediction successful
DEBUG ─ Setting tags for function Album_Prediction
DEBUG ─ Creating trigger for function Album_Prediction
DEBUG ─ Trigger timer: timer not changed
DEBUG ─ Deployed function Album_Prediction successful
Conf:
region: ap-shanghai
... ...
-
path: /photo/delete
method: ANY
apiId: api-g9u6r9wq
-
path: /album/delete
method: ANY
apiId: api-b4c4xrq8
-
path: /album/add
method: ANY
apiId: api-ml6q5koy
156s › APIService › done
这个过程只用了 156s 就部署了所有函数，然后打开小程序的 id 带入miniProgram目录，并且填写自己的appid在文件project.config.json的第 17 行，同时也要配置自己项目的基础目录，就是 API 网关给我们返回的地址，写在app.js的第 10 行，此时项目就可以运行起来了。
总结
本文中的例子是通过 Serverless 架构使用 Python 语言开发了一个微信小程序，这里面涉及到了数据库的增删改查，公共组件的提取，如何定义 Components 的全局变量，如何本地调试和线上触发二者兼得，以及在什么地方初始化数据库"性价比较高"。希望通过这样一个简单的例子，可以让 Serverless 在更多的领域都有实际的应用价值，可以给更多人灵感和启发：Serverless？万物都可以 Serverless 么？让我们一起来尝试更多 Serverless 架构的应用领域吧。
- 发表于:
- 本文为 InfoQ 中文站特供稿件
- 首发地址：https://www.infoq.cn/article/jacMJaKjUu1tWOG9lcgs
- 如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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