开发函数计算的正确姿势 —— 安装第三方依赖

前言

首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念：

函数计算（Function Compute）: 函数计算是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。函数计算更多信息参考。
Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具，能帮助您便捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件（template.yml），协助您进行开发、构建、部署操作。Fun 的更多文档参考。
fun install: fun install 是 fun 工具的一个子命令，用于安装 pip 和 apt 依赖，提供了命令行接口和 fun.yml 描述文件两种形式。

备注: 本文介绍的技巧需要 Fun 版本大于等于 2.9.3。

函数计算安装第三方依赖一大痛点，文章 函数计算安装依赖库方法小结 对可能会遇到的问题和解决方法做了细致总结，fun install 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。

初始化

使用 fun install init 在当前目录初始化一个 fun.yml 文件。（这一步不是必须的，如果您打算手写 fun.yml 然后通过 fun install 命令批量执行 task，init 是一个好的开始。）

在函数计算项目根目录执行 fun install init 命令，选择一个 runtime。

$ fun install init
? Select runtime (Use arrow keys)
 python2.7
  python3
  nodejs6
  nodejs8
  java8
  php7.2

然后会在当前目录生成一个 fun.yml 文件，内容如下：

runtime: python2.7
tasks: []

安装 pip 包依赖

下面的命令安装 python 的 tensorflow 包

$ fun install --runtime python2.7 --package-type pip tensorflow
skip pulling image aliyunfc/runtime-python2.7:build-1.2.0...
Task => [UNNAMED]
     => PYTHONUSERBASE=/code/.fun/python pip install --user tensorflow

说明

• --runtime 指定 runtime，如果已经初始化 fun.yml 文件， 由于 fun.yml 里声明了 runtime ,该选项可以省略。
• --package-type 指定安装依赖的类型，pip 和 apt 是目前的两个可选值。
• tensorflow 是一个 pip 包名。

命令执行在 fc-docker 提供的 container 中，容器内部执行的命令会逐行打印出来，比如上面命令中内部真实执行了 PYTHONUSERBASE=/code/.fun/python pip install --user tensorflow 命令。

安装完成以后会在生成一个 .fun 目录， 可执行文件会被放置到 .fun/python/bin 目录下，库文件放置到 .fun/python/lib/python2.7/site-packages 下。

.fun
└── python
    ├── bin
    │   ├── freeze_graph
    │   ├── markdown_py
    │   ├── pbr
    │   ├── saved_model_cli
    │   ├── tensorboard
    │   ├── tflite_convert
    │   ├── toco
    │   └── toco_from_protos
    └── lib
        └── python2.7
            └── site-packages
                ├── tensorboard
                ├── tensorboard-1.12.2.dist-info
                ├── tensorflow
                ├── tensorflow-1.12.0.dist-info
                ├── termcolor-1.1.0.dist-info
                ...

相比之前的 pip install -t . <package-name> 方式，fun install 安装文件的存放位置更有组织，依赖文件和代码文件分离开了，便于清理、拆分后借助 OSS 或 NAS 初始化依赖文件。但是组织过后也带来一个新问题，需要用户自定义环境变量库文件才能被程序找到。为了方便用户使用提供了一个 fun install env 打印出必要的环境变量。

$ fun install env
LD_LIBRARY_PATH=/code/.fun/root/usr/lib/x86_64-linux-gnu:/code:/code/lib:/usr/local/lib
PATH=/code/.fun/root/usr/local/bin:/code/.fun/root/usr/local/sbin:/code/.fun/root/usr/bin:/code/.fun/root/usr/sbin:/code/.fun/root/sbin:/code/.fun/root/bin:/code/.fun/python/bin:/usr/local/bin:/usr/local/sbin:/usr/bin:/usr/sbin:/sbin:/bin
PYTHONUSERBASE=/code/.fun/python

关于如果设定函数计算的环境变量，请参考 https://help.aliyun.com/document_detail/69777.html 。如果您使用 fun local 和 fun deploy 进行调试和部署，您无需关注环境变量问题，已经帮您设定好了。

使用 --save 持久化

install 命令加上 --save 参数，会将命令持久化成 task 保存到 fun.yml 文件中。

$ fun install --runtime python2.7 --package-type pip --save tensorflow
skip pulling image aliyunfc/runtime-python2.7:build-1.2.0...
Task => [UNNAMED]
     => PYTHONUSERBASE=/code/.fun/python pip install --user tensorflow

上面的命令多加了一行 --save 参数，查看 fun.yml 内容：

runtime: python2.7
tasks:
  - pip: tensorflow
    local: true

之后直接执行 fun install 不带参数，就可以依次执行任务。

$ fun install
skip pulling image aliyunfc/runtime-python2.7:build-1.2.0...
Task => [UNNAMED]
     => PYTHONUSERBASE=/code/.fun/python pip install --user tensorflow

使用 -v 显示详细日志

$ fun install -v
skip pulling image aliyunfc/runtime-python3.6:build-1.2.0...
Task => [UNNAMED]
     => apt-get update (if need)
Ign http://mirrors.aliyun.com stretch InRelease
Get:1 http://mirrors.aliyun.com stretch-updates InRelease [91.0 kB]
Get:2 http://mirrors.aliyun.com stretch-backports InRelease [91.8 kB]
Get:3 http://mirrors.aliyun.com stretch/updates InRelease [94.3 kB]
Hit http://mirrors.aliyun.com stretch Release.gpg
Hit http://mirrors.aliyun.com stretch Release
Get:4 http://mirrors.aliyun.com stretch-updates/main Sources [3911 B]
....

安装 apt 包依赖

函数计算使用 apt-get 安装依赖是另一类常见的安装问题，使用 fun install 也可以方便的安装。

$ fun install --runtime python3 --package-type apt libzbar0
skip pulling image aliyunfc/runtime-python3.6:build-1.2.0...
Task => [UNNAMED]
     => apt-get update (if need)
     => apt-get install -y -d -o=dir::cache=/code/.fun/tmp libzbar0
     => bash -c 'for f in $(ls /code/.fun/tmp/archives/*.deb); do dpkg -x $f /code/.fun/root; done;'
     => bash -c 'rm -rf /code/.fun/tmp/archives'

使用方法及其参数和 pip 包依赖类似，只需要将 --package-type 设定成 apt, 包名使用日常 apt-get 可以安装的 deb 包名即可。

使用 fun.yml

fun.yml 由一组 task 组成，执行 fun install 命令时会依次执行 task ，达到批量安装的效果。

fun.yml 的文件格式如下

runtime: python3
tasks:
  - name: install libzbar0
      apt: libzbar0
    local: true
  - name install Pillow by pip
      pip: Pillow
    local: true
  - name: just test shell task
      shell: echo '111' > 1.txt

runtime 是必填的字段。目前 task 有三种类型：apt, pip 和 shell。fun.yml 文件放置在 template.yml 文件中函数 codeUri 指向的目录，如果 template.yml 里声明了多个函数，并且放置在不同的 codeUri 目录，需要创建多个 fun.yml 文件。

所有 task 的 name 字段是可选的，没有 name 字段的时候执行的时候会输出为

Task => [UNNAMED]

apt/pip task

apt 和 pip 类型的 task 都是 install task 的子类型，描述格式类似

name: install libzbar0
apt: libzbar0
local: true

上面的 task 描述与下面的命令是等价的

fun install --package-type apt libzbar0

在使用 fun install 安装的过程中，使用 --save 参数可以在当前目录的 fun.yml 文件中生成上面 task 的描述结构。

local 字段默认为 true，表示依赖会被装在当前目录的 .fun 子目录下，打包 zip 的时候回一并打包进去。设定为 false，依赖安装到系统目录，这种情况一般用于编译依赖，比如某个执行文件或者库是编译或者构建期需要的，运行期不要，那可以设定 local: false，打包的时候会被忽略，不影响最终 zip 包的文件尺寸。

shell task

shell 类型的 task 是为基于源码编码的安装场景设计的。

name: install from source
shell: ./autogen.sh --disable-report-builder --disable-lpsolve --disable-coinmp

示例

下面是一个 python3 实现简单二维码识别程序部署到函数计算的例子。源码位于 https://github.com/aliyun/fun/tree/master/examples/install/pyzbar_example

本例子使用 pip 的 pyzbar 库进行二维码识别，pyzbar 依赖 apt-get 安装的 libzbar0 库。装载图片需要 pip 的 Pillow 库。所以 fun.yml 的文件描述如下

runtime: python3
tasks:
  - apt: libzbar0
    local: true
  - pip: Pillow
    local: true
  - pip: pyzbar
    local: true

使用 fun install 安装依赖

$ fun install
skip pulling image aliyunfc/runtime-python3.6:build-1.2.0...
Task => [UNNAMED]
     => apt-get update (if need)
     => apt-get install -y -d -o=dir::cache=/code/.fun/tmp libzbar0
     => bash -c 'for f in $(ls /code/.fun/tmp/archives/*.deb); do dpkg -x $f /code/.fun/root; done;'
     => bash -c 'rm -rf /code/.fun/tmp/archives'
Task => [UNNAMED]
     => PYTHONUSERBASE=/code/.fun/python pip install --user Pillow
Task => [UNNAMED]
     => PYTHONUSERBASE=/code/.fun/python pip install --user pyzbar

template.yml 文件内容如下

ROSTemplateFormatVersion: '2015-09-01'
Transform: 'Aliyun::Serverless-2018-04-03'
Resources:
  pyzbar-srv:
    Type: 'Aliyun::Serverless::Service'
    pyzbar-fun:
      Type: 'Aliyun::Serverless::Function'
      Properties:
        Handler: index.handler
        Runtime: python3
        Timeout: 60
        MemorySize: 128
        CodeUri: .

index.py 文件内容如下：

from pyzbar.pyzbar import decode
from pyzbar.pyzbar import ZBarSymbol
from PIL import Image

def handler(event, context):
    img = Image.open('./qrcode.png')
    return decode(img, symbols=[ZBarSymbol.QRCODE])[0].data

使用 fun local 在本地执行

fun local invoke pyzbar-fun
skip pulling image aliyunfc/runtime-python3.6:1.2.0...
Thalassiodracon

RequestId: 964980d1-1f1b-4f91-bfd8-eadd26a307b3          Billed Duration: 630 ms         Memory Size: 1998 MB    Max Memory Used: 32 MB

Thalassiodracon 即为识别后的输出结果。

小结

本文介绍了 fun 工具的一个新特性 fun install ，使用 fun install 可以方便的安装 apt 和 pip 软件包，对于多次安装的工程化需求可以考虑将安装步骤持久化为 fun.yml 文件. fun.yml 文件提供了比命令行更多的功能，可以编写 shell 类型的 task，以支持源码安装的场景。可以通过设定 local: false 将依赖安装的系统目录，以解决编译依赖而非运行依赖的情况。

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本文作者：倚贤

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