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本次作者主要是想利用腾讯云的 Serverless 云函数服务，由于腾讯云函数 Python 的环境只配置了基础的 Python 库，

比如流行的 Pandas 库并没有包含在内，这就导致了面板数据类型的分析不能很好的进行。本次文章主要想解决的问题如下：

利用 Docker 部署跟腾讯云函数一致的环境由于腾讯云函数采用了 Python 3.6.1 版本，该版本相对而言比较老旧，需要安装适配的 Pandas 版本。本次依赖安装，需要尽可能的利用腾讯云函数中 Python 3.6.1 自带的库，仅安装需要的依赖，以便提高加载速度本次主要在本地生成合适的依赖，手动上传到腾讯云函数服务中。

1. 本地安装 Docker

本地安装 Docker 服务，需要根据不同的操作系统来采用不同的安装方式，本次作者主要采用 Windows 10 64 位的家庭版

操作系统，目前最新的 Windows 版本已经可以直接安装 Docker 服务。具体的安装方式，由于网络上已经有各式各样的安装指导，故在此仅贴出相关的链接：参考安装文章

2. 开启服务

注册腾讯云开通腾讯云 Severless 服务函数服务 -> 新建 -> 自定义创建 -> 选择合适的地区（尽量靠近目标用户地区）-> 设置合适的函数名称 -> 选择 Python3.6函数代码 -> 本地上传zip包

3. 下载镜像

下载腾讯云函数的 Python 3.6.1 基于 CenterOS 的镜像：docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/scf-repo/runtime-python3:latest查看镜像：docker images给镜像打标签：docker tag 镜像ID scf:python3进入环境：docker run -it --name py --network=host -v /tmp/foo:/tmp/bar scf:python3 /bin/bash切换到路径：cd /tmp/bar测试安装：pip install pandas -t .下载文件到本地：docker cp py:/tmp/bar C:\Users\king\Desktop\index将步骤 7 中的 py 和 4 中的 py 对应将拷贝出来的依赖和主程序一起打包，命名为 index.zip注意可以用老的库，否则需要打包多个更新后的函数zip 包不能超过 50 M

4. 测试示例

下面是一个部署完成后的测试示例，主要是为了说明参数传递和返回的问题，已经在代码中有注释，可以忽视 aaa 函数的内容。

# -*- coding: utf8 -*-import jsonimport sysimport pandas as pddef my_add(a, b, c):    my_sum = a + b + c      return my_sumdef main_handler(event, context):    print('event:', event)    print('context:', context)    a = float(event['queryString']['p1'])  # 注意返回的格式问题和传递的参数    b = float(event['queryString']['p2'])  # 注意返回的格式问题和传递的参数    c = event['queryString']['p3']    print(c)    result= my_add(a, b, c)    return {    "isBase64Encoded": False,    "statusCode": 200,    "headers": {"Content-Type": "application/json"},    "body": json.dumps({'result': result})  # 注意返回的格式问题和传递的参数}

5. 参考文章

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