Python的应用方向
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1. 常规软件开发
Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
2. 科学计算
随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。
3. 自动化运维
这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。
4. 云计算
开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。
5. WEB开发
基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。
6. 网络爬虫
也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。
7. 数据分析
在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。
8. 人工智能
Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
参考：网页链接
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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2、其次点击“函数服务”然后新建云函数，设置好函数名称。
3、最后选择python3.6的版本，选择空白函数，即可调用腾讯云函数。
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