python中plt.post是什么函數(shù)

2018-05-04 11:11:36

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qiurisiyu2016

碼齡7年

關(guān)注

matplotlib

1、plt.plot(x,y)

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)?

x軸數(shù)據(jù)，y軸數(shù)據(jù)，format_string控制曲線的格式字串?

format_string 由顏色字符，風(fēng)格字符，和標(biāo)記字符

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)?

plt.show()

結(jié)果

**kwards：?

color 顏色?

linestyle 線條樣式?

marker 標(biāo)記風(fēng)格?

markerfacecolor 標(biāo)記顏色?

markersize 標(biāo)記大小 等等?

plt.plot([5,4,3,2,1])? ?

plt.show()

結(jié)果

plt.plot([20,2,40,6,80])? ?#缺省x為[0,1,2,3,4,...]

plt.show()

結(jié)果

plt.plot()參數(shù)設(shè)置

Property Value Type

alpha 控制透明度，0為完全透明，1為不透明

animated [True False]

antialiased or aa [True False]

clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance

clip_on [True False]

clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch

color or c 顏色設(shè)置

contains the hit testing function

dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

dashes sequence of on/off ink in points

data 數(shù)據(jù)(np.array xdata, np.array ydata)

figure 畫板對象a matplotlib.figure.Figure instance

label 圖示

linestyle or ls 線型風(fēng)格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]

linewidth or lw 寬度float value in points

lod [True False]

marker 數(shù)據(jù)點(diǎn)的設(shè)置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]

markeredgecolor or mec any matplotlib color

markeredgewidth or mew float value in points

markerfacecolor or mfc any matplotlib color

markersize or ms float

markevery [ None integer (startind, stride) ]

picker used in interactive line selection

pickradius the line pick selection radius

solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

transform a matplotlib.transforms.Transform instance

visible [True False]

xdata np.array

ydata np.array

zorder any number

確定x，y值，將其打印出來

x=np.linspace(-1,1,5)

y=2*x+1

plt.plot(x,y)

plt.show()

2、plt.figure()用來畫圖，自定義畫布大小

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1) ? ? ? ? ? #在變量fig1后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig1中

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2) ? ? ? ? ? #在變量fig2后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig2中

plt.show()

plt.close()

結(jié)果

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.show()

plt.close()

結(jié)果：

3、plt.subplot(222)

將figure設(shè)置的畫布大小分成幾個部分，參數(shù)‘221’表示2(row)x2(colu),即將畫布分成2x2，兩行兩列的4塊區(qū)域，1表示選擇圖形輸出的區(qū)域在第一塊，圖形輸出區(qū)域參數(shù)必須在“行x列”范圍? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?，此處必須在1和2之間選擇——如果參數(shù)設(shè)置為subplot(111)，則表示畫布整個輸出，不分割成小塊區(qū)域，圖形直接輸出在整塊畫布上

plt.subplot(222)?

plt.plot(y,xx)? ? #在2x2畫布中第二塊區(qū)域輸出圖形

plt.show()

plt.subplot(223)? #在2x2畫布中第三塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

plt.subplot(224)? # 在在2x2畫布中第四塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

4、plt.xlim設(shè)置x軸或者y軸刻度范圍

如

plt.xlim(0,1000)? #? 設(shè)置x軸刻度范圍，從0~1000 ? ? ? ? #lim為極限，范圍

plt.ylim(0,20)? ?# 設(shè)置y軸刻度的范圍，從0~20

5、plt.xticks()：設(shè)置x軸刻度的表現(xiàn)方式

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2)

plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))? # 設(shè)置x軸刻度

plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))

結(jié)果

6、ax2.set_title('xxx')設(shè)置標(biāo)題，畫圖

#產(chǎn)生[1,2,3,...,9]的序列

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)

#設(shè)置標(biāo)題

ax1.set_title('Scatter Plot1')

plt.xlabel('M')

plt.ylabel('N')

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.set_title('Scatter Plot2clf')

#設(shè)置X軸標(biāo)簽

plt.xlabel('X') ? ? ? ? ? #設(shè)置X/Y軸標(biāo)簽是在對應(yīng)的figure后進(jìn)行操作才對應(yīng)到該figure

#設(shè)置Y軸標(biāo)簽

plt.ylabel('Y')

#畫散點(diǎn)圖

ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') ? ? ? ? ?#可以看出畫散點(diǎn)圖是在對figure進(jìn)行操作

ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')

#設(shè)置圖標(biāo)

plt.legend('show picture x1 ')

#顯示所畫的圖

plt.show()

結(jié)果

7、plt.hist（）繪制直方圖（可以將高斯函數(shù)這些畫出來）

繪圖都可以調(diào)用matplotlib.pyplot庫來進(jìn)行，其中的hist函數(shù)可以直接繪制直方圖

調(diào)用方式：

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')

hist的參數(shù)非常多，但常用的就這六個，只有第一個是必須的，后面四個可選

arr: 需要計(jì)算直方圖的一維數(shù)組

bins: 直方圖的柱數(shù)，可選項(xiàng)，默認(rèn)為10

normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認(rèn)為0

facecolor: 直方圖顏色

edgecolor: 直方圖邊框顏色

alpha: 透明度

histtype: 直方圖類型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

返回值 ：

n: 直方圖向量，是否歸一化由參數(shù)normed設(shè)定

bins: 返回各個bin的區(qū)間范圍

patches: 返回每個bin里面包含的數(shù)據(jù)，是一個list

from skimage import data

import matplotlib.pyplot as plt

img=data.camera()

plt.figure("hist")

arr=img.flatten()

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')??

plt.show()

例：

mu, sigma = 0, .1

s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

a,b,c = plt.hist(s, bins=3)

print("a: ",a)

print("b: ",b)

print("c: ",c)

plt.show()

結(jié)果：

a:? [ 85. 720. 195.]? ? ? ? ?#每個柱子的值

b:? [-0.36109509 -0.1357318? ?0.08963149? 0.31499478]? ?#每個柱的區(qū)間范圍

c:? a list of 3 Patch objects? ? ? ?#總共多少柱子

8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')?

使用注意：確定了figure就一定要確定象限，然后用scatter，或者不確定象限，直接使用plt.scatter

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

a=plt.subplot()? ? ? ? ? ? #默認(rèn)為一個象限

# a=fig.add_subplot(222)

a.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.figure()

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

文章知識點(diǎn)與官方知識檔案匹配

Python入門技能樹基礎(chǔ)語法函數(shù)

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對Python中plt的畫圖函數(shù)詳解

今天小編就為大家分享一篇對Python中plt的畫圖函數(shù)詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

plt.plot()函數(shù)詳解

plt.plot()函數(shù)詳細(xì)介紹 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 參數(shù) 說明 x X軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組，可選 y Y軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組 format_string 控制曲線的格式字符串，可選 **kwargs 第二組或更多(x,y,format_string)，可畫多條曲線 format_string 由顏色字符、風(fēng)格字符、標(biāo)記字符組成 顏色字符 'b' 藍(lán)色 'm' 洋紅色 magenta 'g' 綠色 'y.

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1、plt.plot(x,y) plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x軸數(shù)據(jù),y軸數(shù)據(jù),format_string控制曲線的格式字串 format_string 由顏色字符,風(fēng)格字符,和標(biāo)記字符 import matplotlib.pyplot as plt ...

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import matplotlib.pyplot as plt的一些基礎(chǔ)用法，包括直方圖

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plt.subplot()函數(shù)用于直接制定劃分方式和位置進(jìn)行繪圖。 函數(shù)原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我們只用到前三個參數(shù),將整個繪圖區(qū)域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于對子圖進(jìn)行編號。

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1、plt.legend plt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置,自適應(yīng)方式 說明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應(yīng)方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...

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python畫圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)_dlut_yan的博客_python plt

figure()函數(shù)可以幫助我們同時處理生成多個圖,而subplot()函數(shù)則用來實(shí)現(xiàn),在一個大圖中,出現(xiàn)多個小的子圖。 處理哪個figure,則選擇哪個figure,再進(jìn)行畫圖。 參考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...

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plt.plot()函數(shù)_安之若醇的博客_plt.plot()函數(shù)

plt.plot()函數(shù)是matplotlib.pyplot用于畫圖的函數(shù)傳一個值列表:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt=[1,2,3,4,5]y=[3,4,5,6,7]plt.plot(t, y)當(dāng)x省略的時候,默認(rèn)[0,1…,N-1]遞增可以傳元組也可以傳...

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python畫圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)

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1、plt.legendplt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置，自適應(yīng)方式說明：'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應(yīng)方式)'upper right' : 1,'upper left' : 2,'lower left' : 3,'lower right' : 4,'right' : 5,'cent...

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Python中plt繪圖包的基本使用方法

其中，前兩個輸入?yún)?shù)表示x軸和y軸的坐標(biāo)，plot函數(shù)將提供的坐標(biāo)點(diǎn)連接，即成為要繪制的各式線型。常用的參數(shù)中，figsize需要一個元組值，表示空白畫布的橫縱坐標(biāo)比；plt.xticks()和plt.yticks()函數(shù)用于設(shè)置坐標(biāo)軸的步長和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函數(shù)分別用于設(shè)置x坐標(biāo)軸、y坐標(biāo)軸和圖標(biāo)的標(biāo)題信息。的數(shù)據(jù)處理時，發(fā)現(xiàn)了自己對plt的了解和使用的缺失，因此進(jìn)行一定的基礎(chǔ)用法的學(xué)習(xí)，方便之后自己的使用，而不需要頻繁的查閱資料。...

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python-plt.xticks與plt.yticks

栗子： plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 設(shè)置x或y軸對應(yīng)顯

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plt函數(shù)

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Python中定義函數(shù)默認(rèn)參數(shù)值的使用注意事項(xiàng)？

4.7.1. 默認(rèn)參數(shù)值

最常用的一種形式是為一個或多個參數(shù)指定默認(rèn)值。這會創(chuàng)建一個可以使用比定義是允許的參數(shù)更少的參數(shù)調(diào)用的函數(shù)，例如:

def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no, please!'):

while True:

ok = input(prompt)

if ok in ('y', 'ye', 'yes'):

return True

if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'):

return False

retries = retries - 1

if retries 0:

raise OSError('uncooperative user')

print(complaint)

這個函數(shù)可以通過幾種不同的方式調(diào)用:

只給出必要的參數(shù):

ask_ok('Do you really want to quit?')

給出一個可選的參數(shù):

ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)

或者給出所有的參數(shù):

ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')

這個例子還介紹了 in 關(guān)鍵字。它測定序列中是否包含某個確定的值。

默認(rèn)值在函數(shù) 定義 作用域被解析，如下所示:

i = 5

def f(arg=i):

print(arg)

i = 6

f()

將會輸出 5。

重要警告: 默認(rèn)值只被賦值一次。這使得當(dāng)默認(rèn)值是可變對象時會有所不同，比如列表、字典或者大多數(shù)類的實(shí)例。例如，下面的函數(shù)在后續(xù)調(diào)用過程中會累積（前面）傳給它的參數(shù):

def f(a, L=[]):

L.append(a)

return L

print(f(1))

print(f(2))

print(f(3))

這將輸出:

[1]

[1, 2]

[1, 2, 3]

如果你不想讓默認(rèn)值在后續(xù)調(diào)用中累積，你可以像下面一樣定義函數(shù):

def f(a, L=None):

if L is None:

L = []

L.append(a)

return L

求云模型評價(jià)云圖的python代碼，做出的圖就像下面圖一樣的

你把單做一個的代碼貼出來，我可以幫你合到一個圖上。

先看結(jié)果：

然后貼代碼：

導(dǎo)包和def函數(shù)還用原來的；

從可視化開始換成下面：

Ex=[0,0.125,0.25,0.375,0.5,0.625,0.75,0.875,1]

fig = plt.figure()

for i in Ex:

res=forwardCloud(i,0.04,0.005,1000)

x=[x[0] for x in res]

y=[x[1] for x in res]

plt.scatter(x,y,color='red',s=3)

plt.show()

希望可以幫到你

Python能做什么，能夠開發(fā)什么項(xiàng)目？

Python是一種計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。是一種面向?qū)ο蟮膭討B(tài)類型語言，最初被設(shè)計(jì)用于編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用于獨(dú)立的、大型項(xiàng)目的開發(fā)。

Python是一種解釋型腳本語言，可以應(yīng)用于Web 和 Internet開發(fā)、科學(xué)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)、人工智能、教育、桌面界面開發(fā)、軟件開發(fā)、后端開發(fā)這些領(lǐng)域。

Python的應(yīng)用

1、系統(tǒng)編程

提供API（Application Programming Interface應(yīng)用程序編程接口），能方便進(jìn)行系統(tǒng)維護(hù)和管理，Linux下標(biāo)志性語言之一，是很多系統(tǒng)管理員理想的編程工具。

2、圖形處理

有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進(jìn)行圖形處理。

3、數(shù)學(xué)處理

NumPy擴(kuò)展提供大量與許多標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)庫的接口。

4、文本處理

python提供的re模塊能支持正則表達(dá)式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進(jìn)行XML程序的開發(fā)。

5、數(shù)據(jù)庫編程

程序員可通過遵循Python DB-API（數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序編程接口）規(guī)范的模塊與Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等數(shù)據(jù)庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環(huán)境。

6、網(wǎng)絡(luò)編程

提供豐富的模塊支持sockets編程，能方便快速地開發(fā)分布式應(yīng)用程序。很多大規(guī)模軟件開發(fā)計(jì)劃例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛地使用它。

7、Web編程

應(yīng)用的開發(fā)語言，支持最新的XML技術(shù)。

8、多媒體應(yīng)用

Python的PyOpenGL模塊封裝了“OpenGL應(yīng)用程序編程接口”，能進(jìn)行二維和三維圖像處理。PyGame模塊可用于編寫游戲軟件。

9、pymo引擎

PYMO全稱為python memories off，是一款運(yùn)行于Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系統(tǒng)上的AVG游戲引擎。因其基于python2.0平臺開發(fā)，并且適用于創(chuàng)建秋之回憶（memories off）風(fēng)格的AVG游戲，故命名為PYMO。

10、黑客編程

python有一個hack的庫,內(nèi)置了你熟悉的或不熟悉的函數(shù)，但是缺少成就感。

參考資料來源：百度百科—Python

騰訊云函數(shù)不支持C#

C#語言由于需要編譯后才可以在 CoreCLR 虛擬機(jī)中運(yùn)行。因此在 SCF 中的使用方式，和 Python、Node.js 這類腳本型語言不同，和Java一樣有如下限制：

不支持上傳代碼：使用 C# 語言，僅支持上傳已經(jīng)開發(fā)完成，編譯打包后的 zip 包。SCF 環(huán)境不提供 C# 的編譯能力。

不支持在線編輯：不能上傳代碼，所以不支持在線編輯代碼。CoreCLR 運(yùn)行時的函數(shù)，在代碼頁面僅能看到再次通過頁面上傳或 COS 提交代碼的方法。

自定義.NET Custom runtime

Custom Runtime的封裝工作就是要把各種trigger 的事件封裝一個.NET Standard庫，開發(fā)云函數(shù)。自 .NET Core 2.0 開始， 提供了名為?IHostedService?的新接口，有助于輕松實(shí)現(xiàn)托管服務(wù)，文章《ASP.NET Core 3.x控制IHostedService啟動順序淺探》有深入的實(shí)現(xiàn)分析，基于IHostedService?實(shí)現(xiàn)一個SCFHostService：

這里我們把SCF的Custom Runtime 抽象到ISCFHost 中

在SCFHost 類中完成Custom Runtime的業(yè)務(wù)處理，接收來自SCF 的事件，轉(zhuǎn)發(fā)給函數(shù)進(jìn)行處理，函數(shù)處理的接口 IFunctionInvoker：

默認(rèn)實(shí)現(xiàn)了FunctionInvoker 把請求信息 返回給 SCF：

responseBody 代表了SCF函數(shù)的不同Trigger事件信息，我們可以根據(jù)不同的Trigger 定義不同的處理函數(shù)，例如我們處理HttpTrigger的函數(shù)為HttpFunctionInvoker：

上面我們已經(jīng)完成了最小的MVP封裝，利用.NET Core的依賴注入容器封裝起來，我們定義了一個ISCFBuilder 來組裝函數(shù)的配置和服務(wù)：

SCF 云函數(shù)開發(fā)

我們使用.NET Core的控制臺程序來開發(fā)云函數(shù)，創(chuàng)建一個控制臺程序, 引用Yhd.TencentCloud.SCF 包，把Program.cs 替換成類似代碼：

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();

}

}

}

通過ConfigureSCF 可以添加函數(shù)的依賴服務(wù)，例如上面例子中的EasyCaching 以及函數(shù)的服務(wù)， 關(guān)鍵的一句是? scfbuilder.Services.AddTransientIFunctionInvoker, JobsHttpFunctionInvoker();? 把函數(shù)的處理邏輯使用JobsHttpFunctionInvoker 進(jìn)行注入。把函數(shù)的配置放到appsettings.json。

現(xiàn)在SCF 云函數(shù)有個問題是本地Windows開發(fā)問題，本地的函數(shù)邏輯的測試可以通過單元測試進(jìn)行。還有函數(shù)打包必須在Linux環(huán)境下進(jìn)行。

云函數(shù)部署

創(chuàng)建 bootstrap 文件

bootstrap 是運(yùn)行時入口引導(dǎo)程序文件，Custom Runtime 加載函數(shù)時固定檢索 bootstrap 同名文件，并執(zhí)行該程序來啟動 Custom Runtime 運(yùn)行時。Custom Runtime 支持任意語言及版本開發(fā)運(yùn)行函數(shù)，主要基于 bootstrap 引導(dǎo)程序由開發(fā)者自定義實(shí)現(xiàn)。其中，bootstrap 需具備以下條件：

需具有可執(zhí)行權(quán)限。

能夠在 SCF 系統(tǒng)環(huán)境（CentOS 7.6）中運(yùn)行。

下面這個是 .NET Core 3.1的云函數(shù) 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 就是我們開發(fā)的函數(shù)文件。

成功創(chuàng)建?bootstrap?和?函數(shù)文件?后，目錄結(jié)構(gòu)如下所示：

├ bootstrap

└ index

需要在Linux 下執(zhí)行以下命令，設(shè)置文件可執(zhí)行權(quán)限，并將其添加至 ZIP 包

部署包準(zhǔn)備好后，可以通過?云函數(shù)控制臺?來創(chuàng)建和發(fā)布函數(shù)

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分享題目：云函數(shù)Python實(shí)例的簡單介紹
本文來源：http://m.rwnh.cn/article37/hpjisj.html

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