Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序

AI_Album说明

项目背景

在日常生活中,我们经常会遇到搜索照片的情况,尤其是对寻找过去很久的图片,记忆中仅剩下零散的记忆的时候,我们检索照片的方法通常是定位到大致的时间,然后一张一张的去查看,但是这种做法效率低下,还经常会漏掉我们的目标图片,所以这个时候,就迫切需要一款可以搜索图片的软件,即我们可以通过简单的文字描述,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2017年年初,张小龙在2017微信公开课Pro上发布的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。而小程序蓬勃发展的背后,是一群优秀的小程序开发者的不断贡献。
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,该款小工具可以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

Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序_第1张图片
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该项目设计主要拥有登录功能、相册新建、图片上传以及相关预览功能,以及搜索功能,整体如图所示。

Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序_第2张图片
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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),来讲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、删除以及查看等功能。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和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以及图像描述功能。

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。

Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序_第3张图片
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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;在进行删除相册,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,如图所示,是相册功能相关原型图。

Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序_第4张图片
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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。

Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序_第5张图片
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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。

Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序_第6张图片
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搜索功能:

搜索功能指的是通过关键词或者使用者的描述,可以获得到目标数据的过程,这一功能原型图如图所示。

Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序_第7张图片
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这一部分的难点和重点在于通过用户的描述,搜索到目标数据的过程。这个过程的基本流程如图所示。

Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序_第8张图片
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开发总结

Serverless架构可以说是目前非常火热的项目,其凭借着按量付费、低成本运维、高效率开发等众多优点于一身,帮助我们的项目快速开发,快速迭代。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,目前以腾讯云为例,其拥有Plugin和Components两个部分。

这两个部分可以说是个有千秋,具体的大家可以官方说明,或者自己体验一下。我这里我只说几个我觉得很头疼的问题。

  • Plugin部署到线上的函数,会自动变更名字,例如我的函数是myFunction,我的服务和阶段是myService-Dev,那么函数部署到线上就是myService-Dev-myFunction,这样的函数名,很可能会让我的函数间调用等部分产生很多不可控因素。例如我现在的环境是Dev,我函数间调用就要写函数名是myService-Dev-myFunction,如果是我的环境是Test,此时就要写myService-Test-myFunction,我始终觉得,我更改环境应该只需要更改配置,而不是更深入的代码逻辑。所以我对Plugin的这个换名字问题很烦躁;
  • Plugin也是有优势的,例如他有Invoke、Remove以及部署单个函数的功能,同时Plugin也有全局变量,我觉得这个更像一个开发者工具,我可以开发、部署、调用、查看一些信息、指标以及删除回滚等操作,都可以通过Plugin完成,这点很给力,我喜欢;
  • Components可以看作是一个组件集,这里面包括了很多的Components,可以有基础的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,这些Components说实话,真的蛮方便的,腾讯官方也是有他们的最佳实践
  • Components除了刚才所说的支持的产品多,可以部署框架之外,对我来说,最大吸引力在于这个东西,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,这个我非常看重;
  • Components相对Plugin在功能上略显单薄,除了部署和删除,再没有其他,例如Plugin的Invoke,Rollback等等一切都没有,同时,我们如果有多个东西要部署,写到了一个Components的yaml上,那么我们每次部署都要部署所有的,如果我们认为,我们只修改了一个函数,并且不想重新部署其他函数从而注释掉其他函数,那么很抱歉告诉你,不行!他会看到你只有一个函数,并且帮你把你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,所以在Components上面,是没有全局变量这一说法,这点我觉得很坑。

综上所述的几点,就是在除了官方文档的描述之外,我对Plugin和Components的对比,感情真的可谓是错综复杂,也很期待产品策略可以将二者合并,或者功能对齐,否则单用Plugin,功能上是很全面了,但是产品支持不全面,名字变化我真的不能忍(可能很多人都不能忍),单用Components,没有全局变量,没有更多功能,可谓是产品广度变了,便利增加了,但是功能太淡薄了,我对二者的感情,又恨又爱。

经过了长久的思考,我觉得Plugin部署到线上会导致函数名字变化这个问题,我真的不能忍(或许我就是巨蟹座的强迫症吧,哈哈哈),而且,我个人认为,我未必就能需要到更多的功能,例如invoke,例如metrics等。所以我选择了Components来做这个项目。

说到Components做这项目,我就遇到了第一个难题,我的配置文件怎么办?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,是的,这个Components的功能,或者价值就是可以满足我全局变量的需求,例如这样写我的全局变量:

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}

这样,我就可以很简单轻松加愉快的,将我的配置信息统一提取到了一个配置的地方。另外这里说一下,我为啥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可能要性能好一些,可能只会好几毫秒,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,我这样做之后,我可以分享我的代码给别人,可以更好的保护的我的一些敏感信息。反正喜欢一种方法,有一万个理由,不管充分不充分。

写完了这个部分部分,我开始着手写我的第一个函数,注册登录函数。因为这是一个小程序,所以可以认为,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,我这里要怎么连接我的数据库?之所以有这样的问题,是源自两个因素:

  • 我们平时做项目更多时候都不是每次连接一次数据库,很多时候,数据库的连接是可以保持下来的,但是Serverless架构下可以么?或者我们需要去哪里连接数据库呢?
  • 传统项目,我们做数据库连接等,是只有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,我们每个函数都要连接一下数据库?

针对问题1,我们来做一个实验,我去腾讯云云函数创建一个test:

Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序_第9张图片
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创建之后,我们疯狂点击测试按钮,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

发现了什么?我在函数外侧写的print("11111111")实际上只出现了一次,也就是说他只运行了一次,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。通过我们刚才的这个小实验,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,我这里可以可以这样写我的整个代码(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
    }

是的,基本需求满足了,但是代码很难看,很恶心啊。

  • 这个函数,我要作为小程序的一个接口,那么就要接APIGW,那么我应该怎么赖在本地测试呢?难不成每次都发到线上配置APIGW触发器才能测试,我的天,太恶心了吧!
  • 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么?如果需要也要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,我这里将这个函数,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:

  • 我将数据库提取出一个公共组件,便于维护
  • 在login函数中,我根据不同的时期(本地开发和线上),我导入不同的模块:
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,弄好了再部署到线上。

同时,我们线上获取配置信息是通过获取环境变量,那么我们本地呢?

我们可以在本地执行的时候,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,我们这个文件就非常完美的,可以线上直接用,也可以本地直接用了!

那么我们的Yaml怎么写?

Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序_第10张图片
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是的,这样我们就可以很简单轻松加愉快的将我们的公共组件库,在部署函数的时候,引入到项目中。

本地长这样:

Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序_第11张图片
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对于这个项目,完美解决本地调试,线上运行的全兼容问题。

通过上面简单的实验和分析,我们知道了如何制作公共组件库,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",完成了上面的所有部分,就是我们进行各个子功能函数编写的工作了,基本都是数据库的增删改查。此处不再一一描述。编写完函数之后,可以编写我们的小程序端。

项目开发

数据库建立

Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序_第12张图片
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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`);

让Code飞起来

  • 在使用之前您需要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,jieba
    • cloudFunction/album/getPhotoSearch需要安装gensim,jieba以及collections
    • cloudFunction/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

例如我的这个过程,只用了156s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。
当然,考虑到部分小伙伴可能比较喜欢方便,所以我这里也提供了后台的压缩包: https://album-1256773370.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/others/AIAlbum.zip


Serverless架构下Python语言实现一个基于人工智能的相册小程序_第13张图片
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