ffmpeg

前戏 一、 知识储备 1.函数 : def args kwargs def func(参数1,参数2): # def 用来定义函数及函数名,参数1和参数2就是定义时的形参,也就是将来调用函数时必须要传入的参数 变量1 = 参数1+ 参数2 return 变量1 # *args 就是 将未定义且多余的 位置参数记录在内,偷偷的告诉你,args是个元祖,里面记录着你个函数传递的多余位置参数 # **kwargs 就是 将多余的关键字参数记录在内,kwargs 其实是个dict哦,里面大概就是{"name":"python","age":1+1+1+1+1+1+18} def args_func(a,b,*args): # args 里面保存着除了ab之外的所有多余参数 print (args) # 这回知道是元组了吧 for i in args: print (i) args_func( 1,2,3,4,5,6) # 这里调用的时候1,2分别传递给a,b,那么3456就会保存在args里面哦 def kwargs_func(a, b, **kwargs): # kwargs 里面保存着除了ab之外其他关键字传入参的参数 print (kwargs) # 这回知道是字典了吧 for k, v in kwargs: print (k, v) kwargs_func( 1, 2, c=3,

作者 | changshuai 来源 | Serverless 公众号 FaaS 的门槛 Serverless 形态的云服务帮助开发者承担了大量复杂的扩缩容、运维、容量规划、云产品打通集成等责任，使得开发者可以专注业务逻辑、提高交付速度 (Time-to-market) ，持续优化成本。Function-as-a-Service (FaaS) 作为云上最早也是应用最广泛的 Serverless 计算形态，在几年的时间内吸引了大批开发者，逐渐建立了 Serverless 优先的选型逻辑。然而从传统应用迁移到 FaaS 在开发者体验上还面临诸多挑战： 环境不统一 ：各厂商定义的交付物格式，运行环境兼容性、丰富度都不尽相同，需要开发者适配，甚至重新编译； 学习成本 ：打包依赖库、构建成压缩代码包和熟悉的开发部署方式不同； 服务限制 ：如代码包限制在百 MB 级别，迫使交付物代码依赖分离，加大管理和发布难度； 交付物缺乏版本管理 ：格式不标准，最佳实践不统一，需要开发者自行负责； 生态不成熟 ：缺少流行开源工具（如 CI/CD 流水线）的支持和集成。 另一方面，容器在可移植性和交付敏捷性上实现了颠覆式创新。围绕容器的生态沉淀非常丰富且成熟，被广泛接受使用，应用容器化正在快速成为开发和部署的事实标准。然而容器本身并没有减轻运维、扩缩容、闲置成本、和云服务集成等难题。 函数计算支持容器镜像