如何使用共享库组织和部署云功能项目？答案

【问题标题】：How to Organize and Deploy Cloud Function Project with Shared Library?如何使用共享库组织和部署云功能项目？
【发布时间】：2020-02-05 07:21:12
【问题描述】：

这就是我目前正在做的事情。这是不可取的，因为它复制了具有共享功能的相同 lib/ 文件夹：

/project/
└── /cloudfunctions/
    ├── /functionA/
    │   ├── main.py
    │   └── /lib/
    └── /functionB/
        ├── main.py
        └── /lib/

如何组织或部署功能，让项目结构更像这样？

/project/
└── /cloudfunctions/
    ├── /functionA/
    │   └── main.py
    ├── /functionB/
    │   └── main.py
    └── /lib/

为了澄清更多，我想知道gcloud functions deploy 没有--include-dependencies 标志，我想知道在第二个文件夹结构中包含共享库的最佳做法是什么。

现在这是我在 deploy.sh 中的 janky hack

rm -rf lib
cp -r ../lib ./lib
gcloud functions deploy...

【问题讨论】：

这是部署问题还是开发问题？
选项 C：使用 Cloud Run！在构建容器时，使用 Dockerfile 中的源/目录执行您想要的操作。
@guillaumeblaquiere 暂时避免使用 cloudrun，因为它在管理和部署映像时需要更多开销
我认为您的问题是您正在将 Cloud Functions 视为“程序”。它不是，它是一个函数，它是程序的一个子集。函数是一项微任务，应该尽可能小。要成为一名优秀的 Cloud Functions 开发人员，请考虑重新考虑您的方法。至于最佳实践，我并没有真正遵循任何。如果我需要以我喜欢的方式做某事，我只需创建自己的工具。但是，Cloud Run 比 Cloud Functions 更容易开发（意见不一）。为您的部署考虑两者。
@ProGirlXOXO，Dockerfile 开销 VS `deploy.sh` 开销。这是@Johnhanley 所说的观点，我是Cloud Run 的粉丝，我的观点是有偏见的！考虑可维护性、对 GKE 的可移植性（为什么不呢？）并发处理......无论如何，如果你的 2 个函数使用相同的库，它们可能（但不确定）可以属于同一个微服务，你可以将两者都部署在同一个容器。考虑您的用例，而不是 1 次开销 ;)

标签： python python-3.x google-cloud-platform google-cloud-functions

【解决方案1】：

您可以在一个目录中拥有多个功能。一个常见的结构如下：

.
├── common
│   ├── module1.py
│   └── module2.py
├── main.py
└── requirements.txt

main.py 包含这两个函数：

from common import module1, module2

def cloudfunction1(request):
    ...

def cloudfunction2(request):
    ...

您可以直接按名称部署这些功能：

$ gcloud beta functions deploy cloudfunction1 --runtime python37 --trigger-http
$ gcloud beta functions deploy cloudfunction2 --runtime python37 --trigger-http

或者通过入口点：

$ gcloud beta functions deploy foo --runtime python37 --entry-point cloudfunction1 --trigger-http
$ gcloud beta functions deploy bar --runtime python37 --entry-point cloudfunction2 --trigger-http

【讨论】：