手把手教你搞定阿里云函数计算的Python环境配置

你是不是也和我一样，刚开始接触“函数计算”这玩意儿的时候，脑袋里全是问号？啥叫无服务器？代码还能不部署在服务器上？听着好像挺玄乎，但其实用起来还挺香。尤其是当你想快速上线一个小功能、做个自动化脚本，或者测试个API接口时，函数计算简直就是救星——不用管服务器、不用操心运维，写完代码上传就行。

而在这其中，Python作为最亲民的编程语言之一，自然成了很多人玩转阿里云函数计算的首选。不过话说回来，虽然官方文档挺全，但新手第一次配置环境的时候，还是容易踩坑：依赖装不上、运行时报错、本地调试和云端表现不一样……一堆问题能把你整得怀疑人生。

别急，今天我就以一个“过来人”的身份，手把手带你把阿里云函数计算的Python环境从零搭起来。保证你看完就能上手，少走弯路，直接开干！

什么是阿里云函数计算？先搞明白它能干啥

咱们先别急着敲代码，先把概念捋清楚。阿里云函数计算（Function Compute）说白了就是一种“按需执行代码”的服务。你不需要买ECS实例，也不需要自己搭Nginx或Tomcat，只需要把你的Python函数上传上去，设定触发条件——比如HTTP请求、定时任务、OSS文件变化等等——它就会自动帮你运行。

举个例子：你想做个天气查询的小程序，用户发个城市名，你就返回当地天气。传统做法是你得租个服务器，跑个Flask应用，还得备案域名、配SSL证书……一套流程下来，光是准备就得花半天。但在函数计算里，你只需要写个函数处理请求，绑定个API网关，5分钟搞定上线。

而且最爽的是——你没调用的时候，它是“睡着”的，不花钱；只有真正执行的时候才计费。对于低频使用的小项目来说，可能一个月几毛钱都花不到，简直是个人开发者和初创团队的福音。

第一步：注册账号 & 创建函数计算服务

再香的服务也得先有账号。如果你还没阿里云账号，赶紧去注册一个。已经有账号的同学可以直接登录控制台。

登录后，在顶部搜索栏输入“函数计算”，进入 Function Compute 控制台。进去之后你会看到一个大大的“创建服务”按钮，点它！

服务名字随便起一个，比如叫 my-python-project 就行。执行角色这块，如果你是新手，直接选“使用默认服务角色”即可。这个角色决定了你的函数能不能访问其他阿里云资源，比如OSS、RDS等，后面用到再说。

创建完服务之后，就可以开始创建函数了。点击“创建函数”，选择“自定义创建”——因为我们想自己上传代码包，而不是用模板。

第二步：编写你的第一个Python函数

本地我们先新建一个项目文件夹，比如叫 fc-demo。在里面创建一个 index.py 文件，内容如下：

def handler(event, context):
    print("Hello from FC!")
    return 'Hello, World!'

就这么简单！这就是一个最基础的函数入口。阿里云函数计算要求主函数名叫 handler，接收两个参数：event 是触发事件的数据（比如HTTP请求体），context 包含运行时信息。

你可以先本地测试一下这个函数能不能跑通，没问题就继续下一步。

第三步：处理依赖问题——这才是重头戏

真正的项目哪能只靠内置库？你肯定要用 requests、flask、pandas 甚至更复杂的包。这时候问题就来了：怎么把这些第三方库一起打包上传？

答案是：你需要在 Linux 环境下 安装依赖，然后把整个 site-packages 打包进去。为什么强调 Linux？因为阿里云函数计算底层是基于 Linux 的，有些包在 Windows 上装完结构不对，上传后会报错“找不到模块”或者“不兼容”。

解决办法有两个：

• 用 Docker 模拟线上环境：拉一个跟函数计算一样的 Python 镜像，比如 python:3.9-slim，在里面 pip install 所有依赖。
• 直接用阿里云提供的工具 fun 或 sam 来构建，它会自动处理依赖打包。

推荐新手用第一种方式，虽然多几步，但理解更透彻。操作步骤如下：

1. 安装 Docker（不会的百度搜“Docker 安装教程”）
2. 打开终端，运行：
   docker run -v $(pwd):/app -w /app python:3.9 pip install -r requirements.txt -t ./package
3. 执行完你会发现多了个 package 文件夹，里面就是所有依赖库
4. 把 index.py 和 package 里的内容合并到同一个目录，压缩成 zip 包

注意：最终的 zip 包根目录下要有你的 index.py，同时第三方库也要在同一层，不能套在 package 文件夹里。否则运行时会找不到模块。

第四步：上传代码并设置运行环境

回到阿里云函数计算控制台，创建函数时选择“上传代码”，然后把你刚打好的 zip 包传上去。

运行环境选择 Python 3.9（推荐稳定版），入口函数写成 index.handler ——意思是“在 index.py 文件里的 handler 函数”。

内存和超时时间按需调整。一般默认 128MB 内存、3秒超时够用了。如果跑数据处理或下载大文件，可以调到 512MB 甚至 1GB，响应速度也会快不少。

保存之后，点击“测试”按钮。如果一切顺利，你应该能在日志里看到 “Hello from FC!” 的输出，说明函数成功运行了！

第五步：本地调试技巧，别总靠线上试错

每次改完代码都上传测试，效率太低。聪明人都会先本地模拟运行环境。

你可以用阿里云出的 fun local start 命令，或者更轻量的 serverless-offline 工具，在本地启动一个类似函数计算的HTTP服务。

比如这样：

fun local invoke index

它会模拟 event 和 context 参数，运行你的 handler 函数，并输出结果。调试起来方便多了，还能看详细的错误堆栈。

另外建议你把常用的命令写成 shell 脚本，比如 build.sh、deploy.sh，一键打包+上传，省时又省心。

第六步：绑定API网关，让你的函数对外提供服务

光能在后台跑还不够，我们通常希望别人能通过网址访问我们的函数。这就得靠“API 网关”了。

在函数详情页找到“触发器”选项卡，点击“创建触发器”，类型选“HTTP 触发器”。系统会自动给你生成一个公网可访问的 URL，比如：

https://xxxxxx.cn-shanghai.fcapp.run/2023-01-01/proxy/my-service/my-function/

把这个链接发给别人，他们就能调用你的函数了。你也可以绑定自己的域名，配上 HTTPS 证书，看起来就像正经服务一样。

小贴士：如何省钱又高效？

函数计算虽然便宜，但用不好也可能产生意外费用。几个实用建议送给你：

• 合理设置超时时间，避免函数卡死一直运行
• 冷启动会影响首请求延迟，高频服务可以考虑预留实例
• 日志保留策略设短一点，不然存储费悄悄上涨
• 善用监控告警，及时发现异常调用

最重要的一点：新用户一定要领优惠券！阿里云经常有活动，新人注册能领好几百的代金券，足够你免费跑几个月的函数计算+其他服务了。

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函数计算真的适合你吗？

说了这么多，最后来个总结。阿里云函数计算 + Python，特别适合以下几种场景：

• Webhook 接收处理（比如 GitHub 事件、钉钉机器人）
• 定时任务（每天早上发提醒、定时抓数据）
• 图片/文件处理（用户上传后自动压缩、转格式）
• 小型 API 服务（前后端分离项目中的后端接口）

但它也有局限：不适合长时间运行的任务，状态管理麻烦，调试比传统服务复杂一些。

所以我的建议是：拿个小项目练手，比如写个“每日一句鸡汤”API，或者做个“短链生成器”，跑通全流程，你就真正入门了。

别怕踩坑，每个程序员都是从“ ImportError: No module named xxx ”这种错误里爬出来的。只要坚持动手，你会发现，函数计算不仅不难，反而会让你爱上这种“写完即上线”的丝滑体验。

好了，今天的分享就到这里。希望这篇文章能帮你少踩几个坑，早点把想法变成现实。