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2018-05-04 11:11:36
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matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
x轴数据，y轴数据，format_string控制曲线的格式字串
format_string 由颜色字符，风格字符，和标记字符
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)
plt.show()
结果
**kwards：
color 颜色
linestyle 线条样式
marker 标记风格
markerfacecolor 标记颜色
markersize 标记大小 等等
plt.plot([5,4,3,2,1])
plt.show()
结果
plt.plot([20,2,40,6,80]) #缺省x为[0,1,2,3,4,...]
plt.show()
结果
plt.plot()参数设置
Property Value Type
alpha 控制透明度，0为完全透明，1为不透明
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 颜色设置
contains the hit testing function
dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
dashes sequence of on/off ink in points
data 数据(np.array xdata, np.array ydata)
figure 画板对象a matplotlib.figure.Figure instance
label 图示
linestyle or ls 线型风格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]
linewidth or lw 宽度float value in points
lod [True False]
marker 数据点的设置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘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
确定x，y值，将其打印出来
x=np.linspace(-1,1,5)
y=2*x+1
plt.plot(x,y)
plt.show()
2、plt.figure()用来画图，自定义画布大小
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1) #在变量fig1后进行plt.plot操作，图形将显示在fig1中
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2) #在变量fig2后进行plt.plot操作，图形将显示在fig2中
plt.show()
plt.close()
结果
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()
结果：
3、plt.subplot(222)
将figure设置的画布大小分成几个部分，参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2，两行两列的4块区域，1表示选择图形输出的区域在第一块，图形输出区域参数必须在“行x列”范围 ，此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111)，则表示画布整个输出，不分割成小块区域，图形直接输出在整块画布上
plt.subplot(222)
plt.plot(y,xx) #在2x2画布中第二块区域输出图形
plt.show()
plt.subplot(223) #在2x2画布中第三块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
plt.subplot(224) # 在在2x2画布中第四块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
4、plt.xlim设置x轴或者y轴刻度范围
如
plt.xlim(0,1000) # 设置x轴刻度范围，从0~1000 #lim为极限，范围
plt.ylim(0,20) # 设置y轴刻度的范围，从0~20
5、plt.xticks()：设置x轴刻度的表现方式
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)) # 设置x轴刻度
plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))
结果
6、ax2.set_title('xxx')设置标题，画图
#产生[1,2,3,...,9]的序列
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot1')
plt.xlabel('M')
plt.ylabel('N')
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.set_title('Scatter Plot2clf')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X') #设置X/Y轴标签是在对应的figure后进行操作才对应到该figure
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') #可以看出画散点图是在对figure进行操作
ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')
#设置图标
plt.legend('show picture x1 ')
#显示所画的图
plt.show()
结果
7、plt.hist（）绘制直方图（可以将高斯函数这些画出来）
绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行，其中的hist函数可以直接绘制直方图
调用方式：
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')
hist的参数非常多，但常用的就这六个，只有第一个是必须的，后面四个可选
arr: 需要计算直方图的一维数组
bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10
normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0
facecolor: 直方图颜色
edgecolor: 直方图边框颜色
alpha: 透明度
histtype: 直方图类型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
返回值 ：
n: 直方图向量，是否归一化由参数normed设定
bins: 返回各个bin的区间范围
patches: 返回每个bin里面包含的数据，是一个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()
结果：
a: [ 85. 720. 195.] #每个柱子的值
b: [-0.36109509 -0.1357318 0.08963149 0.31499478] #每个柱的区间范围
c: a list of 3 Patch objects #总共多少柱子
8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')
使用注意：确定了figure就一定要确定象限，然后用scatter，或者不确定象限，直接使用plt.scatter
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
a=plt.subplot() #默认为一个象限
# a=fig.add_subplot(222)
a.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
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()
结果
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Python入门技能树基础语法函数
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plt的一些函数的使用_班花i的博客_plt函数
plt.函数 Fwuyi的博客 6513 1plt.figure( )函数:创建画布 2plt.plot(x, y, format_string, label="图例名"):绘制点和线, 并控制样式。 其中x是x轴数据,y是y轴数据,xy一般是列表和数组。format_string 是字符串的格式包括线...
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Python的数据科学函数包(三)——matplotlib(plt)_hxxjxw的博客...
import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) plt.show() plt.imshow()有一个cmap参数,即指定颜色映射规则。默认的cmap即颜料板是十色环 哪怕是单通道图,值在0-1之间,用plt.imshow()仍然可以显示彩色图,就是因为颜色映射的关...
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对Python中plt的画图函数详解
今天小编就为大家分享一篇对Python中plt的画图函数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
plt.plot()函数详解
plt.plot()函数详细介绍 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数 说明 x X轴数据，列表或数组，可选 y Y轴数据，列表或数组 format_string 控制曲线的格式字符串，可选 **kwargs 第二组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线 format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成 颜色字符 'b' 蓝色 'm' 洋红色 magenta 'g' 绿色 'y.
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python图像处理基础知识(plt库函数说明)_小草莓爸爸的博客_p...
1.画图(plt库)1.1 plt.figure(num=’’,figsize=(x, y),dpi= ,facecolor=’’,edgecolor=’’)num:表示整个图标的标题 figsize:表示尺寸 facecolor:表示1.2 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)...
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1、plt.plot(x,y) plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符 import matplotlib.pyplot as plt ...
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最新发布 python plt 绘图详解（plt.版本）
python plt绘图详解
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python图像处理基础知识（plt库函数说明）
import matplotlib.pyplot as plt的一些基础用法，包括直方图
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plt.subplot() 函数解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot
plt.subplot()函数用于直接制定划分方式和位置进行绘图。 函数原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我们只用到前三个参数,将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于对子图进行编号。
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...中plt的画图函数_Ethan的博客的博客_python的plt函数
1、plt.legend plt.legend(loc=0)#显示图例的位置,自适应方式 说明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...
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plt.函数
1 plt.figure( ) 函数：创建画布 2 plt.plot(x, y, format_string, label="图例名")：绘制点和线, 并控制样式。 其中x是x轴数据，y是y轴数据，xy一般是列表和数组。format_string 是字符串的格式包括线条颜色、点类型、线类型三个部分。向参数label传入图例名，使用plt.legend( )创建图例。 2.1 画一条含x、y的线条 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y
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Python深度学习入门之plt画图工具基础使用（注释详细，超级简单）
Python自带的plt是深度学习最常用的库之一，在发表文章时必然得有图作为支撑，plt为深度学习必备技能之一。作为深度学习入门，只需要掌握一些基础画图操作即可，其他等要用到的时候看看函数API就行。 1 导入plt库（名字长，有点难记） import matplotlib.pyplot as plt 先随便画一个图，保存一下试试水： plt.figure(figsize=(12,8), dpi=80) plt.plot([1,2,6,4],[4,5,6,9]) plt.savefig('./plt_pn
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python画图plt函数学习_dlut_yan的博客_python plt
figure()函数可以帮助我们同时处理生成多个图,而subplot()函数则用来实现,在一个大图中,出现多个小的子图。 处理哪个figure,则选择哪个figure,再进行画图。 参考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...
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plt.plot()函数_安之若醇的博客_plt.plot()函数
plt.plot()函数是matplotlib.pyplot用于画图的函数传一个值列表:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt=[1,2,3,4,5]y=[3,4,5,6,7]plt.plot(t, y)当x省略的时候,默认[0,1…,N-1]递增可以传元组也可以传...
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python画图plt函数学习
python中的绘图工具 ：matplotli，专门用于画图。 一. 安装与导入 工具包安装：conda install matplotli 导入：import matplotlib.pyplot as plt 画图主要有：列表绘图；多图绘图；数组绘图 二. 列表绘图 1. 基础绘图：plt.plot；plt.show import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.show()
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python中plt的含义_对Python中plt的画图函数详解
1、plt.legendplt.legend(loc=0)#显示图例的位置，自适应方式说明：'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式)'upper right' : 1,'upper left' : 2,'lower left' : 3,'lower right' : 4,'right' : 5,'cent...
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Python中plt绘图包的基本使用方法
其中，前两个输入参数表示x轴和y轴的坐标，plot函数将提供的坐标点连接，即成为要绘制的各式线型。常用的参数中，figsize需要一个元组值，表示空白画布的横纵坐标比；plt.xticks()和plt.yticks()函数用于设置坐标轴的步长和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数分别用于设置x坐标轴、y坐标轴和图标的标题信息。的数据处理时，发现了自己对plt的了解和使用的缺失，因此进行一定的基础用法的学习，方便之后自己的使用，而不需要频繁的查阅资料。...
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python-plt.xticks与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() 设置x或y轴对应显
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plt绘图总结
matplotlib绘图
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Python的数据科学函数包(三)——matplotlib(plt)
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热门推荐 python plt 画图
使用csv数据文件在百度网盘 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') # pd.to_datetime() 转换成日期格式，即由 1948/1/1 转换为 1948-01-01 unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) ...
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python数据可视化实现步骤,Python数据可视化图实现过程详解
Python数据可视化图实现过程详解更多python视频教程请到菜鸟教程画分布图代码示例：# encoding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * # 支持中文mpl.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]‘mention...
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matplotlib-plt.plot用法
文章目录 英语好的直接参考这个网站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 将x,y绘制为线条或标记 参数： x, y：数据点的水平/垂直坐标。x值是可选的，默认为range（len（y））。通常，这些参数是 一维数组。它们也可以是标量，也可以是二维的（在这种情况下，列代表单独的数据集）。 这些参数不能作为关键字传递。 fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速设置基本行属性的缩
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python Plt学习
plt的简单学习
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plt.show()和plt.imshow()的区别
问题：plt.imshow()无法显示图像 解决方法:添加：plt.show()，即 plt.imshow(image) #image表示待处理的图像 plt.show() 原理：plt.imshow()函数负责对图像进行处理，并显示其格式，而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的函数显示出来。 ...
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python题库刷题网站_python在线刷题网站
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技术人对外发布原创技术内容的最大平台；社区覆盖了云计算、大数据、人工智能、IoT、云原生、数据库、微服务、安全、开发与运维9大技术领域。","link1":...
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python xticks_Python Matplotlib.pyplot.yticks()用法及代码示例
Matplotlib是Python中的一个库，它是数字的-NumPy库的数学扩展。 Pyplot是Matplotlib模块的基于状态的接口，该模块提供了MATLAB-like接口。Matplotlib.pyplot.yticks()函数matplotlib库的pyplot模块中的annotate()函数用于获取和设置y轴的当前刻度位置和标签。用法： matplotlib.pyplot.yticks...
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python的plt函数_plt.plot画图函数
[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False#设置横纵坐标的名称以及对应字体格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...
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plt函数
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4.7.1. 默认参数值
最常用的一种形式是为一个或多个参数指定默认值。这会创建一个可以使用比定义是允许的参数更少的参数调用的函数，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)
这个函数可以通过几种不同的方式调用:
只给出必要的参数:
ask_ok('Do you really want to quit?')
给出一个可选的参数:
ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)
或者给出所有的参数:
ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')
这个例子还介绍了 in 关键字。它测定序列中是否包含某个确定的值。
默认值在函数 定义 作用域被解析，如下所示:
i = 5
def f(arg=i):
print(arg)
i = 6
f()
将会输出 5。
重要警告: 默认值只被赋值一次。这使得当默认值是可变对象时会有所不同，比如列表、字典或者大多数类的实例。例如，下面的函数在后续调用过程中会累积（前面）传给它的参数:
def f(a, L=[]):
L.append(a)
return L
print(f(1))
print(f(2))
print(f(3))
这将输出:
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
如果你不想让默认值在后续调用中累积，你可以像下面一样定义函数:
def f(a, L=None):
if L is None:
L = []
L.append(a)
return L
你把单做一个的代码贴出来，我可以帮你合到一个图上。
先看结果：
然后贴代码：
导包和def函数还用原来的；
从可视化开始换成下面：
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()
希望可以帮到你
Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python是一种解释型脚本语言，可以应用于Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发这些领域。
Python的应用
1、系统编程
提供API（Application Programming Interface应用程序编程接口），能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。
2、图形处理
有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。
3、数学处理
NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
4、文本处理
python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。
5、数据库编程
程序员可通过遵循Python DB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。
6、网络编程
提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。
7、Web编程
应用的开发语言，支持最新的XML技术。
8、多媒体应用
Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。
9、pymo引擎
PYMO全称为python memories off，是一款运行于Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发，并且适用于创建秋之回忆（memories off）风格的AVG游戏，故命名为PYMO。
10、黑客编程
python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。
参考资料来源：百度百科—Python
C#语言由于需要编译后才可以在 CoreCLR 虚拟机中运行。因此在 SCF 中的使用方式，和 Python、Node.js 这类脚本型语言不同，和Java一样有如下限制：
不支持上传代码：使用 C# 语言，仅支持上传已经开发完成，编译打包后的 zip 包。SCF 环境不提供 C# 的编译能力。
不支持在线编辑：不能上传代码，所以不支持在线编辑代码。CoreCLR 运行时的函数，在代码页面仅能看到再次通过页面上传或 COS 提交代码的方法。
自定义.NET Custom runtime
Custom Runtime的封装工作就是要把各种trigger 的事件封装一个.NET Standard库，开发云函数。自 .NET Core 2.0 开始， 提供了名为 IHostedService 的新接口，有助于轻松实现托管服务，文章《ASP.NET Core 3.x控制IHostedService启动顺序浅探》有深入的实现分析，基于IHostedService 实现一个SCFHostService：
这里我们把SCF的Custom Runtime 抽象到ISCFHost 中
在SCFHost 类中完成Custom Runtime的业务处理，接收来自SCF 的事件，转发给函数进行处理，函数处理的接口 IFunctionInvoker：
默认实现了FunctionInvoker 把请求信息 返回给 SCF：
responseBody 代表了SCF函数的不同Trigger事件信息，我们可以根据不同的Trigger 定义不同的处理函数，例如我们处理HttpTrigger的函数为HttpFunctionInvoker：
上面我们已经完成了最小的MVP封装，利用.NET Core的依赖注入容器封装起来，我们定义了一个ISCFBuilder 来组装函数的配置和服务：
SCF 云函数开发
我们使用.NET Core的控制台程序来开发云函数，创建一个控制台程序, 引用Yhd.TencentCloud.SCF 包，把Program.cs 替换成类似代码：
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();
}
}
}
通过ConfigureSCF 可以添加函数的依赖服务，例如上面例子中的EasyCaching 以及函数的服务， 关键的一句是 scfbuilder.Services.AddTransientIFunctionInvoker, JobsHttpFunctionInvoker(); 把函数的处理逻辑使用JobsHttpFunctionInvoker 进行注入。把函数的配置放到appsettings.json。
现在SCF 云函数有个问题是本地Windows开发问题，本地的函数逻辑的测试可以通过单元测试进行。还有函数打包必须在Linux环境下进行。
云函数部署
创建 bootstrap 文件
bootstrap 是运行时入口引导程序文件，Custom Runtime 加载函数时固定检索 bootstrap 同名文件，并执行该程序来启动 Custom Runtime 运行时。Custom Runtime 支持任意语言及版本开发运行函数，主要基于 bootstrap 引导程序由开发者自定义实现。其中，bootstrap 需具备以下条件：
需具有可执行权限。
能够在 SCF 系统环境（CentOS 7.6）中运行。
下面这个是 .NET Core 3.1的云函数 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 就是我们开发的函数文件。
成功创建 bootstrap 和 函数文件 后，目录结构如下所示：
├ bootstrap
└ index
需要在Linux 下执行以下命令，设置文件可执行权限，并将其添加至 ZIP 包
部署包准备好后，可以通过 云函数控制台 来创建和发布函数
在腾讯云云函数计算上部署.NET Core 3.1的更多相关文章
阿里云函数计算上部署.NET Core 3.1
使用阿里云ECS或者其他常见的VPS服务部署应用的时候,需要手动配置环境,并且监测ECS的行为,做补丁之类的,搞得有点复杂.好在很多云厂商(阿里云.Azure等)提供了Serverless服务,借助于 ...
IIS上部署Net.Core
部署: 1.安装vc_redist.x64vc_redist.x64 2.安装DotNetCore.1.0.0.RC2-WindowsHosting 3.安装DotNetCore.1.0.0-SDK. ...
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在CentOS 8 上 部署 .Net Core 应用程序
在Centos 8 上 部署 .Net Core 应用程序 -- 记录篇 1.更新dnf 源 1 dnf update 2.安装 Asp.Net Core 运行时 1 dnf install ...
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之前做项目都是在本地跑,最近遇到需要在在云服务器(阿里云或者腾讯云都可以,差不多)上部署Java Web项目的问题,一路上遇到了好多坑,在成功部署上去之后写一下部署的步骤与过程,一是帮助自己总结记忆, ...
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【netcore入门】在Windows IIS上部署.NET Core 2.1项目
部署之前先检查下面2个先决条件是否满足 1.安装了 IIS 模块 win7 在 控制面板→程序和功能→打开或关闭Windows功能→勾选Internet 信息服务(Internet Informati ...
CentOS7系统上部署.net core程序
一.准备工作 首先安装 xshell 和 xftp ,前者用于SSH连接Linux服务器,后者用于FTP上传下载文件. xshell和xftp个人使用是免费的,下载地址 之后分别输入用户名和密码登录主 ...
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