Python 环境配置
本节介绍在本地计算资源中配置 Python 环境的方法。
为什么要配置 Python 环境?
安装好 FuncStudio 本地执行器后,还需要在配置本地 python 环境,因为用户在本地执行的算法内核程序,都需要借助 FuncStudio-SDK(CloudPSS-SDK 的一个类)给内核程序封装输入输出接口后,才能接入本地执行器,如下图所示。
FuncStudio-SDK 包括从执行器中获取函数输入参数值的接口以及在执行器中格式化输出计算结果的接口。
FuncStudio-SDK 又分为针对 Python 算法的 Python-SDK 和针对 Matlab 算法的 Matlab-SDK。
Matlab-SDK 会在 Matlab 中启动一个 Python 解释器,并且在 Python 解释器里调用 Matlab 算法,是的一种特殊的 FuncStudio-SDK,本质上仍然是 Python-SDK。
因此,无论是使用 Python 还是 Matlab 语言编写的算法内核程序在接入本地执行器前都需要在本地安装 3.7 及以上版本的 Python,并安装 Python-SDK 包。
配置流程
如果用户在本地设备上安装了多个版本的 python,建议使用虚拟 Python 环境来管理接入 FuncStudio 的算法内核。创建虚拟 Python 环境是为了让函数项目运行在一个独立的环境中,使得不同环境下的项目互不干扰。常用的 Python 虚拟环境管理工具有 virtualenv 以及 Anaconda。接下来,我们以 virtualenv 为例,展示虚拟 Python 环境的配置流程。
安装 virtualenv
本地设备中打开终端命令窗口,输入并执行如下命令来安装 Python 的 virtualenv 包。
pip install virtualenv