开发函数计算的正确姿势 —— 排查超时问题-低调大师

开发函数计算的正确姿势 —— 排查超时问题

2018-11-22 601

写不尽的 code，查不完的 bug

通常我们写 bug，哦，不对，写代码时总不会一帆风顺，往往各种 bug 充斥其中，即使测试有较高的代码覆盖率往往也会有漏网之鱼。能写出一些比较隐蔽或者看起来像 feature 的 bug，并且经过了测试、code review 等层层的考验，最终 merge 到主干，这也算的上是一种本事。

这次，我们讨论的场景是，当你制造的 bug 被别人发现或者不小心把自己坑了，而不得不去 fix，且你自己也忘了这个 bug 是怎么写的了，在这种情况下，如何排查问题？

一气呵成，bug 侧漏

var request = require('request');

exports.handler = function(event, context, callback) {
    console.log("event:

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开发函数计算的正确姿势 —— 爬虫

在《函数计算本地运行与调试 - Fun Local 基本用法》中，我们介绍了利用 Fun Local 本地运行、调试函数的方法。但如果仅仅这样简单的介绍，并不能展现 Fun Local 对函数计算开发的巨大效率的提升。这一次，我们拿一个简单的场景来举例子——开发一个简单的爬虫函数（代码参考函数计算控制台模板)，介绍如何以正确姿势，从零开始，开发一个自动伸缩、按调用次数收费的 serverless 爬虫应用。开发步骤我们将这个完整的应用拆分成多步，并且在每一步完成后，我们都会进行相应的运行验证。 1. 创建 Fun 项目首先，我们创建一个名为 image-crawler 的目录作为项目的根。然后在该目录下创建一个名为 template.yml 的文件，内容为： ROSTemplateFormatVersion: '2015-09-0

2018-11-23

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在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后，我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章。在数据科学和数据分析领域中，这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具。我会解释当使用统计模型时，通常将模型拟合在训练集上，以便对未被训练的数据进行预测。在统计学和机器学习领域中，我们通常把数据分成两个子集：训练数据和测试数据，并且把模型拟合到训练数据上，以便对测试数据进行预测。当做到这一点时，可能会发生两种情况：模型的过度拟合或欠拟合。我们不希望出现这两种情况，因为这会影响模型的可预测性。我们有可能会使用具有较低准确性或不常用的模型（这意味着你不能泛化对其它数据的预测）。什么是模型的过度拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）？过度拟合过度拟合意味着模型训练得“太好”了，并且与训练数据集过于接近了。这通常发

2018-11-23

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。