如何通过控制台和ServerlessDevs在函数中配置官方公共层

函数计算支持的官方公共层

函数计算支持以下几类官方公共层。关于官方公共层的使用说明及最新版本，请参见公共层。

自定义运行时

包括自定义语言的运行时，例如Python 3.10、Node.js 17等。还包括一些自定义语言运行时的依赖库集合，例如，公共层Python310-Package-Collection包含Python常用的一些依赖库。


公共层名称	兼容的运行时	说明
Python310	Custom	Python 3.10.5运行时层
Python310-Package-Collection	Custom	Python 3.10运行时的常用依赖库集合
Python39	Custom	Python 3.9.13运行时层
Python39-Package-Collection	Custom	Python 3.9运行时的常用依赖库集合
Python38	Custom	Python 3.8.13运行时层
Python38-Package-Collection	Custom	Python 3.8.13运行时的常用依赖库集合
Python36	Custom	Python 3.6.15运行时层
Python36-Package-Collection	Custom	Python 3.6.15的常用依赖库集合
Dotnet6	Custom	ASP.NET 6.0.5运行时层
PHP81	Custom	PHP 8.1运行时层
PHP80	Custom	PHP 8.0运行时层
PHP72	Custom	PHP 7.2运行时层
Java11	Custom	Java 11运行时层
Java17	Custom	Java 17运行时层
Nodejs17	Custom	Node.js 17运行时层
Nodejs16	Custom	Node.js 16运行时层
Nodejs14	Custom	Node.js 14运行时层
Nodejs12	Custom	Node.js 12运行时层

常用依赖库


公共层名称	兼容的运行时	说明	版本（只展示核心库的版本号）
Python39-SciPy1x	Python 3.9 Custom	一款开源的科学计算库	scipy==1.9.0 numpy==1.23.2
Python39-PyTorch1x	Python 3.9 Custom	一款开源机器学习框架（CPU版）	torch==1.12.1+cpu torchaudio==0.12.1+cpu torchvision==0.13.1+cpu
Python39-Pandas1x	Python 3.9 Custom	一个基于NumPy的开源的数据分析和处理工具	pandas==1.4.3 numpy==1.23.2
Nodejs-Puppeteer17x	Node.js 14 Custom	一个Headless Chrome工具	puppeteer-v17.1.0

阿里云SDK


公共层名称	兼容的运行时	说明	版本
Aliyun-DataX	Python 2.7 Python 3 Python 3.9 Custom	阿里云DataWorks数据集成的开源版本	datax_v202205

以上列举部分官方公共层及其信息。如果您在使用过程中，未找到您需要的层，请联系我们为您添加。

通过控制台配置官方公共层

前提条件

创建函数

操作步骤

登录函数计算控制台，在左侧导航栏，单击服务及函数。
在顶部菜单栏，选择地域，然后在服务列表页面，单击目标服务。
在函数管理页面，单击目标函数操作列的配置。
在层区域，单击+添加层，从下拉列表中选择添加官方公共层。
在官方公共层下拉列表，查看层的描述和License信息并选择一个官方公共层，在层版本下拉列表，选择层版本，然后单击保存。

说明

一个函数最多支持配置5个层，包括自定义层和官方公共层。
当函数配置多个层时，这些层的内容将被合并至/opt目录，多个层按照层配置的逆序合并。如果多个层中有同名文件，先配置的层会覆盖后配置的层中的同名文件。

通过Serverless Devs配置官方公共层

前提条件

操作步骤

执行以下命令查找指定地域下的自定义层。

s cli fc layer list --official --region cn-hangzhou

执行成功后，返回官方公共层列表，如下所示。从中获取目标层的新ARN（即arnV2）并记录。

-
  layerName:         Aliyun-DataX
  arn:
  arnV2:             acs:fc:cn-hangzhou:official:layers/Aliyun-DataX/versions/1
  version:           1
  acl:               1
  description:       Aliyun DataX for python (datax_v202205)
  compatibleRuntime:
    - custom
    - python2.7
    - python3
    - python3.9
-
  layerName:         Python36-SciPy1x
  arn:
  arnV2:             acs:fc:cn-hangzhou:official:layers/Python36-SciPy1x/versions/1
  version:           1
  acl:               1
  description:       SciPy Layer for python36(scipy-1.5.4,numpy-1.19.5)
  compatibleRuntime:
    - custom
    - python3

示例解析如下：

layerName：层名称。
version：层版本。
arn：层的旧ARN。只支持在自定义层中使用。
arnV2：层的新ARN。只支持在官方公共层中使用。
acl：层的权限。取值0代表私有，取值1代表公有。官方公共层默认为公有，自定义层可以设置为私有或者公有。
description：层的描述信息。
compatibleRuntime：兼容的运行时列表。

在任意目录下创建s.yaml文件，填写获取的层的新ARN。

示例如下：

edition: 1.0.0          #  命令行YAML规范版本，遵循语义化版本（Semantic Versioning）规范
name: fcDeployApp       #  项目名称
access: "default"  #  密钥别名

services:
  fc-deploy-test: #  服务名称
    component: fc  # 组件名称
    props: #  组件的属性值
      region: cn-hangzhou
      service:
        name: fctest
        description: 'test'
        internetAccess: true
      function:
        name: emoji #  函数名称
        description: this is a layer demo
        runtime: python3.9
        codeUri: ./
        handler: index.handler
        memorySize: 128
        timeout: 6
        layers:    # 函数绑定层，取值是层的ARN
          - acs:fc:cn-hangzhou:official:layers/Aliyun-DataX/versions/1
          - acs:fc:cn-hangzhou:official:layers/Python39-SciPy1x/versions/1

在s.yaml文件所在目录，执行以下命令部署函数并为其配置层。
```
s deploy
```

函数计算支持的官方公共层

自定义运行时

常用依赖库

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通过Serverless Devs配置官方公共层

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