本文介绍在函数计算中使用Python运行时开发代码时,所涉及的Context(上下文)的相关概念和使用示例。
什么是上下文
当函数计算运行您的函数时,会将上下文对象传递到执行方法中。该对象包含有关调用、服务、函数和执行环境等信息。
上下文对象主要提供了以下参数。
字段 | 类型 | 说明 |
request_id | String | 本次调用请求的唯一ID。您可以记录该ID,当函数调用出现问题时方便查询。 |
credentials | Credentials结构,包含以下字段:
| 函数计算服务通过扮演服务角色而获取的一组临时密钥,其有效时间是36小时。您可以在代码中使用 |
function | FunctionMeta结构,包含以下字段:
| 当前调用的函数的一些基本信息,例如函数名、函数入口、函数内存和超时时间。 |
service | ServiceMeta结构,包含以下字段:
| 当前调用的函数所在的服务信息,包含接入的日志服务SLS的Project和Logstore信息,以及版本和别名信息。其中 |
region | String | 当前调用的函数所在地域ID,例如在华东2(上海)地域调用,则地域ID为cn-shanghai。详细信息,请参见服务接入地址。 |
account_id | String | 函数所属的阿里云账号ID(主账号ID)。 |
关于上下文的具体信息,请参见如下格式。
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
class Credentials:
def __init__(self, access_key_id, access_key_secret, security_token):
self.access_key_id = access_key_id
self.access_key_secret = access_key_secret
self.security_token = security_token
class Tracing:
def __init__(self, span_context, base64_baggages, jaeger_endpoint):
self.span_context = span_context
self.jaeger_endpoint = jaeger_endpoint
self.span_baggages = self.parseOpenTracingBaggages(base64_baggages)
def parseOpenTracingBaggages(self, base64_baggages):
span_baggages = {}
# None || '' returns false
if base64_baggages:
try:
import base64
str_baggages = base64.b64decode(base64_baggages)
span_baggages = json.loads(str_baggages)
except Exception as e:
import logging
fc_sys_logger = logging.getLogger('fc_sys_logger')
fc_sys_logger.error('Failed to parse base64 opentracing baggages:[{}], err: {}'.format(base64_baggages, e))
return span_baggages
class FunctionMeta:
def __init__(self, name, handler, memory, timeout):
self.name = name
self.handler = handler
self.memory = memory
self.timeout = timeout
class FCContext:
def __init__(self, account_id, request_id, credentials, function_meta, service_meta, region, tracing):
self.credentials = credentials
self.function = function_meta
self.request_id = request_id
self.service = service_meta
self.region = region
self.account_id = account_id
# self.tracing = tracing
使用示例
关于上下文的使用示例,请参见示例二:通过临时密钥安全读写OSS的资源。