大家都看到了，这是一个全新的公众号，而我，目前也在疯狂的写Serverless架构的各种实战化教程：为什么不拿这个公众号开刀呢？是的，在过去的日子中，我发了两个工程化项目：

• AI_Album：一个Python开发的人工智能相册系统，搭建在Serverless架构上；
• ServerlessBlog：一个Python开发的Serverless博客系统，前台接口是原生开发，后台是一个Flask框架部署在函数计算上。

我为什么要做这样的工程化例子呢？因为我发现，Serverless架构真的很好用，但是最佳实践却很少。尤其是工程化的例子更是少的可怜。做了小程序、做了CMS，我的第三个实践案例就是公众号的开发。

在之前的文章中，已经和大家分享了如何快速简单的上手公众号开发：

今天将和大家在这个基础上，开始第一个模块的开发：文章搜索功能。

首先要说为什么要做文章搜索功能？

因为用户，不知道我们发了什么文章，也不清楚每个文章具体内容，他可能只需要简单的关键词，来看一下这个公众号是否有他想要的东西，例如他搜索：如何上传文件？或者搜索：如何开发Component？这样简单的问题，就可以快速把最相关的历史文章推送给用户，这将会是很方便的一件事情(别管这个是不是伪需求，主要目的是要开发一个有趣的公众号，通过这个公众号的开发，让大家对Serverless架构更加了解和熟悉。)

先简单的来看一下效果图：

是的，通过这样简单的问题描述，找到目标结果，表面上这是一个文章搜索功能，实际上可以把它拓展成是一种“客服系统”。甚至将其升级为一种“聊天系统”，当然这些都是后话。

在上一节课的基础上，我们新增两个函数：

函数1: 索引建立函数

主要功能：通过触发该函数，可以将现有的公众号数据进行整理，并且建立适当的索引文件，存储到COS中。

# -*- coding: utf8 -*-import osimport reimport jsonimport randomfrom snownlp import SnowNLPfrom qcloud_cos_v5 import CosConfigfrom qcloud_cos_v5 import CosS3Clientbucket = os.environ.get('bucket')secret_id = os.environ.get('secret_id')secret_key = os.environ.get('secret_key')region = os.environ.get('region')client = CosS3Client(CosConfig(Region=region, SecretId=secret_id, SecretKey=secret_key))def main_handler(event, context):    response = client.get_object(        Bucket=bucket,        Key=event["key"],    )    response['Body'].get_stream_to_file('/tmp/output.txt')    with open('/tmp/output.txt') as f:        data = json.loads(f.read())    articlesIndex = []    articles = {}    tempContentList = [        "_", " ",    ]    for eveItem in data:        for i in range(0, len(eveItem['content']['news_item'])):            content = eveItem['content']['news_item'][i]['content']            content = re.sub(r'', '_', content)            content = re.sub(r'<.>', '', content)            for eve in tempContentList:                content = content.replace(eve, "")            if "Serverless实践列表" in content:                content = content.split("Serverless实践列表")[i]            desc = "%s。%s。%s" % (                eveItem['content']['news_item'][i]['title'],                eveItem['content']['news_item'][i]['digest'],                "。".join(SnowNLP(content).summary(3))            )            tempKey = "".join(random.sample('zyxwvutsrqponmlkjihgfedcba', 5))            articlesIndex.append(                {                    "media_id": tempKey,                    "description": desc                }            )            articles[tempKey] = eveItem['content']['news_item'][i]    client.put_object(        Bucket=bucket,        Body=json.dumps(articlesIndex).encode("utf-8"),        Key=event['index_key'],        EnableMD5=False    )    client.put_object(        Bucket=bucket,        Body=json.dumps(articles).encode("utf-8"),        Key=event['key'],        EnableMD5=False    )

这一部分，可能定制化比较多一些，首先是tempContentList变量，这个部分是因为我的很多公众号都会有开始的这样一句话，所以为了建立索引比较准确，我将一些可能影响结果的话去掉。然后我还通过上述代码去掉了code标签里面的内容，因为代码也会影响结果，同时我还去掉了html标签。

原始的文件大概是这样的：

处理好的文件(通过标题+描述+SnowNLP提取的摘要)：

然后这些文件存储到COS中：

这一部分的核心就是，正确让我们提取出来的description尽可能的可以准确的描述文章的内容。一般情况下，标题就是文章的核心，但是标题可能有一些信息丢失，例如说文章：【想法】用Tencent云Serverless你要知道他们两个的区别实际上描述的是Plugin和Component的区别，虽然标题知道是两个东西，但是却缺少了核心的目标，所以再加上我们下面的描述：什么是Serverless Framework Plugin？什么是Component？Plugin与Component有什么区别？想要入门Serverless CLI，这两个产品必须分的清楚，本文将会分享这二者区别与对应的特点、功能。当然，加上描述之后内容变得已经相当精确，但是正文中，可能有相对来说更加精准的描述或者额外的内容，所以采用的是标题+描述+摘要(textRank提取出来的前三句，属于提取式文本)。

函数2: 搜索函数

主要功能：当用户向微信号发送了指定关键词，通过该函数获取的结果。

思考：函数1和函数2，都可以集成在之前的函数中，为什么要把函数1和函数2单独拿出来做一个独立的函数存在呢？放在一个函数中不好么？

是这样的，主函数触发次数相对来说是最多的，而且这个函数本身不需要太多的资源配置(64M就够了)，而函数1和函数2，可能需要消耗更多的资源，如果三个函数合并放在一起，可能函数的内存大小需要整体调大，满足三个函数需求，这样的话，相对来说会消耗更多资源，例如主函数触发了10次(64M，每次1S)，函数1触发了2次(512M，每次5S)，函数2触发了4次(384M，每次3S)

如果将三个函数放在一起，资源消耗是：

如果将其变成三个函数来执行，资源消耗是：

前者总计资源消耗13308，后者10432，随着调用次数越来越多，主函数的调用比例会越来越大，所以节约的资源也就会越来越多，所以此处建议将资源消耗差距比较大的模块，分成不同函数进行部署。

import osimport jsonimport jiebafrom qcloud_cos_v5 import CosConfigfrom qcloud_cos_v5 import CosS3Clientfrom collections import defaultdictfrom gensim import corpora, models, similaritiesbucket = os.environ.get('bucket')secret_id = os.environ.get('secret_id')secret_key = os.environ.get('secret_key')region = os.environ.get('region')client = CosS3Client(CosConfig(Region=region, SecretId=secret_id, SecretKey=secret_key))def main_handler(event, context):    response = client.get_object(        Bucket=bucket,        Key=event["key"],    )    response['Body'].get_stream_to_file('/tmp/output.txt')    with open('/tmp/output.txt') as f:        data = json.loads(f.read())    articles = []    articlesDict = {}    for eve in data:        articles.append(eve['description'])        articlesDict[eve['description']] = eve['media_id']    sentence = event["sentence"]    documents = []    for eve_sentence in articles:        tempData = " ".join(jieba.cut(eve_sentence))        documents.append(tempData)    texts = [[word for word in document.split()] for document in documents]    frequency = defaultdict(int)    for text in texts:        for word in text:            frequency[word] += 1    dictionary = corpora.Dictionary(texts)    new_xs = dictionary.doc2bow(jieba.cut(sentence))    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]    tfidf = models.TfidfModel(corpus)    featurenum = len(dictionary.token2id.keys())    sim = similarities.SparseMatrixSimilarity(        tfidf[corpus],        num_features=featurenum    )[tfidf[new_xs]]    answer_list = [(sim[i], articles[i]) for i in range(1, len(articles))]    answer_list.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)    result = []    print(answer_list)    for eve in answer_list:        if eve[0] > 0.10:            result.append(articlesDict[eve[1]])    if len(result) >= 8:        result = result[0:8]    return {"result": json.dumps(result)}

这一部分的代码也是很简单，主要是通过文本的相似度对每个文本进行评分，然后按照评分从高到低进行排序，给定一个阈值(此处设定的阈值为0.1)，输出阈值之前的数据。

另外这里要注意，此处引用了两个依赖是jieba和gensim，这两个依赖都可能涉及到二进制文件，所以强烈推荐在CentOS系统下进行打包。当然，如果没有CentOS的小伙伴也可以尝试我的打包工具：

(小声BB：我是MacOS，我就是在自己做的这个网页上打包之后，下载到本地，放进去的，完美，自己做的东西先满足了自己的需求，嘻嘻)

接下来就是主函数中的调用，为了实现上述功能，需要在主函数中新增方法：

1: 获取全部图文消息

def getTheTotalOfAllMaterials():    '''    :return:    '''    accessToken = getAccessToken()    if not accessToken:        return "Get Access Token Error"    url = "公众号url/cgi-bin/material/get_materialcount?access_token=%s" % accessToken    responseAttr = urllib.request.urlopen(url=url)    return json.loads(responseAttr.read())def getMaterialsList(listType, count):    '''    :return:    '''    accessToken = getAccessToken()    if not accessToken:        return "Get Access Token Error"    url = "公众号url/cgi-bin/material/batchget_material?access_token=%s" % accessToken    materialsList = []    for i in range(1, int(count / 20) + 2):        requestAttr = urllib.request.Request(url=url, data=json.dumps({            "type": listType,            "offset": 20 * (i - 1),            "count": 20        }).encode("utf-8"), headers={            "Content-Type": "application/json"        })        responseAttr = urllib.request.urlopen(requestAttr)        responseData = json.loads(responseAttr.read().decode("utf-8"))        materialsList = materialsList + responseData["item"]    return materialsList

可以通过以下代码调用：

rticlesList = getMaterialsList("news", getTheTotalOfAllMaterials()['news_count'])

2: 将图文消息存储到COS，并且通过函数的Invoke接口，实现函数间调用：

def saveNewsToCos():    global articlesList    articlesList = getMaterialsList("news", getTheTotalOfAllMaterials()['news_count'])    try:        cosClient.put_object(            Bucket=bucket,            Body=json.dumps(articlesList).encode("utf-8"),            Key=key,            EnableMD5=False        )        req = models.InvokeRequest()        params = '{"FunctionName":"Weixin_GoServerless_GetIndexFile", "ClientContext":"{"key": "%s", "index_key": "%s"}"}' % (            key, indexKey)        req.from_json_string(params)        resp = scfClient.Invoke(req)        resp.to_json_string()        response = cosClient.get_object(            Bucket=bucket,            Key=key,        )        response['Body'].get_stream_to_file('/tmp/content.json')        with open('/tmp/content.json') as f:            articlesList = json.loads(f.read())        return True    except Exception as e:        print(e)        return False

3: 根据搜索反馈回来的Key实现文章内容的对应

def searchNews(sentence):    req = models.InvokeRequest()    params = '{"FunctionName":"Weixin_GoServerless_SearchNews", "ClientContext":"{"sentence": "%s", "key": "%s"}"}' % (        sentence, indexKey)    req.from_json_string(params)    resp = scfClient.Invoke(req)    print(json.loads(json.loads(resp.to_json_string())['Result']["RetMsg"]))    media_id = json.loads(json.loads(json.loads(resp.to_json_string())['Result']["RetMsg"])["result"])    return media_id if media_id else None

最后在main_handler中，增加使用逻辑：

逻辑很简答，就是根据用户发的消息，去查找对应的结果，拿到结果之后判断结果个数，如果有1个相似内容，则返回一个图文，如果有多个则返回带有链接的文本。

另外一个逻辑是建立索引，直接是通过API网关触发即可，当然，如果怕不安全或者有需要的话，可以增加权限坚定的参数：

额外优化：

在接口列表中，我们可以看到获取accessToken的接口实际上是有次数限制的，每次获取有效期两个小时。所以，我们就要在函数中，对这部分内容做持久化。为了这个小东西，弄一个MySQL貌似不是很划算，所以决定用COS：

def getAccessToken():    '''    正常返回：{"access_token":"ACCESS_TOKEN","expires_in":7200}    异常返回：{"errcode":40013,"errmsg":"invalid appid"}    :return:    '''    global accessToken    # 第一次判断是判断本地是否已经有了accessToken，考虑到容器复用情况    if accessToken:        if int(time.time()) - int(accessToken["time"]) <= 7000:            return accessToken["access_token"]    # 如果本地没有accessToken，可以去cos获取    try:        response = cosClient.get_object(            Bucket=bucket,            Key=accessTokenKey,        )        response['Body'].get_stream_to_file('/tmp/token.json')        with open('/tmp/token.json') as f:            accessToken = json.loads(f.read())    except:        pass    # 这一次是看cos中是否有，如果cos中有的话，再次进行判断段    if accessToken:        if int(time.time()) - int(accessToken["time"]) <= 7000:            return accessToken["access_token"]    # 如果此时流程还没停止，则说明accessToken还没获得到，就需要从接口获得，并且同步给cos    url = "公众号url/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=%s&secret=%s" % (appid, secret)    accessTokenResult = json.loads(urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8"))    accessToken = {"time": int(time.time()), "access_token": accessTokenResult["access_token"]}    print(accessToken)    response = cosClient.put_object(        Bucket=bucket,        Body=json.dumps(accessToken).encode("utf-8"),        Key=accessTokenKey,        EnableMD5=False    )    return None if "errcode" in accessToken else accessToken["access_token"]

当然，我觉得这段代码可以继续优化，但是目前这个算是一个思路。

最后上一下Yaml：

Conf:  component: "serverless-global"  inputs:    region: ap-shanghai    bucket: go-serverless-1256773370    wxtoken: 小程序Token    appid: 小程序appid    secret: 小程序密钥    secret_id: Tencent云SecretId    secret_key: Tencent云SecretKeyWeixin_Bucket:  component: '@gosls/tencent-cos'  inputs:    bucket: ${Conf.bucket}    region: ${Conf.region}Weixin_GoServerless:  component: "@gosls/tencent-scf"  inputs:    name: Weixin_GoServerless    codeUri: ./Admin    handler: index.main_handler    runtime: Python3.6    region: ap-shanghai    description: 微信公众号后台服务器配置    memorySize: 64    timeout: 100    environment:      variables:        region: ${Conf.region}        bucket: ${Conf.bucket}        wxtoken: ${Conf.wxtoken}        appid: ${Conf.appid}        secret: ${Conf.secret}        secret_id: ${Conf.secret_id}        secret_key: ${Conf.secret_key}    events:      - apigw:          name: Weixin_GoServerless          parameters:            serviceId: service-lu0iwy4t            protocols:              - https            environment: release            endpoints:              - path: /                serviceTimeout: 100                method: ANY                function:                  isIntegratedResponse: TRUEWeixin_GoServerless_GetIndexFile:  component: "@gosls/tencent-scf"  inputs:    name: Weixin_GoServerless_GetIndexFile    codeUri: ./GetIndexFile    handler: index.main_handler    runtime: Python3.6    region: ap-shanghai    description: 微信公众号索引建立功能    memorySize: 512    timeout: 100    environment:      variables:        region: ${Conf.region}        bucket: ${Conf.bucket}        secret_id: ${Conf.secret_id}        secret_key: ${Conf.secret_key}Weixin_GoServerless_SearchNews:  component: "@gosls/tencent-scf"  inputs:    name: Weixin_GoServerless_SearchNews    codeUri: ./SearchNews    handler: index.main_handler    runtime: Python3.6    region: ap-shanghai    description: 微信公众号图文搜索功能    memorySize: 384    timeout: 100    environment:      variables:        region: ${Conf.region}        bucket: ${Conf.bucket}        secret_id: ${Conf.secret_id}        secret_key: ${Conf.secret_key}

这里组件记住一定要用@gosls代替@serverless，因为@serverless目前没有指定组件部署，所以你每次修改都要全部重新部署，你要知道这里最后两个函数代码非常大，你部署一次要10分钟左右，所以用@gosls这个组件库，就可以通过-n参数进行单独部署

最后：代码已经在Git上开源，我会不断更新，直到项目完成

欢迎watch-star-fork三连击。