在日常生活中，我们经常会遇到搜索照片的情况，如果是要寻找已经过去很久的照片，并且记忆中仅剩下零散记忆，常用的检索照片的方法是定位到大致的时间，然后一张一张的去查看。但这种做法效率低下，经常还会漏掉目标图片，所以在这种时候，我们很需要一款可以搜索图片的软件，即通过简单的文字描述就能实现图片的快速检索。

近几年微信小程序的发展速度飞快，从张小龙在 2017 微信公开课 Pro 上发布小程序正式上线到目前为止，小程序已经覆盖了超过 200 个细分行业，服务超过 1000 亿人次用户，年交易增长超过 600%，创造超过 5000 亿的商业价值。

本实例将会通过微信小程序，在 Serverless 架构上实现一款基于人工智能的相册小工具，在保证基础相册功能（新建相册、删除相册、上传图片、查看图片、删除图片）的基础上，增加搜索功能，即用户上传图片之后，基于 Image Caption 技术自动对图片进行描述，实现 Image to Text 的过程，当用户进行搜索时，通过文本间的相似度返回给用户最贴近的图片。

基础设计

该项目设计主要包括登录功能、相册新建、图片上传、相关预览以及搜索功能，整体如图所示。

其中注册功能的主要作用是，通过获取用户的唯一 Id（微信中的 OpenId），将用户信息存储到数据库中，之后的所有操作都需要根据该 Id 作为区分。相册功能主要包括相册添加、修改、删除以及查看等。图片功能包括图片上传功能、删除功能、查看功能。搜索功能主要是可以查看指定标签对应的图片列表，以及指定搜索内容对应的列表。当然这四个主要功能和模块是与前端关系紧密的部分，除此之外还有后端异步操作的两个模块，分别是图像压缩功能和图像描述功能。

注册功能

注册功能主要是用户点击注册账号之后执行的动作。该动作需要注意，用户点击注册账号注册的时候要先判断用户是否已经注册过，如果已经注册过则默认登陆，否则进行注册并登陆。当用户不想注册时，可以点击体验程序，可以对程序大部分页面进行预览。但是不能实现有关数据库的增删改查等功能。

登录功能页面如图所示。

相册功能

当用户注册登录之后，可以在相册管理页面进行相册相关的管理，包括编辑功能、删除功能以及新建功能，此处在进行添加和修改的时候，需要注意相册名称是否已经存在；在进行删除、修改相册等操作时要判断用户是否有操作该相册的权限等。

下图是相册功能相关原型图。

图片功能

图片功能主要包括图片列表以及图片获取、图片删除以及图片上传功能，在图片获取与删除的过程中，要对用户是否有该项操作的权限进行判断，图片上传时也要判断用户是否有上传到指定相册的权限。图片功能相关原型图如所示。

图片功能部分除了用户侧可见的功能，还有定时任务，当用户上传图片之后，系统会在后台异步进行图像压缩以及图像的描述、关键词提取等。

整体流程如图所示：

搜索功能

搜索功能指的是通过关键词或者使用者的描述，获得目标数据的过程，这一功能原型图如图所示：

这一部分的难点和重点在于通过用户的描述，搜索到目标数据。这个过程的基本流程如图所示：

项目开发

初步了解 Serverless Cli

Serverless 架构具备按量付费、低成本运维、高效率开发等优点，可以帮助我们快速开发，快速迭代项目。而 Serverless Framework 则是一个非常高效的工具，其兼容了 AWS，Google Cloud 以及腾讯云等多家厂商的 Serverless 架构，为开发者提供一个多云的开发者工具，若以腾讯云为例，其拥有 Plugin 和 Components 两个部分。

Plugin 和 Components 这两个部分可以说是各有千秋，具体操作大家可以参看官方说明，我在这里想列举几点：

• Plugin 部署到线上的函数会自动变更名字，例如函数是 myFunction，服务和阶段是 myService-Dev，那么函数部署到线上就是 myService-Dev-myFunction，这样的函数名，很可能会让函数间调用等部分产生很多不可控因素。例如现在的环境是 Dev，函数间调用就要写函数名是 myService-Dev-myFunction，如果环境是 Test，此时就要写 myService-Test-myFunction，我始终觉得，更改环境应该只需要更改配置，而不是更深入的代码逻辑。
• Plugin 也是有优势的，例如 Invoke、Remove 以及部署单个函数的功能，同时 Plugin 也有全局变量，这更像是一个开发者工具，可以开发、部署、调用、查看一些信息、指标，删除回滚等操作也可以通过 Plugin 完成；
• Components 可以看作是一个组件集，这里面包括了很多的 Components，既有基础的 Components，例如 cos、scf、apigateway 等，也有一些拓展的 Components，例如在 cos 上拓展出来的 website，可以直接部署静态网站等，还有一些框架级的，例如 Koa、Express 等；
• Components 除了支持的产品多，可以部署框架之外，更有吸引力的是其部署到线上的函数名字就是我指定的名字，不会出现额外的东西；
• 相比 Plugin，Components 在功能上略显单薄，除了部署和删除，再没有其他功能了。如果有多个功能要部署，并写在了一个 Components 的 yaml 上，那么每次部署都要部署所有的功能。换句话说，如果你只修改了一个函数，并且因为不想重新部署函数，而希望注释掉其它函数，这个是无法实现的，在 Components 看来就只有一个函数，并且它还会帮你把注释掉的函数在线上删除；
• Components 更多的定义是组件，所以每个组件就是一个东西，在 Components 上是没有全局变量的。

综上所述，对比 Plugin 和 Components 各有优劣，我很期待产品策略能够将二者合并或者功能对齐。在本文，我选择了 Components 来做这个项目。

造轮子：全局变量组件

使用 Components 做项目，我遇到的第一个难题是配置文件怎么办？我有很多的配置，我难道要在每个函数中写一遍？

于是，我做了一个新的： serverless-global 。这是一个 Components 功能，用来满足全局变量的需求。

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Conf: component: "serverless-global" inputs: mysql_host: gz-cdb-mytest.sql.tencentcdb.com mysql_user: mytest mysql_password: mytest mysql_port: 62580 mysql_db: mytest mini_program_app_id: mytest mini_program_app_secret: mytest

在使用的时候，只需要使用${}就可以引用，例如：

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Album_Login: component: "@serverless/tencent-scf" inputs: name: Album_Login codeUri: ./album/login handler: index.main_handler runtime: Python3.6 region: ap-shanghai environment: variables: mysql_host: ${Conf.mysql_host} mysql_port: ${Conf.mysql_port} mysql_user: ${Conf.mysql_user} mysql_password: ${Conf.mysql_password} mysql_db: ${Conf.mysql_db}

利用这个功能就可以很轻松将配置信息统一提取到了一个地方。需要说明的是，为什么我要把一些配置信息放在环境变量，而不是统一放在一个配置文件中，因为环境变量在 SCF 中会真的打到环境中，也就是说，你可以直接取到，我个人觉得比每次创建实例读取一次配置文件性能要好一些，虽然性能优势有限，但是，我还是觉得这样做是比较优雅的。最主要的是，相比写到代码中和配置到单独的配置文件中，这样做可以将代码分享给别人，并更好的保护敏感信息。

数据库设计

数据库部分主要对相关的表和表之间的关系进行建立。首先需要创建项目所必须的表：

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CREATE DATABASE `album`;CREATE TABLE `album`.`tags` ( `tid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `name` VARCHAR(255) NOT NULL , `remark` TEXT NULL , PRIMARY KEY (`tid`)) ENGINE = InnoDB;CREATE TABLE `album`.`category` ( `cid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `name` VARCHAR(255) NOT NULL , `sorted` INT NOT NULL DEFAULT '1' , `user` INT NOT NULL , `remark` TEXT NULL , `publish` DATE NOT NULL , `area` VARCHAR(255) NULL , PRIMARY KEY (`cid`)) ENGINE = InnoDB;CREATE TABLE `album`.`users` ( `uid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `nickname` TEXT NOT NULL , `wechat` VARCHAR(255) NOT NULL , `remark` TEXT NULL , PRIMARY KEY (`uid`)) ENGINE = InnoDB;CREATE TABLE `album`.`photo` ( `pid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `name` VARCHAR(255) NOT NULL , `small` VARCHAR(255) NOT NULL , `large` VARCHAR(255) NOT NULL , `category` INT NOT NULL , `tags` VARCHAR(255) NULL , `remark` TEXT NULL , `creattime` DATE NOT NULL , `creatarea` VARCHAR(255) NOT NULL , `user` INT NOT NULL , PRIMARY KEY (`pid`)) ENGINE = InnoDB;CREATE TABLE `album`.`photo_tags` ( `ptid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `tag` INT NOT NULL , `photo` INT NOT NULL , `remark` INT NULL , PRIMARY KEY (`ptid`)) ENGINE = InnoDB;

创建之后，逐步添加表之间的关系以及部分限制条件：

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ALTER TABLE `photo_tags` ADD CONSTRAINT `photo_tags_tags_alter` FOREIGN KEY (`tag`) REFERENCES `tags`(`tid`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE RESTRICT; ALTER TABLE `photo_tags` ADD CONSTRAINT `photo_tags_photo_alter` FOREIGN KEY (`photo`) REFERENCES `photo`(`pid`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE RESTRICT;ALTER TABLE `photo` ADD CONSTRAINT `photo_category_alter` FOREIGN KEY (`category`) REFERENCES `category`(`cid`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE RESTRICT;ALTER TABLE `photo` ADD CONSTRAINT `photo_user_alter` FOREIGN KEY (`user`) REFERENCES `users`(`uid`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE RESTRICT;ALTER TABLE `category` ADD CONSTRAINT `category_user_alter` FOREIGN KEY (`user`) REFERENCES `users`(`uid`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE RESTRICT;ALTER TABLE `tags` ADD unique(`name`);

函数功能开发

接下来，开始写第一个函数——注册登录函数。因为这是一个小程序，所以注册登录实际上就是拿着用户的 openId 去数据库查查有没有信息，有信息的话，就执行登录，没有信息的话就 insert 一下。那么问题来了，如何连接数据库？之所以有这样的问题，是源自两个因素：

• 我们平时做项目的时候，并不是每次请求都连接一次数据库，很多时候，数据库的连接是可以保持下来的，但是在 Serverless 架构下可以实现吗？或者我们需要去哪里连接数据库呢？
• 传统项目，我们做数据库连接只用一个方法就可以搞定，但是函数中，每个函数都是单独存在的，是否每个函数都要连接一下数据库？

初始化资源探索

针对问题 1，我们来做一个实验，先在腾讯云云函数创建一个 test：

创建之后，疯狂点击测试按钮，多次记录运行日志：

第一次

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START RequestId: 4facbf59-3787-11ea-8026-52540029942f Event RequestId: 4facbf59-3787-11ea-8026-52540029942f 11111111 222222222 END RequestId: 4facbf59-3787-11ea-8026-52540029942f Report RequestId: 4facbf59-3787-11ea-8026-52540029942f Duration:1ms Memory:128MB MaxMemoryUsed:27.3164MB

第二次

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START RequestId: 7aaf7921-3787-11ea-aba7-525400e4521d Event RequestId: 7aaf7921-3787-11ea-aba7-525400e4521d 222222222 END RequestId: 7aaf7921-3787-11ea-aba7-525400e4521d Report RequestId: 7aaf7921-3787-11ea-aba7-525400e4521d Duration:1ms Memory:128MB MaxMemoryUsed:27.1953MB

第三次

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START RequestId: 742be57a-3787-11ea-b5c5-52540047de0f Event RequestId: 742be57a-3787-11ea-b5c5-52540047de0f 222222222 END RequestId: 742be57a-3787-11ea-b5c5-52540047de0f Report RequestId: 742be57a-3787-11ea-b5c5-52540047de0f Duration:1ms Memory:128MB MaxMemoryUsed:27.1953MB

第四次

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START RequestId: 6faf934b-3787-11ea-8026-52540029942f Event RequestId: 6faf934b-3787-11ea-8026-52540029942f 222222222 END RequestId: 6faf934b-3787-11ea-8026-52540029942f Report RequestId: 6faf934b-3787-11ea-8026-52540029942f Duration:1ms Memory:128MB MaxMemoryUsed:27.1953MB

大家仔细观察，发现了什么？我在函数外侧写的print("11111111")实际上只出现了一次，也就是说只运行了一次，而函数内的print("222222222")则是出现了多次，确切来说是每次都会出现，函数在创建的时候，会让我们写一个执行方法，例如index.main_handler，就是说默认的入口文件就是index.py下的main_handler方法。通过刚才的小实验，是不是可以认为，云函数实际上是随着机器或者容器启动同时启动了一个进程（这个时候会走一次外围的一些代码逻辑），然后当函数执行的时候，会走我们指定的方法，当函数执行完，这个容器并不会被马上销毁，而是进入销毁的倒计时，这个时候如果有请求来了，那么很可能复用这个容器，此时就没有容器启动的说法，会直接执行我们的方法。

按照这个逻辑，是不是我们的函数，如果要在我们的方法之外，初始化数据库就可以保证尽可能少的数据库连接建立，而满足更多的请求呢？换句话说，是不是和容器复用类似，我们就可以复用数据库的连接了？

所以，我们可以尝试这样写整个代码（login 为例）

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# -*- coding: utf8 -*- import osimport pymysqlimport json connection = pymysql.connect(host=os.environ.get('mysql_host'), user="root", password=os.environ.get('mysql_password'), port=int(62580), db="mini_album", charset='utf8', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor, autocommit=1) def getUserInfor(connection, wecaht): try: connection.ping(reconnect=True) cursor = connection.cursor() search_stmt = ( "SELECT * FROM `users` WHERE `wechat`=%s" ) data = (wecaht) cursor.execute(search_stmt, data) cursor.close() result = cursor.fetchall() return len(result) except Exception as e: print("getUserInfor", e) try: cursor.close() except: pass return False def addUseerInfor(connection, wecaht, nickname, remark): try: connection.ping(reconnect=True) cursor = connection.cursor() insert_stmt = ( "INSERT INTO users(wechat,nickname,remark) " "VALUES (%s,%s,%s)" ) data = (wecaht, nickname, remark) cursor.execute(insert_stmt, data) cursor.close() connection.close() return True except Exception as e: print(e) try: cursor.close() except: pass return False def main_handler(event, context): print(event) body = json.loads(event['body']) wecaht = body['wechat'] nickname = body['nickname'] remark = str(body['remark']) if getUserInfor(connection, wecaht) == 0: if addUseerInfor(connection, wecaht, nickname, remark): result = True else: result = False else: result = True return { "result": result }

公共组件的编写

• 如果这个函数要作为小程序的一个接口，那么就要接 APIGW，那么如何才能实现本地测试呢？每次都发到线上配置 APIGW 触发器才能测试，这显然是不现实的。
• 这个函数需要数据库的连接，需要获取用户的信息等，难道别的函数不需要吗？如果需要，那么是否每个函数都要重复写这部分代码？或者说，代码的复用应该如何处理呢？是否可以提取公共组件呢？

所以，我将这个函数进行了规范化和完整化：

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# -*- coding: utf8 -*- import json try: import returnCommon from mysqlCommon import mysqlCommonexcept: import common.testCommon common.testCommon.setEnv() import common.returnCommon as returnCommon from common.mysqlCommon import mysqlCommon mysql = mysqlCommon() def main_handler(event, context): try: print(event) body = json.loads(event['body']) wecaht = body['wechat'] nickname = body['nickname'] remark = str(body['remark']) if not wecaht: return returnCommon.return_msg(True, "请使用微信小程序登陆本页面。") if not mysql.getUserInfor(wecaht): if not nickname: return returnCommon.return_msg(True, "参数异常，请重试。") if mysql.addUserInfor(wecaht, nickname, remark): return returnCommon.return_msg(False, "注册成功") return returnCommon.return_msg(True, "注册失败，请重试。") return returnCommon.return_msg(False, "登录成功") except Exception as e: print(e) return returnCommon.return_msg(True, "用户信息异常，请联系管理员处理") def test(): event = { "requestContext": { "serviceId": "service-f94sy04v", "path": "/test/{path}", "httpMethod": "POST", "requestId": "c6af9ac6-7b61-11e6-9a41-93e8deadbeef", "identity": { "secretId": "abdcdxxxxxxxsdfs" }, "sourceIp": "14.17.22.34", "stage": "release" }, "headers": { "Accept-Language": "en-US,en,cn", "Accept": "text/html,application/xml,application/json", "Host": "service-3ei3tii4-251000691.ap-guangzhou.apigateway.myqloud.com", "User-Agent": "User Agent String" }, "body": json.dumps({ "wechat": "12345", "nickname": "test", "remark": "", }), "pathParameters": { "path": "value" }, "queryStringParameters": { "foo": "bar" }, "headerParameters": { "Refer": "10.0.2.14" }, "stageVariables": { "stage": "release" }, "path": "/test/value", "queryString": { "foo": "bar", "bob": "alice" }, "httpMethod": "POST" } print(main_handler(event, None)) if __name__ == "__main__": test()

数据库等一些公共组件，统一放在common目录下，例如mysqlCommon.py(部分):

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# -*- coding: utf8 -*- import osimport randomimport pymysqlimport datetime try: import cosClientexcept: import common.cosClient as cosClient class mysqlCommon: def __init__(self): self.getConnection({ "host": os.environ.get('mysql_host'), "user": os.environ.get('mysql_user'), "port": int(os.environ.get('mysql_port')), "db": os.environ.get('mysql_db'), "password": os.environ.get('mysql_password') }) def getConnection(self, conf): self.connection = pymysql.connect(host=conf['host'], user=conf['user'], password=conf['password'], port=int(conf['port']), db=conf['db'], charset='utf8', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor, autocommit=1) def doAction(self, stmt, data): try: self.connection.ping(reconnect=True) cursor = self.connection.cursor() cursor.execute(stmt, data) result = cursor cursor.close() return result except Exception as e: print(e) try: cursor.close() except: pass return False def addUserInfor(self, wecaht, nickname, remark): insert_stmt = ( "INSERT INTO users(wechat, nickname, remark) " "VALUES (%s,%s,%s)" ) data = (wecaht, nickname, remark) result = self.doAction(insert_stmt, data) return False if result == False else True

这样做的好处是：

• 将数据库提取出一个公共组件，便于维护
• 在 login 函数中，根据不同的时期（本地开发和线上）可以导入不同的模块

便于开发与测试的方法

由于云函数的测试非常不友好，所以为了在编写代码时可以更快地模拟线上环境，我选择通过增加test()方法来模拟触发器情况，进行简单的测试。

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try: import cosClientexcept: import common.cosClient as cosClient

这样会更加便利，同时模拟网关，做一个测试方法：

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def test(): event = { "requestContext": { "serviceId": "service-f94sy04v", "path": "/test/{path}", "httpMethod": "POST", "requestId": "c6af9ac6-7b61-11e6-9a41-93e8deadbeef", "identity": { "secretId": "abdcdxxxxxxxsdfs" }, "sourceIp": "14.17.22.34", "stage": "release" }, "headers": { "Accept-Language": "en-US,en,cn", "Accept": "text/html,application/xml,application/json", "Host": "service-3ei3tii4-251000691.ap-guangzhou.apigateway.myqloud.com", "User-Agent": "User Agent String" }, "body": json.dumps({ "wechat": "12345", "nickname": "test", "remark": "", }), "pathParameters": { "path": "value" }, "queryStringParameters": { "foo": "bar" }, "headerParameters": { "Refer": "10.0.2.14" }, "stageVariables": { "stage": "release" }, "path": "/test/value", "queryString": { "foo": "bar", "bob": "alice" }, "httpMethod": "POST" } print(main_handler(event, None))

增加本地测试时，指定test()方法：

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if __name__ == "__main__": test()

这样，线上触发时会默认执行main_handler, 而本地执行，则会通过test走入main_handler，我们可以边开发，边测试，全部弄好之后再部署到线上。

线上获取配置信息是通过获取环境变量，本地又该如何执行？我们需要先进行这个操作：

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# -*- coding: utf8 -*- import yamlimport os def setEnv(): file = open("/Users/dfounderliu/Documents/code/AIAlbum/serverless.yaml", 'r', encoding="utf-8") file_data = file.read() file.close() data = yaml.load(file_data) for eveKey, eveValue in data['Conf']['inputs'].items(): print(eveKey, eveValue) os.environ[eveKey] = str(eveValue)

这样，我们这个文件就既可以线上直接用，也可以本地直接用了！

那么，Yaml 怎么写？

然后，我们可以在部署函数的时候将公共组件引入项目中。

本地形式：

线上形式：

项目部署

• 在使用之前，需要先有一个腾讯云的账号，并且开通了 COS、COS、APIGW 以及 CDB 等相关产品权限；
• 将项目 clone 到本地，配置自己的密钥信息、数据库信息。配置文件在cloudFunction目录下的serverless.yaml中：

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# 函数们的整体配置信息Conf: component: "serverless-global" inputs: region: ap-shanghai runtime: Python3.6 handler: index.main_handler include_common: ./common mysql_host: gz-c************************.com mysql_user: root mysql_password: S************************! mysql_port: 6************************0 mysql_db: album mini_program_app_id: asdsa************************dddd mini_program_app_secret: fd340c4************************8744ee tencent_secret_id: AKID1y************************l1q0kK tencent_secret_key: cCoJ************************FZj5Oa tencent_appid: 1256773370 cos_bucket: 'album-1256773370' domain: album.0duzahn.com

由于我目前使用的是 Serverless Components，没有全局变量等，所以在此处增加了全局变量组件，在这里设置好全局变量，在之后的 Components 中可以直接引用，例如：

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# 创建存储桶CosBucket: component: '@serverless/tencent-website' inputs: code: src: ./cos region: ${Conf.region} bucketName: ${Conf.cos_bucket}

• 安装必备工具，例如必须要安装 Serverless Framework（可以参考： https://cloud.tencent.com/document/product/1154/39005）, 同样由于本项目后台开发语言是 Python，您也需要一些 Python 的开发工具以及包管理工具，以及小程序云开发的 IDE；
• 在部分文件夹下安装相对应的依赖：cloudFunction/album/prdiction需要安装 Pillow, opencv，tensorflow，jiebacloudFunction/album/getPhotoSearch需要安装 gensim，jieba 以及 collectionscloudFunction/album/compression需要安装 Pillow
  注意，在安装的时候一定要用 CentOS 操作系统，并且 Python 要 3.6 版本，如果没相对应系统，可以在这里打包对应的依赖： http://serverless.0duzhan.com/app/scf_python_package_download/
• 将项目部署到云端，只需要通过指令serverless –debug即可：

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DEBUG ─ Resolving the template's static variables. DEBUG ─ Collecting components from the template. DEBUG ─ Downloading any NPM components found in the template. DEBUG ─ Analyzing the template's components dependencies. DEBUG ─ Creating the template's components graph. DEBUG ─ Syncing template state. DEBUG ─ Executing the template's components graph. DEBUG ─ Starting API-Gateway deployment with name APIService in the ap-shanghai region ... ... DEBUG ─ Updating configure... DEBUG ─ Created function Album_Get_Photo_Search successful DEBUG ─ Setting tags for function Album_Get_Photo_Search DEBUG ─ Creating trigger for function Album_Get_Photo_Search DEBUG ─ Deployed function Album_Get_Photo_Search successful DEBUG ─ Uploaded package successful /Users/dfounderliu/Documents/code/AIAlbum/.serverless/Album_Prediction.zip DEBUG ─ Creating function Album_Prediction DEBUG ─ Updating code... DEBUG ─ Updating configure... DEBUG ─ Created function Album_Prediction successful DEBUG ─ Setting tags for function Album_Prediction DEBUG ─ Creating trigger for function Album_Prediction DEBUG ─ Trigger timer: timer not changed DEBUG ─ Deployed function Album_Prediction successful Conf: region: ap-shanghai ... ... - path: /photo/delete method: ANY apiId: api-g9u6r9wq - path: /album/delete method: ANY apiId: api-b4c4xrq8 - path: /album/add method: ANY apiId: api-ml6q5koy 156s › APIService › done

这个过程只用了 156s 就部署了所有函数，然后打开小程序的 id 带入miniProgram目录，并且填写自己的appid在文件project.config.json的第 17 行，同时也要配置自己项目的基础目录，就是 API 网关给我们返回的地址，写在app.js的第 10 行，此时项目就可以运行起来了。

总结

本文中的例子是通过 Serverless 架构使用 Python 语言开发了一个微信小程序，这里面涉及到了数据库的增删改查，公共组件的提取，如何定义 Components 的全局变量，如何本地调试和线上触发二者兼得，以及在什么地方初始化数据库"性价比较高"。希望通过这样一个简单的例子，可以让 Serverless 在更多的领域都有实际的应用价值，可以给更多人灵感和启发：Serverless？万物都可以 Serverless 么？让我们一起来尝试更多 Serverless 架构的应用领域吧。

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