你是不是也遇到过这种情况：想做个小工具或API服务，却被服务器配置、运维、扩容这些事搞得头大？去年我帮一个做自媒体的朋友搭过一个“每日热点聚合”工具，他本来想租台云服务器，结果光配置环境、装依赖就花了两天，每月还得掏好几百服务器费用。后来我 他试试无服务器架构，用Python写核心逻辑，部署到云函数上，结果不到两小时就跑通了，现在每月费用连50块都不到——这就是Python+无服务器架构的魅力：让你把精力全放在代码上，不用再操心服务器那摊子事。
先搞懂：“无服务器”到底是个啥？
你可能会说：“没服务器怎么跑代码？”其实“无服务器”（Serverless）不是真的没有服务器，而是云厂商帮你把服务器藏起来了。你只需要写代码，然后告诉云平台“我的代码要做什么”，剩下的服务器维护、扩容、灾备，全由平台搞定。打个比方，传统部署像你自己买锅买菜做饭，Serverless就像点外卖——你只管吃（写代码），不用管厨房（服务器）。
而Python和Serverless简直是天生一对。你想想，Python语法简洁，几行代码就能实现复杂功能；生态丰富，不管是数据处理（Pandas）、API开发（Flask/FastAPI）还是爬虫（Requests），都有现成的库。更重要的是，几乎所有云厂商（AWS、阿里云、腾讯云）都把Python作为Serverless的“一等公民”，提供专门的运行时环境和优化工具。就像AWS Lambda文档里说的，Python是目前用户最活跃的运行时之一，社区支持和资源都非常丰富（AWS Lambda Python开发指南）。
这3个优势，让我再也不想碰传统服务器
我自己从2020年开始用Serverless部署Python应用，这几年踩过不少坑，但也实实在在感受到了它的好处，尤其是对中小项目和个人开发者来说：
传统部署VS Serverless部署，差别到底有多大？
为了让你更直观感受，我整理了一个对比表，是我之前帮客户评估方案时做的，你可以看看哪种更适合你：
| 对比维度 | 传统服务器部署（EC2/云服务器） | Python Serverless部署（Lambda/函数计算） |
|---|---|---|
| 初始配置 | 需手动装系统、依赖、配置网络，新手至少1天 | 直接选Python运行时，3分钟配好基础环境 |
| 成本 | 按服务器规格付费，闲置时也收费（如2核4G约300元/月） | 按调用次数+运行时间付费，低流量场景几乎免费（100万次调用/月内免费） |
| 运维工作量 | 需定期更新系统、监控负载、处理故障，每周至少2小时 | 零运维，云厂商自动处理服务器故障和扩容 |
| 扩缩容能力 | 需手动调整服务器规格或配置负载均衡，响应慢 | 自动扩缩容，从1次/秒到10万次/秒无缝应对 |
30分钟从零部署你的第一个Python Serverless应用
说了这么多好处，你肯定想动手试试了吧？接下来我就带你用阿里云函数计算（国内访问方便，免费额度也足）部署一个“天气查询API”——输入城市名，返回实时天气。全程30分钟，跟着做就能跑通，就算你是第一次接触Serverless也不用怕。
第一步：准备工具和账号（5分钟）
你需要先准备这3样东西：
pip install aliyun-fc2，这是函数计算的Python SDK，后面部署要用）。 我第一次用的时候，因为没装CLI工具，直接在网页上写代码，结果复制粘贴时格式乱了，折腾了好久。所以 你现在就把CLI装好，后面部署会更顺利。
第二步：写30行Python代码实现天气查询（10分钟）
我们的API功能很简单：接收GET请求，参数是city（城市名），返回该城市的实时温度和天气状况。核心逻辑用requests库调用免费天气API（比如“和风天气”的免费接口，注册就能领key），然后用JSON返回结果。
先新建一个文件夹（比如weather-api），里面创建两个文件：
index.py：存放Python代码 requirements.txt：声明依赖（只有requests） index.py代码
（直接复制过去，记得把YOUR_API_KEY换成你的和风天气key）：
import requests
import json
def handler(event, context):
# 解析请求参数（阿里云函数计算会把HTTP请求信息放到event里）
event_dict = json.loads(event)
city = event_dict.get('queryParameters', {}).get('city', '北京') # 默认查北京
# 调用和风天气API获取数据（免费接口文档：https://dev.qweather.com/docs/api/weather/now/）
weather_url = f"https://devapi.qweather.com/v7/weather/now?location={city}&key=YOUR_API_KEY"
response = requests.get(weather_url)
weather_data = response.json()
# 提取需要的信息（温度、天气状况）
if weather_data.get('code') == '200':
now = weather_data['now']
result = {
"city": city,
"temperature": now['temp'] + "℃",
"weather": now['text'],
"message": "查询成功"
}
else:
result = {"message": "查询失败，可能城市名错误"}
# 返回JSON格式响应（阿里云要求返回特定格式，包含statusCode和body）
return {
"statusCode": 200,
"headers": {"Content-Type": "application/json"},
"body": json.dumps(result, ensure_ascii=False)
}
requirements.txt
就一行：
requests==2.31.0这里有个小细节：阿里云函数计算的handler函数必须接收event和context两个参数，event里包含请求信息（比如URL参数、请求体），context是运行时上下文（不用管）。我第一次写的时候忘了解析event，直接用city = event['city']，结果一直报错“KeyError”，后来看文档才知道要先json.loads(event)，这个坑你可别踩。
第二步：配置触发器（让API能被外部访问）
代码写好了，怎么让别人通过URL访问呢？这就需要“触发器”——告诉云平台“当有人访问某个URL时，就执行我的代码”。
my-first-serverless），其他默认； weather-api； index.py和requirements.txt拖进去； /weather，方法选GET。 这里要注意：API网关路径别用特殊字符，比如/weather就很好记。我之前试过用/get_weather_info，结果测试时总记错路径，后来改成短路径就顺手多了。
第三步：部署、测试和调试（5分钟）
配置完触发器，直接点“部署”按钮，等10秒左右就部署完成了。这时候API网关会生成一个访问URL，比如https://xxxxxx.cn-shanghai.fc.aliyuncs.com/2016-08-15/proxy/my-first-serverless/weather-api/weather/。
现在打开浏览器，在URL后面加?city=上海，比如https://xxxxxx.cn-shanghai.fc.aliyuncs.com/2016-08-15/proxy/my-first-serverless/weather-api/weather/?city=上海，应该就能看到返回结果了：
{"city": "上海", "temperature": "25℃", "weather": "多云", "message": "查询成功"}如果没成功，别慌，先看“日志”。在函数详情页点“日志查询”，能看到代码运行的每一步输出。比如我第一次测试时返回“查询失败”，看日志发现是和风天气API的key填错了，重新换key就好了。
最后：3个让你的Serverless应用更稳定的小技巧
部署成功只是开始，想让应用跑得更稳，这几个细节你得注意：
requests库虽然好用，但体积不小。如果你的代码很简单，试试用urllib（Python自带库）替代，能减少包体积，加快冷启动速度（冷启动就是函数第一次运行时的启动时间，包越小越快）。 print输出日志，比如print(f"调用天气API返回：{weather_data}")，出问题时查日志会很方便。 按这些步骤做完，你的第一个Python Serverless应用应该已经跑起来了！这个天气API虽然简单，但涵盖了Serverless开发的核心流程：写代码→配触发器→测试→调试。你可以试着扩展功能，比如加上“ 3天预报”，或者把结果存到云数据库里——Serverless的玩法其实很多。
如果你按步骤做的时候遇到问题，或者成功跑通了，都欢迎回来告诉我！说不定下次我们可以一起开发更复杂的应用呢～
你写Python代码的时候肯定离不开各种第三方库吧？比如调API要用requests，处理数据可能用Pandas，这些库在本地跑没问题，部署到Serverless环境时就得特别注意依赖管理了。最基础的办法是在项目根目录建个requirements.txt文件，把你用到的库和版本号都写进去，比如你用了requests 2.31.0版本，就直接写“requests==2.31.0”。这样云平台部署的时候会自动读取这个文件，帮你把依赖都装好。我之前有个项目没指定版本号，只写了“requests”，结果云平台装了最新版，里面有个方法名变了，代码直接报错，后来加上版本号“==2.31.0”才解决——所以版本号最好写死，避免不同版本带来的兼容性问题。
不过要是你用的库带C扩展，比如Pandas、NumPy这些科学计算库，光靠requirements.txt可能就行不通了。因为这些库安装时需要编译C代码，而Serverless环境通常没有编译工具，直接装会失败。这时候就得用“层”（Layer）功能，简单说就是把编译好的依赖包提前打包成“层”，然后让你的函数引用这个层。比如阿里云有现成的“Python科学计算层”，里面已经预装了Pandas、NumPy这些常用库，你直接在函数配置里勾选这个层就行，省得自己打包。我之前帮朋友部署一个数据处理函数，用了Pandas，试了好几次requirements.txt都失败，后来发现阿里云有公共层，勾上之后一秒就跑通了。所以如果可以的话，尽量优先选纯Python库，比如用requests（纯Python）而不是某些带C扩展的HTTP库，能少踩很多坑。
Python无服务器架构适合开发哪些类型的应用？
适合轻量化、事件驱动型应用，如API接口、定时任务（如数据同步）、文件处理（如图片压缩）、小工具（如天气查询）等。不适合长时间运行（超过15分钟）或需要持续连接的应用（如实时聊天），因为多数云厂商对单次函数执行时间有限制（如阿里云函数计算默认超时时间为300秒）。
Serverless应用冷启动会影响使用体验吗？如何缓解？
冷启动（首次调用或闲置后启动）可能导致1-3秒延迟，对实时性要求高的场景有影响。缓解方法包括：选择更小的依赖包（如用urllib替代requests减少加载时间）、配置云厂商的“预置并发”功能（提前预热实例）、避免频繁更新代码（每次更新可能触发冷启动）。多数个人项目和中小流量场景下，冷启动影响可忽略。
部署Python Serverless应用时，如何处理第三方库依赖？
需在项目根目录创建requirements.txt文件，列出依赖包（如requests==2.31.0），云平台会自动安装。若依赖包含C扩展（如部分数据分析库），需通过“层”（Layer）功能提前打包编译好的依赖，或使用云厂商提供的公共层（如阿里云的Python科学计算层）。 优先选择纯Python库，减少部署复杂度。
如何监控Python Serverless应用的运行状态和费用？
云厂商提供完善的监控工具：阿里云函数计算可在控制台查看“调用次数”“执行时间”“错误率”等指标，日志可通过“日志服务SLS”实时查看；费用方面，可设置“资源使用上限”（如每月调用次数不超过100万次），并开通消费预警（短信/邮件通知）。个人项目可利用免费额度（如阿里云每月100万次免费调用+400GB秒计算资源），基本无需额外付费。
