Apache OpenWhisk Runtime Rust 下载与安装教程
2024-11-29 18:29:13作者:宣利权Counsellor
1. 项目介绍
Apache OpenWhisk Runtime Rust 是 Apache OpenWhisk 的一个运行时环境,它支持使用 Rust 语言编写的 OpenWhisk 函数。OpenWhisk 是一个开源的无服务器云平台,允许开发者部署和管理事件驱动的应用程序。通过使用 Rust 语言,开发者可以充分利用 Rust 的性能和安全性优势,构建高效且可靠的函数。
2. 项目下载位置
项目托管在 GitHub 上,您可以通过以下地址访问项目仓库:
GitHub: apache/openwhisk-runtime-rust
3. 项目安装环境配置
配置要求
- 操作系统:支持大多数主流操作系统,如 Linux、macOS
- Rust 编译器:需要安装 Rust 编译器,可以通过 rustup 工具安装
- Docker:项目使用 Docker 容器,需要安装 Docker 环境
配置步骤
以下是在 macOS 系统下安装 Rust 编译器和 Docker 的示例步骤:
# 安装 Rust 编译器
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
# 安装 Docker
brew cask install docker

4. 项目安装方式
使用 Docker
-
克隆项目仓库到本地:
git clone https://github.com/apache/openwhisk-runtime-rust.git cd openwhisk-runtime-rust -
构建并运行 Docker 容器:
docker build -t openwhisk-runtime-rust . docker run -it --rm openwhisk-runtime-rust
使用本地环境
-
切换到项目目录:
cd path/to/openwhisk-runtime-rust -
构建项目:
cargo build --release -
运行项目:
./target/release/openwhisk-runtime-rust
5. 项目处理脚本
以下是一个简单的示例 Rust 脚本,它定义了一个接受 JSON 输入并返回 JSON 输出的函数:
extern crate serde_json;
use serde_derive::{Deserialize, Serialize};
use serde_json::{Error, Value};
#[derive(Debug, Clone, PartialEq, Serialize, Deserialize)]
struct Input {
#[serde(default = "stranger")]
name: String,
}
#[derive(Debug, Clone, PartialEq, Serialize, Deserialize)]
struct Output {
body: String,
}
fn stranger() -> String {
"stranger".to_string()
}
pub fn main(args: Value) -> Result<Value, Error> {
let input: Input = serde_json::from_value(args)?;
let output = Output {
body: format!("Hello, {}", input.name),
};
serde_json::to_value(output)
}
将上述代码保存为 main.rs 并按照前面的步骤编译和运行,即可测试函数。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0126
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
494
3.63 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
300
337
暂无简介
Dart
743
179
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
297
346
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
868
474
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
300
125
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
43
871