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的流式可编排的文件处理解决方案，步骤与步骤之间通过数据流驱动，更易于用户理解。本章通过图片处理的例子解释该方案的实现机制。 如果需要驱动一个工作流执行，工作流系统需要处理两个部分： 控制流：控制工作流的步骤间流转，以及步骤对应的 Serverless 函数的执行。确保步骤与步骤之间有序执行。 数据流
直接上传或通过OBS地址上传依赖包，并为依赖包命名。支持用户针对同一依赖包进行版本的迭代，即同一依赖包可拥有多个版本，便于用户对依赖包进行系统化管理。请参考为函数配置依赖包进行函数依赖包的配置。 私有依赖包 私有依赖包是指您在本地将业务代码所需的公共库自行封装的文件包，即自行创建
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） { "input":3 } 图8 启动执行配置 单击“开始执行”，页面右上角提示“启动函数流xxx成功”。 查看标准函数流或快速函数流执行结果请参见查看执行结果。 重新执行步骤8、步骤9和步骤10，分别验证“定义输入值”是1和2的执行结果。 父主题： 函数流组件配置说明
） { "input":3 } 图6 启动执行配置 单击“开始执行”，页面右上角提示“启动函数流xxx成功”。 查看标准函数流或快速函数流执行结果请参见查看执行结果。 重新执行步骤7、步骤8和步骤9，分别验证“定义输入值”是1和2的执行结果。 父主题： 函数流组件配置说明
run_until_complete(func(arg1, arg2)) loop.close() 因为asyncio.get_event_loop()是从OS线程（主线程）获取当前事件循环，而V2的Python runtime不是在主线程运行用户函数，所以函数内asyncio.get_event
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bootstrap打包为xxx.zip。 在windows机器下使用Golang编译器完成打包，具体步骤如下： # 切换编译环境方式 # 查看之前的golang编译环境 go env # 设置成linux对应的 set GOARCH=amd64 go env -w GOARCH=amd64
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异步调用是指客户端调用函数后，FunctionGraph会将请求排队，不等待函数的执行结果，直接向客户端返回响应，FunctionGraph会在系统空闲的情况下逐个处理排队的请求。这种情况下客户端无法实时感知函数的执行结果，如果需要获取异步请求的结果通知或者设置异步请求失败重试，请参见配置函数的异步调用策略。
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