基于 Serverless Framework 的人工智能小轨范开拓_函数_功效
近几年微信小程序的发展速率飞快，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，做事超过 1000 亿人次用户，年交易增长超过 600%，创造超过 5000 亿的商业代价。
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，在担保根本相册功能（新建相册、删除相册、上传图片、查看图片、删除图片）的根本上，增加搜索功能，即用户上传图片之后，基于 Image Caption 技能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。
根本设计该项目设计紧张包括登录功能、相册新建、图片上传、干系预览以及搜索功能，整体如图所示。
个中注册功能的紧张浸染是，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，之后的所有操作都须要根据该 Id 作为区分。相册功能紧张包括相册添加、修正、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。搜索功能紧张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。当然这四个紧张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。
注册功能注册功能紧张是用户点击注册账号之后实行的动作。该动作须要把稳，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上岸，否则进行注册并上岸。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编削查等功能。
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干系的管理，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正的时候，须要把稳相册名称是否已经存在；在进行删除、修正相册等操作时要判断用户是否有操作该相册的权限等。
下图是相册功能干系原型图。
图片功能
图片功能紧张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。图片功能干系原型图如所示。
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利用者的描述，得到目标数据的过程，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：
项目开拓初步理解 Serverless Cli
Serverless 架构具备按量付费、低本钱运维、高效率开拓等优点，可以帮助我们快速开拓，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，为开拓者供应一个多云的开拓者工具，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，详细操作大家可以参看官方解释，我在这里想列举几点：
Plugin 支配到线上的函数会自动变更名字，例如函数是 myFunction，做事和阶段是 myService-Dev，那么函数支配到线上便是 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成分。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，我始终以为，变动环境该当只须要变动配置，而不是更深入的代码逻辑。Plugin 也是有上风的，例如 Invoke、Remove 以及支配单个函数的功能，同时 Plugin 也有全局变量，这更像是一个开拓者工具，可以开拓、支配、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，既有根本的 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，可以直接支配静态网站等，还有一些框架级的，例如 Koa、Express 等；Components 除了支持的产品多，可以支配框架之外，更有吸引力的是其支配到线上的函数名字便是我指定的名字，不会涌现额外的东西；比较 Plugin，Components 在功能上略显软弱，除了支配和删除，再没有其他功能了。如果有多个功能要支配，并写在了一个 Components 的 yaml 上，那么每次支配都要支配所有的功能。换句话说，如果你只修正了一个函数，并且由于不想重新支配函数，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，以是每个组件便是一个东西，在 Components 上是没有全局变量的。综上所述，比拟 Plugin 和 Components 各有利害，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：全局变量组件利用 Components 做项目，我碰着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，用来知足全局变量的需求。
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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
在利用的时候，只须要利用${}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。须要解释的是，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，由于环境变量在 SCF 中会真的打到环境中，也便是说，你可以直接取到，我个人以为比每次创建实例读取一次配置文件性能要好一些，虽然性能上风有限，但是，我还是以为这样做是比较优雅的。最紧张的是，比较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紧张对干系的表和表之间的关系进行建立。首先须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定条件：
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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`); 函数功能开拓
接下来，开始写第一个函数——注册登录函数。由于这是一个小程序，以是注册登录实际上便是拿着用户的 openId 去数据库查查有没有信息，有信息的话，就实行登录，没有信息的话就 insert 一下。那么问题来了，如何连接数据库？之以是有这样的问题，是源自两个成分：
我们平时做项目的时候，并不是每次要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？或者我们须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，先在腾讯如斯函数创建一个 test：
创建之后，猖獗点击测试按钮，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
大家仔细不雅观察，创造了什么？我在函数外侧写的print("11111111")实际上只涌现了一次，也便是说只运行了一次，而函数内的print("222222222")则是涌现了多次，确切来说是每次都会涌现，函数在创建的时候，会让我们写一个实行方法，例如index.main_handler，便是说默认的入口文件便是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），然后当函数实行的时候，会走我们指定的方法，当函数实行完，这个容器并不会被立时销毁，而是进入销毁的倒计时，这个时候如果有要求来了，那么很可能复用这个容器，此时就没有容器启动的说法，会直接实行我们的方法。
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担保尽可能少的数据库连接建立，而知足更多的要求呢？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？
以是，我们可以考试测验这样写全体代码（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。这个函数须要数据库的连接，须要获取用户的信息等，难道别的函数不须要吗？如果须要，那么是否每个函数都要重复写这部分代码？或者说，代码的复用该当如何处理呢？是否可以提取公共组件呢？
以是，我将这个函数进行了规范化和完全化：
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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, "请利用微信小程序上岸本页面。") if not mysql.getUserInfor(wecaht): if not nickname: return returnCommon.return_msg(True, "参数非常，请重试。") if mysql.addUserInfor(wecaht, nickname, remark): return returnCommon.return_msg(False, "注册成功") return returnCommon.return_msg(True, "注册失落败，请重试。") return returnCommon.return_msg(False, "登录成功") except Exception as e: print(e) return returnCommon.return_msg(True, "用户信息非常，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，便于掩护在 login 函数中，根据不同的期间（本地开拓和线上）可以导入不同的模块便于开拓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仿照线上环境，我选择通过增加test()方法来仿照触发器情形，进行大略的测试。
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try: import cosClientexcept: import common.cosClient as cosClient
这样会更加便利，同时仿照网关，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，线上触发时会默认实行main_handler, 而本地实行，则会通过test走入main_handler，我们可以边开拓，边测试，全部弄好之后再支配到线上。
线上获取配置信息是通过获取环境变量，本地又该如何实行？我们须要前辈行这个操作：
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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，我们可以在支配函数的时候将公共组件引入项目中。
本地形式：
线上形式：
项目支配在利用之前，须要先有一个腾讯云的账号，并且开通了 COS、COS、APIGW 以及 CDB 等干系产品权限；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: 60 mysql_db: album mini_program_app_id: asdsadddd mini_program_app_secret: fd340c48744ee tencent_secret_id: AKID1yl1q0kK tencent_secret_key: cCoJFZj5Oa tencent_appid: 1256773370 cos_bucket: 'album-1256773370' domain: album.0duzahn.com
由于我目前利用的是 Serverless Components，没有全局变量等，以是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拓措辞是 Python，您也须要一些 Python 的开拓工具以及包管理工具，以及小程序云开拓的 IDE；在部分文件夹下安装相对应的依赖：cloudFunction/album/prdiction须要安装 Pillow, opencv，tensorflow，jiebacloudFunction/album/getPhotoSearch须要安装 gensim，jieba 以及 collectionscloudFunction/album/compression须要安装 Pillow把稳，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/将项目支配到云端，只须要通过指令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 就支配了所有函数，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根本目录，便是 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 架构利用 Python 措辞开拓了一个微信小程序，这里面涉及到了数据库的增编削查，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"。希望通过这样一个大略的例子，可以让 Serverless 在更多的领域都有实际的运用代价，可以给更多人灵感和启示：Serverless？万物都可以 Serverless 么？让我们一起来考试测验更多 Serverless 架构的运用领域吧。
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