本地安装后打包上传：您可以在本地开发环境中使用 pip 工具安装所需的 Python 依赖包，并将这些包和您的函数代码一起打包成一个 zip 文件。然后，您可以将该 zip 文件上传到函数计算平台上，并在函数配置中指定该 zip 文件作为函数的代码包。这样，在运行函数时，函数计算会解压并安装这些依赖包。
使用 requirements.txt 文件：您可以创建一个名为 requirements.txt 的文件，并将所有需要安装的依赖包名称写入其中（每行一个）。然后，将该 requirements.txt 文件与您的函数代码一起打包成一个 zip 文件，并上传到函数计算平台上。函数计算会自动检测该文件，并根据其中的依赖包列表进行安装。
pip install -t . XXXXX。此回答整理自钉钉群：Nacos社区群（1群满，请加4群：12810027056）。
在函数计算中，安装Python的依赖包可以使用以下几种方法：
使用pip直接安装。这种方式适合依赖包少且小的情况。在函数根目录下使用命令pip install -t . xxx，意为将依赖安装到项目根目录。例如，如果您需要添加emoji库作为依赖，可以在mycode目录下执行pip3 install emoji -t .，将emoji依赖库安装到当前目录。
使用Dockerfile文件构建层。如果依赖包含底层动态链接库，或者在本地安装依赖失败，可以使用Dockerfile的方式安装。
使用fun install工具。这个工具是基于之前的经验和成果将最佳实践的方法固化到工具中，方便用户便捷的安装依赖。首先在函数计算项目根目录执行fun install init命令，选择一个runtime。
需要注意的是，阿里云函数计算的内存最大是100M，如果函数加依赖的大小不超过100M。另外，如果在本地无法找到pip命令，可能需要先手动安装一下pip。
在函数计算中，您可以通过以下几种方法安装 Python 的依赖包：
本地安装后打包上传：您可以在本地开发环境中使用 pip 工具安装所需的 Python 依赖包，并将这些包和您的函数代码一起打包成一个 zip 文件。然后，您可以将该 zip 文件上传到函数计算平台上，并在函数配置中指定该 zip 文件作为函数的代码包。这样，在运行函数时，函数计算会解压并安装这些依赖包。
使用 requirements.txt 文件：您可以创建一个名为
requirements.txt的文件，并将所有需要安装的依赖包名称写入其中（每行一个）。然后，将该requirements.txt文件与您的函数代码一起打包成一个 zip 文件，并上传到函数计算平台上。函数计算会自动检测该文件，并根据其中的依赖包列表进行安装。使用函数计算自定义镜像：如果您的函数有复杂的依赖关系或需要额外的系统库，您可以使用函数计算的自定义镜像功能。您可以创建一个包含所有依赖包和系统库的 Docker 镜像，并将该镜像上传到函数计算平台。然后，在函数配置中选择该自定义镜像作为函数的运行环境。这样，您就可以在函数计算中直接使用已经安装好的依赖包。
无论使用哪种方法，确保在打包和上传过程中将依赖包正确地包含在您的函数代码中，并指定正确的入口文件和处理方法。