您可通过两种方式为使用 Python 编写的 Cloud Functions 函数指定依赖项：使用 pip 软件包管理系统的 requirements.txt 文件，或将本地依赖项与您的函数打包在一起。
不支持使用 Pipfile/Pipfile.lock 标准的依赖项规范。您的项目不应包含这些文件。
使用 pip 指定依赖项
Python 依赖项可通过 pip 进行管理，并在元数据文件 requirements.txt 中表示。此文件必须与包含函数代码的 main.py 文件位于同一目录中。
部署或重新部署您的函数时，Cloud Functions 使用 pip 下载 requirements.txt 文件并安装其中声明的最新版本的依赖项。在 requirements.txt 文件中，每个软件包对应一行内容。每行包含软件包名称和（可选）请求的版本。如需了解详情，请参阅 requirements.txt 参考文档。
为了防止 build 受到依赖项版本更改的影响，请考虑将依赖项软件包固定到特定版本。
下面是一个 requirements.txt 文件示例：
functions-framework requests==2.20.0 numpy
Cloud Functions 框架是所有函数都必需的依赖项。虽然 Cloud Functions 会在创建函数时代表您安装该框架，但为清楚起见，我们建议您将其添加为显式依赖项。
如果函数依赖于专用依赖项，我们建议您将 functions-framework 镜像到您的私有注册表。将镜像的 functions-framework 作为依赖项添加到函数中，以避免从公共互联网安装软件包。
封装本地依赖项
您还可以将依赖项与函数一起进行打包和部署。如果依赖项不能通过 pip 软件包管理器获取，或者您的 Cloud Functions 环境的互联网访问受限，则此方法很有用。
例如，您可以使用如下所示的目录结构：
myfunction/
├── main.py
└── localpackage/
├── __init__.py
└── script.py
然后，您可以照常使用以下 import 语句从 localpackage 导入代码。
# Code in main.py from localpackage import script
请注意，此方法不会运行任何 setup.py 文件。包含这些文件的软件包仍可以捆绑，但可能无法在 Cloud Functions 上正常运行。