基於對 AI 的愛好與興趣，我走上了獨自鑽研機器學習的道路。和所有熱愛 AI 的人們一樣，在一段孤獨的摸索旅程中，我勉強完成了幾次深度學習模型的訓練。作者：泰斯特想說

故事的起源

基於對 AI 的愛好與興趣，我走上了獨自鑽研機器學習的道路。和所有熱愛 AI 的人們一樣，在一段孤獨的摸索旅程中，我勉強完成了幾次深度學習模型的訓練。

其中令我印象較深的成果就是情感分類模型。他能夠根據你的文字生成其背後作者的喜怒哀樂。

深度學習模型展示出來的 "人性化"讓我感到驚喜，於是我開始思考怎麼將它的“人性化”轉化為幫助人們的工具。

在情感模型的基礎上建立一個上層應用，讓它為人類社會中增添不一樣的煙火。

基於多方面的考量，我最終選擇開發一款 微信 "情感" 小程序。

故事拉開序幕

在進行小程序開發之前，我們非常有必要先對小程序做一個充分的瞭解。

什麼是小程序

簡單來說，比起傳統的 App，微信小程序是一種全新的連接用戶與服務的方式，它具有非常出色的使用體驗，並且它可以在微信內被便捷地獲取與傳播。

小程序發展史

實際上，小程序並非憑空而來的。當微信逐漸流行、變成幾乎人人都離不開的社交工具時，承載微信的 WebView 也逐漸成為了量級最大的移動 Web 入口。每天訪問 WebView 的數量甚至超過了訪問所有瀏覽器的總和。雖然無法通過第三方獲取到微信 WebView 的日活數據，但這個客觀事實間接促進了小程序的誕生。

其實在小程序正式步入人們視線之前，微信早已有了類似的 js 調用接口，這裡給大家展示一個調用了微信 js-bridge 原生組件去瀏覽圖片的例子：

<code>WeixinJSBridge.invoke('imagePreview', {current: 'http://inews.com',urls: [ // 所有圖片的URL列表，數組格式    'https://img/1.jpg',    'https://img/2.jpg',    'https://img/3.jpg']}, function(res) {    console.log(res.err_msg)})/<code>

此類 js 接口其實最開始是專門給騰訊內部人員去進行調用的，但卻意外被許多個人開發者發現很多並進行了使用，這也慢慢成為了微信中網頁的標準。

在 15 年開始的時候，微信官方發佈了一套專門用於進行網頁開發的工具包，名為 js-sdk，在這個工具包內開放了如微信支付、錄音、語音識別、等數十個接口。這給所有的 Web 開發者都打開了一扇從未開啟過的全新的大門，讓所有的開發者都可以自由地使用微信開發的原生能力，這使得他們可以去完成一些之前無法完成或是難以做到的事情。

js-sdk 完美繼承了 WeixinJSBridge 的特性，並且由只對內部開放轉為了對外部開放。並且它通過其暴露的微信調用接口使得所有 Web 開發者有了更多操作微信功能的能力。但是，這個模式並沒有很好地解決移動網頁的體驗問題：

• 用戶訪問頁面時，在頁面顯示前會有一段比較明顯能夠被感知的白屏過程。受限於網速與不同終端的性能，這個問題會越來越明顯。

於是乎，js-sdk 的增強版本就誕生了，其中有一個非常重要的新特性，被稱之為：微信 Web 資源離線存儲。

​以下文字引用自內部的文檔（沒有最終對外開放）：

微信 Web 資源離線存儲是面向 Web 開發者提供的基於微信內的 Web 加速方案。

通過使用微信離線存儲，Web 開發者可藉助微信提供的資源存儲能力，直接從微信本地加載 Web 資源而不需要再從服務端拉取，從而減少網頁加載時間，為微信用戶提供更優質的網頁瀏覽體驗。每個公眾號下所有 Web App 累計最多可緩存 5M 的資源。

相信大家都已經看明白了，這其實就是 HTML5 中 Application Cache 的加強版。

然而，在經過了多次測試後發現，還有問題沒有被完全的解決：

• 頁面切換較為生硬；
• 點擊有明顯延滯的感覺。

最終微信意識到 js-sdk 無法處理這些問題，這需要一個全新的系統去完成，而這個系統必須具備以下幾個能力：

• 加載速度快
• 原生的體驗
• 易用且安全的微信數據開放
• 兼顧開發效率與開發難度

而這就是小程序的由來。

故事開始了

前言

首先請大家見諒，這一篇文章並不會教你如何零基礎開發小程序。如果你是一個軟件開發新手。那麼我建議你先了解一些基礎的 js 語法 以及相應的 前端知識 。

掌握前端基礎後，相信在 小程序前端組件官方文檔 的幫助下，任何人都可以快速上手開發小程序。

下面我主要跟大家分享兩個最核心、最省錢 的兩個小程序開發技巧：

• 搭建小程序雲開發環境；
• 如何使用雲開發調用 AI 模型接口。

小程序雲開發

在剛開始考慮開發小程序時，和你們一樣，我有著許多的顧慮：

• 需要購買域名、服務器嗎？
• 維護成本大嗎？

帶著這些顧慮，我小心翼翼地翻開了 微信官方文檔。在大腦經過分佈式閱讀過後，我發現了 雲開發 這個關鍵詞。

什麼是雲開發？

開發者可以使用雲開發開發微信小程序、小遊戲，無需搭建服務器，即可使用雲端能力。

雲開發為開發者提供完整的原生雲端支持和微信服務支持，弱化後端和運維概念，無需搭建服務器，使用平臺提供的 API 進行核心業務開發，即可實現快速上線和迭代，同時這一能力，同開發者已經使用的雲服務相互兼容，並不互斥。

雲開發提供了幾大基礎能力支持：

能力 作用 說明 雲函數 無需自建服務器 在雲端運行的代碼，微信私有協議天然鑑權，開發者只需編寫自身業務邏輯代碼 數據庫 無需自建數據庫 一個既可在小程序前端操作，也能在雲函數中讀寫的 JSON 數據庫 存儲 無需自建存儲和 CDN 在小程序前端直接上傳/下載雲端文件，在雲開發控制檯可視化管理 雲調用 原生微信服務集成 基於雲函數免鑑權使用小程序開放接口的能力，包括服務端調用、獲取開放數據等能力

簡單來說，有了雲開發， 我不需要購買服務器就可以開發一款全棧小程序。

嘿嘿，沒錯，這就是我想要的。

如何搭建小程序雲開發環境

那麼如何搭建雲開發環境呢，綜合官方文檔，我總結了一套極簡搭建教程，大家可以作為參考。

雲開發環境極簡搭建四部曲：

• 首先，需要 註冊一個小程序賬號 ，添加管理員 / 開發者微信賬號並記錄下 APPID；

• 接著需要下載 小程序開發工具；
• 然後使用管理員 / 開發者賬號登錄開發工具並填入小程序的 APPID 以及勾選 雲開發 選項後點擊新建；

• 點擊頁面中的雲開發，跟著提示選擇 免費版雲開發配額 。

至此一個雲環境就算是搭建完畢了。

什麼是雲函數？

雲開發環境搭建完畢後，是時候看看什麼是 雲函數 了。

官方的定義如下：

雲函數是一段運行在雲端的代碼，無需管理服務器，在開發工具內編寫、一鍵上傳部署即可運行後端代碼。

簡單來說，雲函數就是運行在雲端的函數。

雲函數有什麼用？

雲函數大有用處。

有了它，就相當於是有了一個 "大後端"，所有業務邏輯以及對數據庫的操作我們都可以封裝在雲函數中調用，十分方便。

第一個雲函數

說了這麼多大道理，是時候來實戰一下了。

右鍵點擊雲函數環境 （cloudfunctions | xxxxxxx）後新建一個名為 test 的雲函數：

可以看到默認的文件（index.js）中已經有了雲函數代碼（獲取當前微信用戶上下文，並返回用戶信息）：

<code>// 雲函數入口文件const cloud = require('wx-server-sdk')cloud.init()// 雲函數入口函數exports.main = async (event, context) => {    const wxContext = cloud.getWXContext()    return {        event,        openid: wxContext.OPENID,        appid: wxContext.APPID,        unionid: wxContext.UNIONID,    }} /<code>

這時候需要開啟命令行並進入到該目錄下運行 npm install 安裝 wx-server-sdk ( 若目錄下沒有 node_modules 則需要先運行 npm init )：

最後右鍵點擊該雲函數並選擇

可以看到函數執行成功並拿到了返回值（openid 等信息……）

至此，恭喜我們快速完成了第一個雲函數。

如何在小程序中快速調用 AI 模型

來自清晨的靈光一閃

相信大家都非常好奇，我是怎麼做到在雲函數中 "零成本" 調用 AI 能力的。

其實我開始也非常苦惱這個問題，即使小程序有云函數的功能，但也沒辦法輕易 "零成本" 調用 AI 模型，原因如下：

• 小程序雲函數目前僅支持 node.js，而我的模型調用接口代碼為 python；
• 不管再怎麼 "雲"，想要運行自己的 AI 模型必須得有一臺 16G 內存以上的機器（成本巨大）；
• 即使有了自己的服務器也需要域名備案，實在是太麻煩了；

但就在一個明媚的清晨，我翻身起床後突然靈光一閃：

• 可不可以調用騰訊自己的 AI 開放接口間接達到這個目的呢？

想法再多不如動手行動，於是我訪問了 騰訊雲控制檯的自然語言處理模塊 。

根據指引進行服務開通後，我進入到 API 密鑰管理 並記錄下了 API 密鑰：

那麼如何在小程序中調用它呢？我再一次陷入了深深的沉思……

雲函數調用 AI 模型

在經過漫長的探索後我回到了 test 雲函數目錄下的命令行，安裝了騰訊雲服務調用包：

<code>npm install tencentcloud-sdk-nodejs /<code>

然後修改 test 雲函數 （index.js）：

<code>// 雲函數入口文件const cloud = require('wx-server-sdk')const tencentcloud = require("tencentcloud-sdk-nodejs");cloud.init()// 雲函數入口函數exports.main = async (event, context) => {    const  NlpClient = tencentcloud.nlp.v20190408.Client;    const models = tencentcloud.nlp.v20190408.Models;    const  Credential = tencentcloud.common.Credential;    const  ClientProfile = tencentcloud.common.ClientProfile;    const  HttpProfile = tencentcloud.common.HttpProfile;    let cred = new  Credential(event.secretId, event.secretKey);    let httpProfile = new  HttpProfile();    httpProfile.endpoint = "nlp.tencentcloudapi.com";    let clientProfile = new  ClientProfile();    clientProfile.httpProfile = httpProfile;    let client = new  NlpClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile);    let req = new models.SentimentAnalysisRequest();    let text = event.text    let params = '{"Text":\"' + text + '\"}'    console.log('待預測字符串： ' + text)    req.from_json_string(params);    client.SentimentAnalysis(req, function (errMsg, response) {        if (errMsg) {        console.log(errMsg)        }        console.log('AI 預測情緒正值: ' + response.Positive)        console.log('AI 預測情緒負值: ' + response.Negative)    })} /<code>

在這段代碼中，我通過騰訊雲賬號中的密鑰連通了 AI 情感預測接口，最後將情感預測的結果打印了出來。

接下來我開啟了本地雲函數調用窗口並傳入相應參數：

• secretId （騰訊雲 API 服務密鑰 Id ）
• secretKey （騰訊雲 API 服務密鑰 Key）
• text （待預測的字符串）

然後點擊調用後終於看到了 AI 模型的預測結果：

最後我成功地使用雲函數調用了免費的 AI 開放接口。

這時我已經熱淚盈眶，除了感動還有一絲小滿意，原來雲開發還能這麼玩。

故事的結尾

文章到這裡，相信最重要的兩個部分大家已經瞭解並掌握了：

• 搭建雲開發環境
• 快速調用 AI 模型

回頭望去，整個小程序開發過程大概歷經三天兩夜，整段經歷大概與 "編程馬拉松" 類似。

編程馬拉松，又稱黑客日、黑客節或編程節，是一個流傳於黑客當中的新詞彙。編程馬拉松是一種活動。

在該活動當中，計算機程序員以及其他與軟件發展相關的人員，如圖形設計師、界面設計師與項目經理，相聚在一起，以緊密合作的形式去進行某項軟件項目。

編程馬拉松的靈魂是合作地編寫程序和應用。編程馬拉松的時長一般在幾天到一週不等 。

--維基百科

於是乎，在經過 "瘋狂" 開發後，一個日記小程序的雛形就誕生了。

雖然說前端頁面並沒有多複雜，但是確實傾注了許多開發心血。

開發完成的那一刻我已經不在乎是否有人真正去使用他。因為我已經從他身上收穫到了全身心投入開發的快樂。

最後預祝所有用心實踐的讀者都能開發出有特色的 AI 小程序~

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