你遇到的核心问题是pip构建隔离机制导致的依赖加载异常：fbprophet的setup.py在编译wheel阶段需要导入numpy，但pip默认的构建隔离环境里还没安装numpy——哪怕你已经在requirements.txt里声明了它。下面是几个可行的解决方案：

方案1：跳过pip的构建隔离（快速生效） #

Google Cloud Functions允许通过构建环境变量禁用pip的构建隔离，这样安装过程会直接使用当前环境的依赖，确保numpy在fbprophet安装前已就绪。部署时执行以下命令：

gcloud functions deploy YOUR_FUNCTION_NAME \
  --runtime python37 \
  --trigger-http \
  --requirements requirements.txt \
  --set-build-env-vars PIP_NO_BUILD_ISOLATION=1

替换YOUR_FUNCTION_NAME为你的函数名，根据你的触发器类型调整--trigger-http（比如Pub/Sub触发器换成--trigger-topic YOUR_TOPIC）。

方案2：用pyproject.toml指定构建依赖（推荐） #

创建一个pyproject.toml文件放在你的函数代码根目录，内容如下：

[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel", "numpy", "pandas"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

这个文件会告诉pip：在构建任何包的wheel之前，必须先安装numpy和pandas，这样fbprophet的setup.py执行时就能找到所需依赖了。部署时正常使用gcloud functions deploy命令即可，无需额外参数。

方案3：使用预编译的fbprophet Wheel（避免编译耗时） #

如果前两个方案仍有问题，你可以在本地模拟Cloud Functions的Linux环境（比如Ubuntu 18.04，Python3.7的CF环境基于该系统）预编译fbprophet的wheel文件，再和代码一起上传：

1. 在本地Ubuntu 18.04环境（或Docker容器）安装Python3.7，运行：

   pip wheel fbprophet==YOUR_LOCAL_VERSION
   

2. 把生成的.whl文件复制到函数代码目录
3. 修改requirements.txt，将fbprophet替换成本地wheel的路径：

   cython
   pystan
   numpy
   pandas==1.0.3
   google-cloud-storage==1.29.0
   ./fbprophet-0.7.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
   geopy==1.22.0
   google-cloud-bigquery==1.25.0
   

这样pip会直接安装预编译的wheel，无需重新执行fbprophet的构建流程，也就不会触发numpy找不到的错误。

你本地环境能正常运行，是因为本地安装依赖时没有启用构建隔离，或者numpy已经提前存在于环境中；而Cloud Functions的构建环境是全新的，所以暴露了这个问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者confused_lion