Odemknutí platformy Google Cloud Platform s Pythonem: Komplexní průvodce přístupem ke službám GCP

Google Cloud Platform (GCP) nabízí širokou škálu služeb pro vytváření a nasazování škálovatelných a spolehlivých aplikací. Python, se svou jasnou syntaxí a rozsáhlými knihovnami, je oblíbenou volbou pro interakci s GCP. Tato příručka poskytuje komplexní přehled toho, jak používat klientskou knihovnu Python pro přístup a správu služeb GCP, a to pro globální publikum s různým technickým zázemím.

Proč používat Python s GCP?

Python nabízí několik výhod pro interakci s GCP:

• Snadné použití: Čitelná syntaxe Pythonu zjednodušuje vývoj a usnadňuje učení a údržbu aplikací GCP.
• Komplexní knihovny: Google poskytuje dobře udržovanou klientskou knihovnu Python, která je speciálně navržena pro služby GCP.
• Silná podpora komunity: Velká a aktivní komunita Pythonu poskytuje dostatek zdrojů, výukových programů a podpory pro vývoj v GCP.
• Automatizace a skriptování: Python vyniká v automatizaci úloh a skriptování správy infrastruktury, což je zásadní pro cloudová prostředí.
• Data Science a strojové učení: Python je jazyk volby pro datovou vědu a strojové učení, který se bez problémů integruje se službami AI/ML GCP.

Nastavení vašeho prostředí

Než začnete, budete muset nastavit své Pythonové prostředí a nainstalovat potřebné knihovny.

1. Instalace Pythonu a Pipu

Pokud nemáte Python nainstalovaný, stáhněte si a nainstalujte nejnovější verzi z oficiálních webových stránek Pythonu (https://www.python.org/downloads/). Pip, instalační program balíčků Pythonu, je obvykle součástí instalací Pythonu.

Ověření: Otevřete svůj terminál nebo příkazový řádek a spusťte následující příkazy:

python --version
pip --version

Tyto příkazy by měly zobrazit nainstalované verze Pythonu a Pipu.

2. Instalace klientské knihovny Google Cloud pro Python

Knihovna `google-cloud-python` poskytuje přístup ke všem službám GCP. Nainstalujte ji pomocí Pipu:

pip install google-cloud-storage google-cloud-compute google-cloud-pubsub # Příklad - Nainstalujte balíčky storage, compute a pubsub

Nainstalujte pouze konkrétní klientské knihovny pro služby GCP, které chcete používat. Tím se zmenší velikost závislostí vaší aplikace.

Příklad (Cloud Storage): Chcete-li nainstalovat klientskou knihovnu Cloud Storage:

pip install google-cloud-storage

3. Konfigurace autentizace

Autentizace je zásadní pro udělení oprávnění vaší aplikaci Python pro přístup ke zdrojům GCP. K dispozici je několik metod autentizace:

• Účty služeb: Doporučeno pro aplikace běžící na GCP (např. Compute Engine, Cloud Functions, Cloud Run).
• Uživatelské pověření: Vhodné pro lokální vývoj a testování.

Použití účtů služeb (doporučeno pro produkci)

Účty služeb jsou ne-lidské účty, které lze použít k autentizaci aplikací a služeb. Poskytují bezpečný a kontrolovaný způsob udělování přístupu ke zdrojům GCP.

1. Vytvoření účtu služby: V konzoli Google Cloud přejděte do nabídky IAM & Admin > Účty služeb a klikněte na Vytvořit účet služby. Uveďte název a popis pro svůj účet služby.
2. Udělte oprávnění: Přiřaďte svému účtu služby příslušné role na základě zdrojů GCP, ke kterým vaše aplikace potřebuje přístup (např. `roles/storage.objectAdmin` pro plnou kontrolu nad objekty Cloud Storage).
3. Stáhněte si klíč účtu služby: Vytvořte soubor klíče JSON pro svůj účet služby a stáhněte si jej. S tímto souborem klíče zacházejte s maximální opatrností, protože uděluje přístup k vašim zdrojům GCP. Uložte jej bezpečně a nikdy jej nezavádějte do správy verzí.
4. Nastavte proměnnou prostředí `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`: Nastavte proměnnou prostředí `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` na cestu k staženému souboru klíče JSON.

Příklad (Linux/macOS):

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/cesta/k/vasemu/service-account-key.json"

Příklad (Windows):

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=C:\cesta\k\vasemu\service-account-key.json

Důležitá poznámka k zabezpečení: Vyhněte se pevnému zakódování klíče vašeho účtu služby přímo do kódu. Použití proměnné prostředí `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` je doporučený přístup pro zabezpečení a udržovatelnost.

Použití uživatelských pověření (pro lokální vývoj)

Pro lokální vývoj a testování můžete použít vlastní pověření uživatele Google Cloud.

1. Instalace Google Cloud SDK (gcloud): Stáhněte si a nainstalujte Google Cloud SDK z oficiálních webových stránek (https://cloud.google.com/sdk/docs/install).
2. Autentizace pomocí gcloud: Spusťte následující příkaz ve svém terminálu nebo příkazovém řádku:

gcloud auth application-default login

Tento příkaz otevře okno prohlížeče, kde se můžete přihlásit ke svému účtu Google Cloud a udělit potřebná oprávnění Google Cloud SDK.

Přístup ke službám GCP s Pythonem

Jakmile nastavíte své prostředí a nakonfigurujete autentizaci, můžete začít přistupovat ke službám GCP pomocí klientské knihovny Python. Zde jsou některé příklady:

1. Cloud Storage

Cloud Storage poskytuje škálovatelné a odolné objektové úložiště. K nahrávání, stahování a správě objektů ve svých kontejnerech Cloud Storage můžete použít klientskou knihovnu Python.

Příklad: Nahrávání souboru do Cloud Storage

from google.cloud import storage

# Nahraďte názvem svého kontejneru a cestou k souboru
BUCKET_NAME = "nazev-vaseho-kontejneru"
FILE_PATH = "/cesta/k/vasemu/lokalnimu/souboru.txt"
OBJECT_NAME = "vzdalene/soubor.txt" # Název, který chcete, aby soubor měl v Cloud Storage

client = storage.Client()
bucket = client.bucket(BUCKET_NAME)
blob = bucket.blob(OBJECT_NAME)
blob.upload_from_filename(FILE_PATH)

print(f"Soubor {FILE_PATH} nahrán do gs://{BUCKET_NAME}/{OBJECT_NAME}.")

Vysvětlení:

• `from google.cloud import storage`: Importuje modul Cloud Storage.
• `storage.Client()`: Vytvoří klientský objekt Cloud Storage pomocí ověřovacích pověření nastavených dříve.
• `client.bucket(BUCKET_NAME)`: Získá odkaz na zadaný kontejner Cloud Storage.
• `bucket.blob(OBJECT_NAME)`: Vytvoří blob (objekt) v kontejneru se zadaným názvem.
• `blob.upload_from_filename(FILE_PATH)`: Nahraje soubor z lokální cesty k souboru do bloku Cloud Storage.

Příklad: Stahování souboru z Cloud Storage

from google.cloud import storage

# Nahraďte názvem svého kontejneru, názvem objektu a cestou k lokálnímu souboru
BUCKET_NAME = "nazev-vaseho-kontejneru"
OBJECT_NAME = "vzdalene/soubor.txt"
FILE_PATH = "/cesta/k/vasemu/lokalnimu/stazenemu_souboru.txt"

client = storage.Client()
bucket = client.bucket(BUCKET_NAME)
blob = bucket.blob(OBJECT_NAME)
blob.download_to_filename(FILE_PATH)

print(f"Soubor gs://{BUCKET_NAME}/{OBJECT_NAME} stažen do {FILE_PATH}.")

2. Compute Engine

Compute Engine poskytuje virtuální stroje (VM) na GCP. Klientskou knihovnu Python můžete použít ke správě instancí Compute Engine, včetně jejich vytváření, spouštění, zastavování a mazání.

Příklad: Výpis instancí Compute Engine

from google.cloud import compute_v1

# Nahraďte ID svého projektu a zónu
PROJECT_ID = "vase-id-projektu"
ZONE = "us-central1-a"

client = compute_v1.InstancesClient()

request = compute_v1.ListInstancesRequest(
 project=PROJECT_ID,
 zone=ZONE
)

# Vytvořit požadavek
pager = client.list(request=request)

print("Instance v projektu a zóně:")
# Zpracovat odpověď
for response in pager:
 print(response)

Vysvětlení:

• `from google.cloud import compute_v1`: Importuje modul Compute Engine (verze v1). Zvažte použití aktuálnější verze, pokud je k dispozici.
• `compute_v1.InstancesClient()`: Vytvoří klientský objekt Compute Engine.
• `compute_v1.ListInstancesRequest()`: Vytvoří požadavek na výpis instancí ve zadaném projektu a zóně.
• `client.list(request=request)`: Odešle požadavek do rozhraní API Compute Engine.
• Kód poté iteruje přes odpověď (objekt stránek) a vytiskne informace o každé instanci.

3. Cloud Functions

Cloud Functions poskytuje bezserverová prováděcí prostředí. K nasazení a správě Cloud Functions můžete použít klientskou knihovnu Python.

Příklad: Nasazení Cloud Function (vyžaduje Google Cloud SDK)

Nasazení Cloud Function často zahrnuje přímé použití Google Cloud SDK (gcloud), i když k rozhraní API Cloud Functions lze přistupovat prostřednictvím klientské knihovny Python pro složitější scénáře. Tento příklad demonstruje základní příkaz pro nasazení gcloud. Nejprve vytvořte main.py a requirements.txt:

main.py (příklad)

def hello_world(request):
 return 'Hello, World!'

requirements.txt (příklad)

functions-framework

Příkaz pro nasazení:

gcloud functions deploy nazev-vasi-funkce --runtime python310 --trigger-http --entry-point hello_world

Vysvětlení:

• `gcloud functions deploy nazev-vasi-funkce`: Nasadí Cloud Function se zadaným názvem. Nahraďte `nazev-vasi-funkce` požadovaným názvem pro vaši funkci.
• `--runtime python310`: Určuje prostředí Python runtime (např. python310, python311). Vyberte podporované runtime.
• `--trigger-http`: Konfiguruje funkci tak, aby byla spuštěna požadavky HTTP.
• `--entry-point hello_world`: Určuje funkci, která se má provést, když je funkce spuštěna. To odpovídá funkci `hello_world` definované v souboru `main.py`.

4. Cloud Run

Cloud Run umožňuje nasazovat kontejnerizované aplikace v bezserverovém prostředí. Služby Cloud Run můžete spravovat pomocí klientské knihovny Python, ale nasazení se často provádí pomocí Google Cloud SDK nebo nástrojů infrastructure-as-code, jako je Terraform.

Příklad: Nasazení služby Cloud Run (vyžaduje Google Cloud SDK a Docker)

Nasazení Cloud Run často začínají souborem Dockerfile.

Dockerfile (příklad):

FROM python:3.10

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8080", "main:app"]

main.py (příklad) - Minimální aplikace Flask

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello_world():
 return "Hello from Cloud Run!"

if __name__ == "__main__":
 app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=8080)

requirements.txt (příklad):

flask
gunicorn

Příkazy pro nasazení:

# Sestavení obrazu Dockeru
docker build -t gcr.io/vase-id-projektu/cloud-run-obraz .

# Odeslání obrazu do Google Container Registry
docker push gcr.io/vase-id-projektu/cloud-run-obraz

# Nasazení služby Cloud Run
gcloud run deploy nazev-vasi-cloud-run-sluzby \
 --image gcr.io/vase-id-projektu/cloud-run-obraz \
 --platform managed \
 --region us-central1 \
 --allow-unauthenticated

Vysvětlení:

• `docker build`: Sestaví obraz Docker z Dockerfile. Nahraďte `gcr.io/vase-id-projektu/cloud-run-obraz` požadovaným názvem obrazu a cestou Google Container Registry.
• `docker push`: Odešle obraz Docker do Google Container Registry (GCR). Musíte mít nakonfigurovaný Docker pro ověření pomocí GCR.
• `gcloud run deploy`: Nasadí službu Cloud Run.
• `--image`: Určuje obraz Docker, který se má použít pro službu.
• `--platform managed`: Určuje, že služba by měla být nasazena na plně spravované platformě Cloud Run.
• `--region`: Určuje region, kde by měla být služba nasazena.
• `--allow-unauthenticated`: Umožňuje neověřený přístup ke službě (pro testovací účely). V produkčním prostředí byste měli nakonfigurovat správné ověřování.

5. Cloud SQL

Cloud SQL poskytuje spravované relační databáze na GCP. Klientskou knihovnu Python (spolu s knihovnami specifickými pro databáze, jako je `psycopg2` pro PostgreSQL nebo `pymysql` pro MySQL) můžete použít k připojení k instancím Cloud SQL a jejich správě.

Příklad: Připojení k instanci Cloud SQL PostgreSQL

import psycopg2

# Nahraďte názvem připojení k instanci Cloud SQL, názvem databáze, uživatelským jménem a heslem
INSTANCE_CONNECTION_NAME = "vase-id-projektu:vase-region:nazev-vasi-instance"
DB_NAME = "nazev_vasi_databaze"
DB_USER = "vase_uzivatelske_jmeno"
DB_PASS = "vase_heslo"

try:
 conn = psycopg2.connect(
  f"host=/cloudsql/{INSTANCE_CONNECTION_NAME} dbname={DB_NAME} user={DB_USER} password={DB_PASS}"
 )
 print("Úspěšně připojeno k Cloud SQL!")

 # Proveďte zde operace s databází (např. proveďte dotazy)
 cur = conn.cursor()
 cur.execute("SELECT version();")
 db_version = cur.fetchone()
 print(f"Verze databáze: {db_version}")

except Exception as e:
 print(f"Chyba při připojování k Cloud SQL: {e}")

finally:
 if conn:
 cur.close()
 conn.close()
 print("Spojení uzavřeno.")

Vysvětlení:

• `import psycopg2`: Importuje knihovnu `psycopg2`, adaptér PostgreSQL pro Python. Budete ji muset nainstalovat pomocí `pip install psycopg2-binary`.
• `INSTANCE_CONNECTION_NAME`: Toto je zásadní identifikátor, který určuje, jak se připojit k vaší instanci Cloud SQL. Tuto hodnotu najdete v konzoli Google Cloud v podrobnostech vaší instance Cloud SQL.
• Funkce `psycopg2.connect()` naváže spojení s databází pomocí poskytnutých parametrů.
• Kód poté provede jednoduchý dotaz pro získání verze databáze a vytiskne ji do konzole.
• Blok `finally` zajišťuje, že se připojení k databázi správně uzavře, i když dojde k chybám.

Osvědčené postupy pro používání Pythonu s GCP

Zde jsou některé osvědčené postupy, které je třeba dodržovat při vývoji aplikací GCP s Pythonem:

• Používejte účty služeb: Vždy používejte účty služeb pro ověřování, zejména v produkčním prostředí. Udělte jim pouze nezbytná oprávnění (princip nejmenšího privilegia).
• Spravujte závislosti: Použijte soubor `requirements.txt` ke správě závislostí vaší aplikace. Tím se zajistí konzistentní nasazení a zjednoduší se správa závislostí.
• Zpracujte chyby: Implementujte správné zpracování chyb, abyste elegantně zvládli výjimky a zabránili selhání aplikace. Použijte bloky try-except k zachycení potenciálních chyb a jejich protokolování pro ladění.
• Protokolujte efektivně: Použijte službu Cloud Logging od GCP k protokolování událostí a chyb aplikace. To poskytuje cenné poznatky o chování vaší aplikace a pomáhá při odstraňování problémů.
• Používejte proměnné prostředí: Uložte citlivé informace, jako jsou klíče API a pověření databáze, do proměnných prostředí. To jim brání v pevné kódování ve vašem kódu a zlepšuje zabezpečení.
• Optimalizujte výkon: Použijte ukládání do mezipaměti, asynchronní operace a další optimalizační techniky ke zlepšení výkonu vašich aplikací GCP. Zvažte použití služeb GCP, jako je Cloud CDN, pro doručování obsahu.
• Monitorujte své aplikace: Použijte službu Cloud Monitoring od GCP ke sledování stavu a výkonu svých aplikací. Nastavte výstrahy, abyste byli upozorněni na případné problémy.
• Automatizujte nasazení: Použijte nástroje infrastructure-as-code, jako je Terraform, nebo nasazovací kanály k automatizaci procesu nasazování. Tím se zajistí konzistentní a opakovatelná nasazení.
• Vyberte správnou službu GCP: Vyberte vhodnou službu GCP pro potřeby vaší aplikace. Zvažte faktory, jako je škálovatelnost, náklady a provozní složitost. Cloud Functions jsou například dobře přizpůsobené pro událostmi řízené úkoly, zatímco Cloud Run je ideální pro nasazování kontejnerizovaných aplikací.
• Vyčistěte zdroje: Nezapomeňte vyčistit všechny nepoužité zdroje GCP, abyste se vyhnuli zbytečným nákladům.
• Udržujte knihovny aktualizované: Pravidelně aktualizujte své knihovny Python, abyste získali výhody oprav chyb, bezpečnostních záplat a nových funkcí. Použijte `pip` k aktualizaci balíčků: `pip install --upgrade `.
• Používejte virtuální prostředí: Vytvořte virtuální prostředí pro každý projekt, abyste izolovali závislosti a zabránili konfliktům mezi různými projekty.

Globální aspekty

Při vývoji aplikací GCP pro globální publikum zvažte následující:

• Rezidence dat: Pochopte požadavky na rezidenci dat pro vaše cílové regiony. Vyberte regiony GCP, které jsou s těmito požadavky v souladu.
• Latence: Minimalizujte latenci nasazením svých aplikací v regionech, které jsou geograficky blízko vašim uživatelům.
• Lokalizace: Lokalizujte uživatelské rozhraní a obsah své aplikace pro různé jazyky a regiony.
• Měna a zpracování plateb: Pokud vaše aplikace zahrnuje finanční transakce, ujistěte se, že podporujete měny a platební metody používané ve vašich cílových regionech.
• Právní a regulační shoda: Uvědomte si právní a regulační požadavky ve vašich cílových regionech, jako jsou zákony o ochraně osobních údajů (např. GDPR) a kontroly vývozu.
• Časová pásma: Zpracovávejte časová pásma správně, abyste zajistili, že vaše aplikace zobrazuje data a časy přesně pro uživatele na různých místech. Použijte knihovny jako `pytz` ke správě převodů časových pásem.
• Kulturní citlivost: Buďte ohleduplní ke kulturním rozdílům při navrhování uživatelského rozhraní a obsahu vaší aplikace.

Odstraňování běžných problémů

Zde jsou některé běžné problémy, se kterými se můžete setkat při používání Pythonu s GCP, a jak je odstraňovat:

• Chyby autentizace: Ověřte, zda je soubor klíče vašeho účtu služby platný a zda je proměnná prostředí `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` správně nastavena. Ujistěte se také, že má účet služby potřebná oprávnění pro přístup ke zdrojům GCP.
• Chyby zamítnutého oprávnění: Dvojnásobně zkontrolujte role IAM přiřazené vašemu účtu služby nebo uživatelskému účtu. Ujistěte se, že mají požadovaná oprávnění pro operaci, kterou se snažíte provést.
• Chyby importu: Ověřte, že jste nainstalovali potřebné knihovny Python pomocí `pip`. Ujistěte se, že názvy knihoven jsou správné a že používáte správnou verzi.
• Problémy s připojením k síti: Pokud spouštíte svou aplikaci na instanci VM, ujistěte se, že má VM připojení k síti k internetu a ke službám GCP, ke kterým se snažíte přistupovat. Zkontrolujte pravidla brány firewall a konfiguraci sítě.
• Omezení rychlosti rozhraní API: Rozhraní API GCP mají omezení rychlosti, aby se zabránilo zneužití. Pokud překračujete limity rychlosti, můžete se setkat s chybami. Implementujte exponenciální zálohování nebo ukládání do mezipaměti, abyste snížili počet volání rozhraní API.

Závěr

Python a Google Cloud Platform poskytují výkonnou kombinaci pro vytváření a nasazování škálovatelných, spolehlivých a globálně dostupných aplikací. Dodržováním pokynů a osvědčených postupů uvedených v této příručce můžete efektivně využít klientskou knihovnu Python pro přístup a správu služeb GCP, což vám umožní vytvářet inovativní řešení pro globální publikum.

Nezapomeňte vždy upřednostňovat zabezpečení, optimalizovat výkon a zvážit globální důsledky svých aplikací. Neustálé učení a experimentování jsou klíčem k zvládnutí umění cloudového vývoje s Pythonem na GCP.