Ovládněte přístup ke službám Google Cloud Platform (GCP) pomocí klientské knihovny Python. Naučte se autentizaci, interakci se službami a osvědčené postupy pro vytváření škálovatelných cloudových aplikací globálně.
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.
- 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.
- 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).
- 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.
- 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.
- Instalace Google Cloud SDK (gcloud): Stáhněte si a nainstalujte Google Cloud SDK z oficiálních webových stránek (https://cloud.google.com/sdk/docs/install).
- 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.