Google Cloud Platformin avaaminen Pythonilla: Kattava opas GCP-palveluiden käyttöön

Google Cloud Platform (GCP) tarjoaa laajan valikoiman palveluita skaalautuvien ja luotettavien sovellusten rakentamiseen ja käyttöönottoon. Python on selkeän syntaksinsa ja laajan kirjastovalikoimansa ansiosta suosittu valinta GCP:n kanssa toimimiseen. Tämä opas tarjoaa kattavan yleiskatsauksen siitä, miten Python-asiakaskirjastoa käytetään GCP-palveluiden käyttämiseen ja hallintaan, ja se on suunnattu maailmanlaajuiselle yleisölle, jolla on monipuolinen tekninen tausta.

Miksi käyttää Pythonia GCP:n kanssa?

Python tarjoaa useita etuja GCP:n kanssa toimimiseen:

• Helppokäyttöisyys: Pythonin luettava syntaksi yksinkertaistaa kehitystä, mikä helpottaa GCP-sovellusten oppimista ja ylläpitoa.
• Kattavat kirjastot: Google tarjoaa hyvin ylläpidetyn Python-asiakaskirjaston, joka on suunniteltu erityisesti GCP-palveluille.
• Vahva yhteisön tuki: Suuri ja aktiivinen Python-yhteisö tarjoaa runsaasti resursseja, opetusohjelmia ja tukea GCP-kehitykseen.
• Automatisointi ja skriptaus: Python on erinomainen tehtävien automatisoinnissa ja infrastruktuurin hallinnan skriptauksessa, mikä on ratkaisevan tärkeää pilviympäristöissä.
• Datatiede ja koneoppiminen: Python on datatieteen ja koneoppimisen kieli, joka integroituu saumattomasti GCP:n AI/ML-palveluihin.

Ympäristön määrittäminen

Ennen kuin aloitat, sinun on määritettävä Python-ympäristösi ja asennettava tarvittavat kirjastot.

1. Asenna Python ja Pip

Jos Pythonia ei ole asennettu, lataa ja asenna uusin versio viralliselta Python-verkkosivustolta (https://www.python.org/downloads/). Pip, Python-pakettien asennusohjelma, sisältyy yleensä Python-asennuksiin.

Varmistus: Avaa pääte tai komentokehote ja suorita seuraavat komennot:

python --version
pip --version

Näiden komentojen pitäisi näyttää asennetut Python- ja Pip-versiot.

2. Asenna Google Cloud Client Library for Python

`google-cloud-python` -kirjasto tarjoaa pääsyn kaikkiin GCP-palveluihin. Asenna se Pipin avulla:

pip install google-cloud-storage google-cloud-compute google-cloud-pubsub # Esimerkki - Asenna tallennus-, laskenta- ja pubsub-paketit

Asenna vain ne asiakaskirjastot, joita aiot käyttää GCP-palveluille. Tämä pienentää sovelluksesi riippuvuuksien kokoa.

Esimerkki (Cloud Storage): Cloud Storage -asiakaskirjaston asentaminen:

pip install google-cloud-storage

3. Määritä todennus

Todennus on ratkaisevan tärkeää, jotta Python-sovelluksellasi on lupa käyttää GCP-resursseja. Saatavilla on useita todennusmenetelmiä:

• Palvelutilit: Suositellaan GCP:ssä toimiville sovelluksille (esim. Compute Engine, Cloud Functions, Cloud Run).
• Käyttäjätunnukset: Sopii paikalliseen kehitykseen ja testaukseen.

Palvelutilien käyttäminen (suositus tuotantoon)

Palvelutilit ovat muita kuin ihmistilejä, joita voidaan käyttää sovellusten ja palveluiden todentamiseen. Ne tarjoavat turvallisen ja hallitun tavan myöntää pääsy GCP-resursseihin.

1. Luo palvelutili: Siirry Google Cloud Consolessa kohtaan IAM ja hallinnointi > Palvelutilit ja valitse Luo palvelutili. Anna palvelutilillesi nimi ja kuvaus.
2. Myönnä käyttöoikeudet: Määritä palvelutilillesi sopivat roolit sen perusteella, mitä GCP-resursseja sovelluksesi tarvitsee käyttää (esim. `roles/storage.objectAdmin` täydelliseen hallintaan Cloud Storage -objekteissa).
3. Lataa palvelutilin avain: Luo JSON-avaintiedosto palvelutilillesi ja lataa se. Käsittele tätä avaintiedostoa erittäin huolellisesti, koska se myöntää pääsyn GCP-resursseihisi. Säilytä se turvallisesti äläkä koskaan tallenna sitä versionhallintaan.
4. Aseta `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` -ympäristömuuttuja: Aseta `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` -ympäristömuuttujan arvoksi ladatun JSON-avaintiedoston polku.

Esimerkki (Linux/macOS):

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/your/service-account-key.json"

Esimerkki (Windows):

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=C:\path\to\your\service-account-key.json

Tärkeä turvallisuushuomautus: Vältä palvelutilin avaimen kovakoodaamista suoraan koodiisi. `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` -ympäristömuuttujan käyttäminen on suositeltava tapa turvallisuuden ja ylläpidettävyyden kannalta.

Käyttäjätunnusten käyttäminen (paikalliseen kehitykseen)

Paikallisessa kehityksessä ja testauksessa voit käyttää omia Google Cloud -käyttäjätunnuksiasi.

1. Asenna Google Cloud SDK (gcloud): Lataa ja asenna Google Cloud SDK viralliselta verkkosivustolta (https://cloud.google.com/sdk/docs/install).
2. Todenna gcloudin avulla: Suorita seuraava komento päätteessäsi tai komentokehotteessa:

gcloud auth application-default login

Tämä komento avaa selainikkunan, jossa voit kirjautua Google Cloud -tilillesi ja myöntää tarvittavat käyttöoikeudet Google Cloud SDK:lle.

GCP-palveluiden käyttäminen Pythonilla

Kun olet määrittänyt ympäristösi ja määrittänyt todennuksen, voit aloittaa GCP-palveluiden käyttämisen Python-asiakaskirjaston avulla. Tässä on joitain esimerkkejä:

1. Cloud Storage

Cloud Storage tarjoaa skaalautuvaa ja kestävää objektien tallennustilaa. Voit käyttää Python-asiakaskirjastoa tiedostojen lataamiseen, lataamiseen ja hallintaan Cloud Storage -bucketeissasi.

Esimerkki: Tiedoston lataaminen Cloud Storageen

from google.cloud import storage

# Korvaa bucketin nimelläsi ja tiedostopolullasi
BUCKET_NAME = "your-bucket-name"
FILE_PATH = "/path/to/your/local/file.txt"
OBJECT_NAME = "remote/file.txt" # Nimi, jonka haluat tiedostolla olevan Cloud Storagessa

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

print(f"Tiedosto {FILE_PATH} ladattu osoitteeseen gs://{BUCKET_NAME}/{OBJECT_NAME}.")

Selitys:

• `from google.cloud import storage`: Tuo Cloud Storage -moduulin.
• `storage.Client()`: Luo Cloud Storage -asiakasobjektin käyttämällä aiemmin asetettuja todennustietoja.
• `client.bucket(BUCKET_NAME)`: Hankkii viittauksen määritettyyn Cloud Storage -bucketiin.
• `bucket.blob(OBJECT_NAME)`: Luo blob (objekti) bucketin sisällä määritetyllä nimellä.
• `blob.upload_from_filename(FILE_PATH)`: Lataa tiedoston paikallisesta tiedostopolusta Cloud Storage -blobiin.

Esimerkki: Tiedoston lataaminen Cloud Storagesta

from google.cloud import storage

# Korvaa bucketin nimelläsi, objektin nimellä ja paikallisella tiedostopolulla
BUCKET_NAME = "your-bucket-name"
OBJECT_NAME = "remote/file.txt"
FILE_PATH = "/path/to/your/local/downloaded_file.txt"

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

print(f"Tiedosto gs://{BUCKET_NAME}/{OBJECT_NAME} ladattu kohteeseen {FILE_PATH}.")

2. Compute Engine

Compute Engine tarjoaa virtuaalikoneita (VM) GCP:ssä. Voit käyttää Python-asiakaskirjastoa Compute Engine -esiintymien hallintaan, mukaan lukien niiden luominen, käynnistäminen, pysäyttäminen ja poistaminen.

Esimerkki: Compute Engine -esiintymien luetteloiminen

from google.cloud import compute_v1

# Korvaa projektitunnuksellasi ja vyöhykkeelläsi
PROJECT_ID = "your-project-id"
ZONE = "us-central1-a"

client = compute_v1.InstancesClient()

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

# Tee pyyntö
pager = client.list(request=request)

print("Esiintymät projektissa ja vyöhykkeessä:")
# Käsittele vastaus
for response in pager:
 print(response)

Selitys:

• `from google.cloud import compute_v1`: Tuo Compute Engine -moduulin (v1-versio). Harkitse uudemman version käyttämistä, jos se on saatavilla.
• `compute_v1.InstancesClient()`: Luo Compute Engine -asiakasobjektin.
• `compute_v1.ListInstancesRequest()`: Luo pyynnön esiintymien luetteloimiseksi määritetyssä projektissa ja vyöhykkeessä.
• `client.list(request=request)`: Lähettää pyynnön Compute Engine API:lle.
• Koodi sitten iteroi vastauksen (pager-objektin) läpi ja tulostaa tietoja kustakin esiintymästä.

3. Cloud Functions

Cloud Functions tarjoaa palvelimettomia suoritusympäristöjä. Voit käyttää Python-asiakaskirjastoa Cloud Functionsien käyttöönottoon ja hallintaan.

Esimerkki: Cloud Functionin käyttöönotto (vaatii Google Cloud SDK:n)

Cloud Functionin käyttöönotto edellyttää usein Google Cloud SDK:n (gcloud) suoraa käyttöä, vaikka Cloud Functions API:a voidaan käyttää Python-asiakaskirjaston kautta monimutkaisemmissa tilanteissa. Tämä esimerkki näyttää yksinkertaisen gcloud-käyttöönoton komennon. Luo ensin main.py ja requirements.txt:

main.py (esimerkki)

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

requirements.txt (esimerkki)

functions-framework

Käyttöönoton komento:

gcloud functions deploy your-function-name --runtime python310 --trigger-http --entry-point hello_world

Selitys:

• `gcloud functions deploy your-function-name`: Ottaa käyttöön Cloud Functionin määritetyllä nimellä. Korvaa `your-function-name` haluamallasi funktiosi nimellä.
• `--runtime python310`: Määrittää Python-suoritusympäristön (esim. python310, python311). Valitse tuettu suoritusympäristö.
• `--trigger-http`: Määrittää funktion käynnistettäväksi HTTP-pyynnöillä.
• `--entry-point hello_world`: Määrittää suoritettavan funktion, kun funktio käynnistetään. Tämä vastaa `hello_world`-funktiota, joka on määritetty tiedostossa `main.py`.

4. Cloud Run

Cloud Runin avulla voit ottaa konttisovelluksia käyttöön palvelimettomassa ympäristössä. Voit hallita Cloud Run -palveluita Python-asiakaskirjaston avulla, mutta käyttöönotto tapahtuu usein Google Cloud SDK:n tai infrastruktuuri koodina -työkalujen, kuten Terraformin, avulla.

Esimerkki: Cloud Run -palvelun käyttöönotto (vaatii Google Cloud SDK:n ja Dockerin)

Cloud Run -käyttöönotot alkavat usein Dockerfilesta.

Dockerfile (esimerkki):

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 (esimerkki) - Minimaalinen Flask-sovellus

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 (esimerkki):

flask
gunicorn

Käyttöönoton komennot:

# Rakenna Docker-kuva
docker build -t gcr.io/your-project-id/cloud-run-image .

# Työnnä kuva Google Container Registryyn
docker push gcr.io/your-project-id/cloud-run-image

# Ota Cloud Run -palvelu käyttöön
gcloud run deploy your-cloud-run-service \
 --image gcr.io/your-project-id/cloud-run-image \
 --platform managed \
 --region us-central1 \
 --allow-unauthenticated

Selitys:

• `docker build`: Rakentaa Docker-kuvan Dockerfilesta. Korvaa `gcr.io/your-project-id/cloud-run-image` haluamallasi kuvan nimellä ja Google Container Registry -polulla.
• `docker push`: Työntää Docker-kuvan Google Container Registryyn (GCR). Sinun on määritettävä Docker todentamaan GCR:n kanssa.
• `gcloud run deploy`: Ottaa Cloud Run -palvelun käyttöön.
• `--image`: Määrittää palvelussa käytettävän Docker-kuvan.
• `--platform managed`: Määrittää, että palvelu otetaan käyttöön täysin hallitulla Cloud Run -alustalla.
• `--region`: Määrittää alueen, jolla palvelu otetaan käyttöön.
• `--allow-unauthenticated`: Sallii todennetun pääsyn palveluun (testaustarkoituksiin). Tuotantoympäristössä sinun on määritettävä asianmukainen todennus.

5. Cloud SQL

Cloud SQL tarjoaa hallittuja relaatiotietokantoja GCP:ssä. Voit käyttää Python-asiakaskirjastoa (yhdessä tietokantakohtaisten kirjastojen, kuten `psycopg2` PostgreSQL:lle tai `pymysql` MySQL:lle) yhteyden muodostamiseen ja Cloud SQL -esiintymien hallintaan.

Esimerkki: Yhteyden muodostaminen Cloud SQL PostgreSQL -esiintymään

import psycopg2

# Korvaa Cloud SQL -esiintymän yhteysnimellä, tietokannan nimellä, käyttäjätunnuksella ja salasanalla
INSTANCE_CONNECTION_NAME = "your-project-id:your-region:your-instance-name"
DB_NAME = "your_database_name"
DB_USER = "your_username"
DB_PASS = "your_password"

try:
 conn = psycopg2.connect(
 f"host=/cloudsql/{INSTANCE_CONNECTION_NAME} dbname={DB_NAME} user={DB_USER} password={DB_PASS}"
 )
 print("Yhteys Cloud SQL:ään muodostettu onnistuneesti!")

 # Suorita tietokantatoimintoja täällä (esim. suorita kyselyitä)
 cur = conn.cursor()
 cur.execute("SELECT version();")
 db_version = cur.fetchone()
 print(f"Tietokannan versio: {db_version}")

except Exception as e:
 print(f"Virhe yhdistettäessä Cloud SQL:ään: {e}")

finally:
 if conn:
 cur.close()
 conn.close()
 print("Yhteys suljettu.")

Selitys:

• `import psycopg2`: Tuo `psycopg2`-kirjaston, joka on PostgreSQL-adapteri Pythonille. Sinun on asennettava se käyttämällä komentoa `pip install psycopg2-binary`.
• `INSTANCE_CONNECTION_NAME`: Tämä on ratkaiseva tunniste, joka määrittää, miten Cloud SQL -esiintymään yhdistetään. Löydät tämän arvon Google Cloud Consolesta Cloud SQL -esiintymän tiedoista.
• `psycopg2.connect()` -funktio muodostaa yhteyden tietokantaan käyttämällä annettuja parametreja.
• Koodi suorittaa sitten yksinkertaisen kyselyn tietokannan version hakemiseksi ja tulostaa sen konsoliin.
• `finally`-lohko varmistaa, että tietokantayhteys suljetaan oikein, vaikka virheitä tapahtuisi.

Parhaat käytännöt Pythonin käyttämiseen GCP:n kanssa

Tässä on joitain parhaita käytäntöjä, joita kannattaa noudattaa, kun kehität GCP-sovelluksia Pythonilla:

• Käytä palvelutilejä: Käytä aina palvelutilejä todennukseen, erityisesti tuotantoympäristöissä. Myönnä niille vain tarvittavat käyttöoikeudet (pienimmän oikeuden periaate).
• Hallitse riippuvuuksia: Käytä `requirements.txt`-tiedostoa sovelluksesi riippuvuuksien hallintaan. Tämä varmistaa yhdenmukaiset käyttöönotot ja yksinkertaistaa riippuvuuksien hallintaa.
• Käsittele virheitä: Ota käyttöön asianmukainen virheiden käsittely poikkeusten hallitsemiseksi ja sovellusten kaatumisen estämiseksi. Käytä try-except-lohkoja mahdollisten virheiden sieppaamiseen ja niiden kirjaamiseen virheenkorjausta varten.
• Kirjaa tehokkaasti: Käytä GCP:n Cloud Logging -palvelua sovellustapahtumien ja virheiden kirjaamiseen. Tämä tarjoaa arvokasta tietoa sovelluksesi toiminnasta ja auttaa vianmäärityksessä.
• Käytä ympäristömuuttujia: Tallenna arkaluonteiset tiedot, kuten API-avaimet ja tietokannan tunnistetiedot, ympäristömuuttujiin. Tämä estää niiden kovakoodaamisen koodiisi ja parantaa turvallisuutta.
• Optimoi suorituskykyä varten: Käytä välimuistia, asynkronisia toimintoja ja muita optimointitekniikoita GCP-sovellustesi suorituskyvyn parantamiseksi. Harkitse GCP-palveluiden, kuten Cloud CDN:n, käyttöä sisällön toimittamiseen.
• Valvo sovelluksiasi: Käytä GCP:n Cloud Monitoring -palvelua sovellustesi terveyden ja suorituskyvyn valvontaan. Määritä hälytykset, jotka ilmoittavat sinulle kaikista ongelmista.
• Automatisoi käyttöönotot: Käytä infrastruktuuri koodina -työkaluja, kuten Terraformia, tai käyttöönotto-pipelineja automatisoidaksesi käyttöönoton. Tämä varmistaa yhdenmukaiset ja toistettavat käyttöönotot.
• Valitse oikea GCP-palvelu: Valitse sovelluksesi tarpeisiin sopiva GCP-palvelu. Ota huomioon tekijät, kuten skaalautuvuus, kustannukset ja toiminnallinen monimutkaisuus. Esimerkiksi Cloud Functions sopivat hyvin tapahtumapohjaisiin tehtäviin, kun taas Cloud Run on ihanteellinen konttisovellusten käyttöönottoon.
• Siivoa resurssit: Muista siivota käyttämättömät GCP-resurssit välttääksesi tarpeettomia kustannuksia.
• Pidä kirjastot ajan tasalla: Päivitä Python-kirjastosi säännöllisesti hyötyäksesi virhekorjauksista, tietoturvapaikoista ja uusista ominaisuuksista. Käytä `pip`-komentoa pakettien päivittämiseen: `pip install --upgrade `.
• Käytä virtuaaliympäristöjä: Luo virtuaaliympäristöjä kullekin projektille eristääksesi riippuvuudet ja välttääksesi ristiriitoja eri projektien välillä.

Globaalit näkökohdat

Kun kehität GCP-sovelluksia maailmanlaajuiselle yleisölle, ota huomioon seuraavat seikat:

• Datakeskeisyys: Ymmärrä kohdealueidesi datakeskeisyysvaatimukset. Valitse GCP-alueet, jotka ovat näiden vaatimusten mukaisia.
• Viive: Minimoi viive ottamalla sovelluksesi käyttöön alueilla, jotka ovat maantieteellisesti lähellä käyttäjiäsi.
• Lokalisointi: Lokalisoi sovelluksesi käyttöliittymä ja sisältö eri kielille ja alueille.
• Valuutta ja maksun käsittely: Jos sovelluksesi sisältää rahatapahtumia, varmista, että tuet kohdealueidesi valuuttoja ja maksutapoja.
• Lakisääteiset ja sääntelynmukaiset vaatimukset: Ole tietoinen kohdealueidesi lakisääteisistä ja sääntelynmukaisista vaatimuksista, kuten tietosuojalaeista (esim. GDPR) ja vientivalvonnasta.
• Aikavyöhykkeet: Käsittele aikavyöhykkeitä oikein varmistaaksesi, että sovelluksesi näyttää päivämäärät ja kellonajat tarkasti eri paikoissa oleville käyttäjille. Käytä kirjastoja, kuten `pytz`, aikavyöhykemuunnosten hallintaan.
• Kulttuurinen herkkyys: Ota huomioon kulttuurierot suunnitellessasi sovelluksesi käyttöliittymää ja sisältöä.

Yleisten ongelmien vianmääritys

Tässä on joitain yleisiä ongelmia, joita saatat kohdata käyttäessäsi Pythonia GCP:n kanssa, ja miten voit tehdä vianmäärityksen:

• Todennusvirheet: Varmista, että palvelutilin avaintiedosto on kelvollinen ja että `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` -ympäristömuuttuja on asetettu oikein. Varmista myös, että palvelutilillä on tarvittavat käyttöoikeudet GCP-resurssien käyttämiseen.
• Käyttöoikeus estetty -virheet: Tarkista palvelutilillesi tai käyttäjätilillesi määritetyt IAM-roolit. Varmista, että niillä on tarvittavat käyttöoikeudet toimintoon, jota yrität suorittaa.
• Tuontivirheet: Varmista, että olet asentanut tarvittavat Python-kirjastot `pip`-komennolla. Varmista, että kirjastojen nimet ovat oikein ja että käytät oikeaa versiota.
• Verkkoyhteysongelmat: Jos suoritat sovellustasi VM-esiintymässä, varmista, että VM:llä on verkkoyhteys Internetiin ja GCP-palveluihin, joita yrität käyttää. Tarkista palomuurisäännöt ja verkon määritykset.
• API:n nopeusrajoitukset: GCP-API:illa on nopeusrajoitukset väärinkäytön estämiseksi. Jos ylität nopeusrajoitukset, saatat kohdata virheitä. Ota käyttöön eksponentiaalinen backoff tai välimuisti API-kutsujen määrän vähentämiseksi.

Johtopäätös

Python ja Google Cloud Platform tarjoavat tehokkaan yhdistelmän skaalautuvien, luotettavien ja maailmanlaajuisesti käytettävissä olevien sovellusten rakentamiseen ja käyttöönottoon. Noudattamalla tässä oppaassa esitettyjä ohjeita ja parhaita käytäntöjä voit hyödyntää tehokkaasti Python-asiakaskirjastoa GCP-palveluiden käyttämiseen ja hallintaan, mikä antaa sinulle mahdollisuuden luoda innovatiivisia ratkaisuja maailmanlaajuiselle yleisölle.

Muista aina priorisoida turvallisuus, optimoida suorituskykyä varten ja ottaa huomioon sovellustesi globaalit vaikutukset. Jatkuva oppiminen ja kokeilu ovat avain pilvikehityksen hallintaan Pythonilla GCP:ssä.