Otključavanje Google Cloud Platform s Pythonom: Sveobuhvatan vodič za pristup GCP uslugama

Google Cloud Platform (GCP) nudi širok raspon usluga za izgradnju i implementaciju skalabilnih i pouzdanih aplikacija. Python, sa svojom jasnom sintaksom i opsežnim bibliotekama, popularan je izbor za interakciju s GCP-om. Ovaj vodič pruža sveobuhvatan pregled načina korištenja Pythonove klijentske biblioteke za pristup i upravljanje GCP uslugama, namijenjen globalnoj publici s različitim tehničkim znanjima.

Zašto koristiti Python s GCP-om?

Python nudi nekoliko prednosti za interakciju s GCP-om:

• Jednostavnost korištenja: Pythonova čitljiva sintaksa pojednostavljuje razvoj, olakšavajući učenje i održavanje GCP aplikacija.
• Sveobuhvatne biblioteke: Google pruža dobro održavanu Python klijentsku biblioteku posebno dizajniranu za GCP usluge.
• Snažna podrška zajednice: Velika i aktivna Python zajednica pruža obilne resurse, tutorijale i podršku za GCP razvoj.
• Automatizacija i skriptiranje: Python se ističe u automatizaciji zadataka i skriptiranju upravljanja infrastrukturom, što je ključno za cloud okruženja.
• Data Science i strojno učenje: Python je jezik izbora za data science i strojno učenje, koji se neprimjetno integrira s GCP-ovim AI/ML uslugama.

Postavljanje vašeg okruženja

Prije nego što počnete, morat ćete postaviti svoje Python okruženje i instalirati potrebne biblioteke.

1. Instalirajte Python i Pip

Ako nemate instaliran Python, preuzmite i instalirajte najnoviju verziju sa službene Python web stranice (https://www.python.org/downloads/). Pip, Python instalacijski program paketa, obično je uključen u instalacije Pythona.

Verifikacija: Otvorite svoj terminal ili naredbeni redak i pokrenite sljedeće naredbe:

python --version
pip --version

Ove naredbe trebale bi prikazati instalirane verzije Pythona i Pipa.

2. Instalirajte Google Cloud klijentsku biblioteku za Python

Biblioteka `google-cloud-python` pruža pristup svim GCP uslugama. Instalirajte je pomoću Pipa:

pip install google-cloud-storage google-cloud-compute google-cloud-pubsub # Primjer - Instalirajte pakete za pohranu, računalstvo i pubsub

Instalirajte samo određene klijentske biblioteke za GCP usluge koje namjeravate koristiti. Ovo smanjuje veličinu ovisnosti vaše aplikacije.

Primjer (Cloud Storage): Za instalaciju klijentske biblioteke Cloud Storage:

pip install google-cloud-storage

3. Konfigurirajte autentifikaciju

Autentifikacija je ključna za davanje dopuštenja vašoj Python aplikaciji za pristup GCP resursima. Dostupno je nekoliko metoda autentifikacije:

• Servisni računi: Preporučeno za aplikacije koje se izvode na GCP-u (npr. Compute Engine, Cloud Functions, Cloud Run).
• Korisnički podaci: Prikladno za lokalni razvoj i testiranje.

Korištenje servisnih računa (preporučeno za produkciju)

Servisni računi su neljudski računi koji se mogu koristiti za autentifikaciju aplikacija i usluga. Oni pružaju siguran i kontroliran način za davanje pristupa GCP resursima.

1. Stvorite servisni račun: U Google Cloud Console, idite na IAM & Admin > Servisni računi i kliknite Stvori servisni račun. Navedite ime i opis za svoj servisni račun.
2. Dodijelite dopuštenja: Dodijelite odgovarajuće uloge svom servisnom računu na temelju GCP resursa kojima vaša aplikacija treba pristupiti (npr. `roles/storage.objectAdmin` za potpunu kontrolu nad Cloud Storage objektima).
3. Preuzmite ključ servisnog računa: Stvorite JSON datoteku ključa za svoj servisni račun i preuzmite je. S ovom datotekom ključa postupajte s iznimnom pažnjom, jer ona omogućuje pristup vašim GCP resursima. Pohranite je sigurno i nikada je ne pohranjujte u sustav za kontrolu verzija.
4. Postavite varijablu okruženja `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`: Postavite varijablu okruženja `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` na putanju preuzete JSON datoteke ključa.

Primjer (Linux/macOS):

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

Primjer (Windows):

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

Važna sigurnosna napomena: Izbjegavajte izravno kodiranje ključa vašeg servisnog računa u svoj kod. Korištenje varijable okruženja `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` preporučeni je pristup za sigurnost i održivost.

Korištenje korisničkih podataka (za lokalni razvoj)

Za lokalni razvoj i testiranje možete koristiti vlastite korisničke podatke Google Clouda.

1. Instalirajte Google Cloud SDK (gcloud): Preuzmite i instalirajte Google Cloud SDK sa službene web stranice (https://cloud.google.com/sdk/docs/install).
2. Autentificirajte se s gcloudom: Pokrenite sljedeću naredbu u svom terminalu ili naredbenom retku:

gcloud auth application-default login

Ova će naredba otvoriti prozor preglednika u kojem se možete prijaviti na svoj Google Cloud račun i dodijeliti potrebna dopuštenja Google Cloud SDK-u.

Pristup GCP uslugama s Pythonom

Nakon što ste postavili svoje okruženje i konfigurirali autentifikaciju, možete početi pristupati GCP uslugama pomoću Python klijentske biblioteke. Evo nekoliko primjera:

1. Cloud Storage

Cloud Storage pruža skalabilnu i trajnu pohranu objekata. Možete koristiti Python klijentsku biblioteku za učitavanje, preuzimanje i upravljanje objektima u svojim Cloud Storage bucketima.

Primjer: Učitavanje datoteke u Cloud Storage

from google.cloud import storage

# Zamijenite imenom svog bucketa i putanjom datoteke
BUCKET_NAME = "your-bucket-name"
FILE_PATH = "/path/to/your/local/file.txt"
OBJECT_NAME = "remote/file.txt" # Ime koje želite da datoteka ima u Cloud Storage

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

print(f"Datoteka {FILE_PATH} učitana je u gs://{BUCKET_NAME}/{OBJECT_NAME}.")

Objašnjenje:

• `from google.cloud import storage`: Uvozi Cloud Storage modul.
• `storage.Client()`: Stvara Cloud Storage klijentski objekt, koristeći prethodno postavljene podatke za autentifikaciju.
• `client.bucket(BUCKET_NAME)`: Dobiva referencu na navedeni Cloud Storage bucket.
• `bucket.blob(OBJECT_NAME)`: Stvara blob (objekt) unutar bucketa, s navedenim imenom.
• `blob.upload_from_filename(FILE_PATH)`: Učitava datoteku s lokalne putanje datoteke u Cloud Storage blob.

Primjer: Preuzimanje datoteke iz Cloud Storage

from google.cloud import storage

# Zamijenite imenom svog bucketa, imenom objekta i lokalnom putanjom datoteke
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"Datoteka gs://{BUCKET_NAME}/{OBJECT_NAME} preuzeta je u {FILE_PATH}.")

2. Compute Engine

Compute Engine pruža virtualne strojeve (VM-ove) na GCP-u. Možete koristiti Python klijentsku biblioteku za upravljanje instancama Compute Engine, uključujući stvaranje, pokretanje, zaustavljanje i brisanje.

Primjer: Popis instanci Compute Engine

from google.cloud import compute_v1

# Zamijenite svojim ID-om projekta i zonom
PROJECT_ID = "your-project-id"
ZONE = "us-central1-a"

client = compute_v1.InstancesClient()

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

# Pošaljite zahtjev
pager = client.list(request=request)

print("Instance u projektu i zoni:")
# Obradite odgovor
for response in pager:
 print(response)

Objašnjenje:

• `from google.cloud import compute_v1`: Uvozi modul Compute Engine (verzija v1). Razmislite o korištenju novije verzije ako je dostupna.
• `compute_v1.InstancesClient()`: Stvara klijentski objekt Compute Engine.
• `compute_v1.ListInstancesRequest()`: Stvara zahtjev za popis instanci u navedenom projektu i zoni.
• `client.list(request=request)`: Šalje zahtjev Compute Engine API-ju.
• Kod zatim iterira kroz odgovor (pager objekt) i ispisuje informacije o svakoj instanci.

3. Cloud Functions

Cloud Functions pruža okruženja za izvođenje bez poslužitelja. Možete koristiti Python klijentsku biblioteku za implementaciju i upravljanje Cloud Functions.

Primjer: Implementacija Cloud Function (zahtijeva Google Cloud SDK)

Implementacija Cloud Function često uključuje izravno korištenje Google Cloud SDK (gcloud), iako se Cloud Functions API-ju može pristupiti putem Python klijentske biblioteke za složenije scenarije. Ovaj primjer prikazuje osnovnu gcloud naredbu za implementaciju. Prvo stvorite main.py i requirements.txt:

main.py (primjer)

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

requirements.txt (primjer)

functions-framework

Naredba za implementaciju:

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

Objašnjenje:

• `gcloud functions deploy your-function-name`: Implementira Cloud Function s navedenim imenom. Zamijenite `your-function-name` željenim imenom za svoju funkciju.
• `--runtime python310`: Navodi Python runtime okruženje (npr. python310, python311). Odaberite podržano runtime okruženje.
• `--trigger-http`: Konfigurira funkciju da se pokreće HTTP zahtjevima.
• `--entry-point hello_world`: Navodi funkciju za izvršavanje kada se funkcija pokrene. Ovo odgovara funkciji `hello_world` definiranoj u `main.py`.

4. Cloud Run

Cloud Run vam omogućuje implementaciju kontejneriziranih aplikacija u okruženju bez poslužitelja. Uslugama Cloud Run možete upravljati pomoću Python klijentske biblioteke, ali se implementacija često obavlja s Google Cloud SDK ili alatima za infrastrukturu kao kod, kao što je Terraform.

Primjer: Implementacija usluge Cloud Run (zahtijeva Google Cloud SDK i Docker)

Implementacije Cloud Run često započinju s Dockerfileom.

Dockerfile (primjer):

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 (primjer) - Minimalna Flask aplikacija

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 (primjer):

flask
gunicorn

Naredbe za implementaciju:

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

# Gurnite sliku u Google Container Registry
docker push gcr.io/your-project-id/cloud-run-image

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

Objašnjenje:

• `docker build`: Izrađuje Docker sliku iz Dockerfilea. Zamijenite `gcr.io/your-project-id/cloud-run-image` željenim imenom slike i putanjom Google Container Registry.
• `docker push`: Gura Docker sliku u Google Container Registry (GCR). Morate konfigurirati Docker za autentifikaciju s GCR-om.
• `gcloud run deploy`: Implementira Cloud Run uslugu.
• `--image`: Navodi Docker sliku za korištenje za uslugu.
• `--platform managed`: Navodi da bi usluga trebala biti implementirana na potpuno upravljanoj Cloud Run platformi.
• `--region`: Navodi regiju u kojoj bi usluga trebala biti implementirana.
• `--allow-unauthenticated`: Omogućuje neautentificirani pristup usluzi (u svrhu testiranja). U produkcijskom okruženju trebali biste konfigurirati odgovarajuću autentifikaciju.

5. Cloud SQL

Cloud SQL pruža upravljane relacijske baze podataka na GCP-u. Možete koristiti Python klijentsku biblioteku (zajedno s bibliotekama specifičnim za baze podataka kao što su `psycopg2` za PostgreSQL ili `pymysql` za MySQL) za povezivanje i upravljanje instancama Cloud SQL.

Primjer: Povezivanje s instancom Cloud SQL PostgreSQL

import psycopg2

# Zamijenite imenom veze instance Cloud SQL, imenom baze podataka, korisničkim imenom i lozinkom
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("Uspješno povezano s Cloud SQL!")

 # Izvedite operacije baze podataka ovdje (npr. izvršite upite)
 cur = conn.cursor()
 cur.execute("SELECT version();")
 db_version = cur.fetchone()
 print(f"Verzija baze podataka: {db_version}")

except Exception as e:
 print(f"Pogreška pri povezivanju s Cloud SQL: {e}")

finally:
 if conn:
 cur.close()
 conn.close()
 print("Veza je zatvorena.")

Objašnjenje:

• `import psycopg2`: Uvozi biblioteku `psycopg2`, PostgreSQL adapter za Python. Morat ćete je instalirati pomoću `pip install psycopg2-binary`.
• `INSTANCE_CONNECTION_NAME`: Ovo je ključni identifikator koji određuje kako se povezati s vašom instancom Cloud SQL. Ovu vrijednost možete pronaći u Google Cloud Console pod detaljima svoje instance Cloud SQL.
• Funkcija `psycopg2.connect()` uspostavlja vezu s bazom podataka koristeći navedene parametre.
• Kod zatim izvršava jednostavan upit za dohvaćanje verzije baze podataka i ispisuje je u konzolu.
• `finally` blok osigurava da se veza s bazom podataka pravilno zatvori, čak i ako se pojave pogreške.

Najbolje prakse za korištenje Pythona s GCP-om

Evo nekoliko najboljih praksi koje treba slijediti prilikom razvoja GCP aplikacija s Pythonom:

• Koristite servisne račune: Uvijek koristite servisne račune za autentifikaciju, posebno u produkcijskim okruženjima. Dajte im samo potrebna dopuštenja (načelo najmanjih privilegija).
• Upravljajte ovisnostima: Koristite datoteku `requirements.txt` za upravljanje ovisnostima vaše aplikacije. Ovo osigurava dosljedne implementacije i pojednostavljuje upravljanje ovisnostima.
• Obradite pogreške: Implementirajte pravilno rukovanje pogreškama kako biste graciozno obradili iznimke i spriječili rušenje aplikacija. Koristite try-except blokove za hvatanje potencijalnih pogrešaka i zabilježite ih za otklanjanje pogrešaka.
• Učinkovito zabilježite: Koristite GCP-ovu uslugu Cloud Logging za bilježenje događaja i pogrešaka aplikacije. Ovo pruža vrijedne uvide u ponašanje vaše aplikacije i pomaže u rješavanju problema.
• Koristite varijable okruženja: Pohranite osjetljive informacije, kao što su API ključevi i vjerodajnice baze podataka, u varijable okruženja. Ovo sprječava njihovo kodiranje u vašem kodu i poboljšava sigurnost.
• Optimizirajte za performanse: Koristite predmemoriranje, asinkrone operacije i druge tehnike optimizacije kako biste poboljšali performanse svojih GCP aplikacija. Razmislite o korištenju GCP usluga kao što je Cloud CDN za isporuku sadržaja.
• Pratite svoje aplikacije: Koristite GCP-ovu uslugu Cloud Monitoring za praćenje zdravlja i performansi svojih aplikacija. Postavite upozorenja da budete obaviješteni o svim problemima.
• Automatizirajte implementacije: Koristite alate za infrastrukturu kao kod kao što je Terraform ili cjevovode za implementaciju za automatizaciju procesa implementacije. Ovo osigurava dosljedne i ponovljive implementacije.
• Odaberite pravu GCP uslugu: Odaberite odgovarajuću GCP uslugu za potrebe vaše aplikacije. Uzmite u obzir čimbenike kao što su skalabilnost, troškovi i operativna složenost. Na primjer, Cloud Functions su prikladne za zadatke vođene događajima, dok je Cloud Run idealan za implementaciju kontejneriziranih aplikacija.
• Očistite resurse: Ne zaboravite očistiti sve nekorištene GCP resurse kako biste izbjegli nepotrebne troškove.
• Održavajte biblioteke ažuriranima: Redovito ažurirajte svoje Python biblioteke kako biste iskoristili ispravke pogrešaka, sigurnosne zakrpe i nove značajke. Koristite `pip` za ažuriranje svojih paketa: `pip install --upgrade `.
• Koristite virtualna okruženja: Stvorite virtualna okruženja za svaki projekt kako biste izolirali ovisnosti i izbjegli sukobe između različitih projekata.

Globalna razmatranja

Prilikom razvoja GCP aplikacija za globalnu publiku, razmotrite sljedeće:

• Prebivalište podataka: Razumijte zahtjeve za prebivalište podataka za svoje ciljne regije. Odaberite GCP regije koje su u skladu s tim zahtjevima.
• Latencija: Smanjite latenciju implementacijom svojih aplikacija u regijama koje su geografski blizu vašim korisnicima.
• Lokalizacija: Lokalizirajte korisničko sučelje i sadržaj svoje aplikacije za različite jezike i regije.
• Valuta i obrada plaćanja: Ako vaša aplikacija uključuje financijske transakcije, provjerite podržavate li valute i načine plaćanja koji se koriste u vašim ciljnim regijama.
• Pravna i regulatorna usklađenost: Budite svjesni pravnih i regulatornih zahtjeva u svojim ciljnim regijama, kao što su zakoni o privatnosti podataka (npr. GDPR) i kontrole izvoza.
• Vremenske zone: Ispravno rukujte vremenskim zonama kako biste osigurali da vaša aplikacija točno prikazuje datume i vremena za korisnike na različitim lokacijama. Koristite biblioteke kao što je `pytz` za upravljanje pretvorbama vremenskih zona.
• Kulturna osjetljivost: Budite svjesni kulturnih razlika prilikom dizajniranja korisničkog sučelja i sadržaja svoje aplikacije.

Rješavanje uobičajenih problema

Evo nekoliko uobičajenih problema na koje možete naići prilikom korištenja Pythona s GCP-om i kako ih riješiti:

• Pogreške autentifikacije: Provjerite je li datoteka ključa vašeg servisnog računa valjana i je li varijabla okruženja `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` ispravno postavljena. Također, provjerite ima li servisni račun potrebna dopuštenja za pristup GCP resursima.
• Pogreške odbijenog dopuštenja: Još jednom provjerite IAM uloge dodijeljene vašem servisnom računu ili korisničkom računu. Provjerite imaju li potrebna dopuštenja za operaciju koju pokušavate izvesti.
• Pogreške uvoza: Provjerite jeste li instalirali potrebne Python biblioteke pomoću `pip`. Provjerite jesu li nazivi biblioteka točni i koristite li ispravnu verziju.
• Problemi s mrežnom povezivošću: Ako pokrećete svoju aplikaciju na VM instanci, provjerite ima li VM mrežnu povezanost s internetom i GCP uslugama kojima pokušavate pristupiti. Provjerite svoja pravila vatrozida i mrežnu konfiguraciju.
• Ograničenja brzine API-ja: GCP API-ji imaju ograničenja brzine kako bi se spriječila zlouporaba. Ako prekoračujete ograničenja brzine, možete naići na pogreške. Implementirajte eksponencijalno povlačenje ili predmemoriranje kako biste smanjili broj API poziva.

Zaključak

Python i Google Cloud Platform pružaju moćnu kombinaciju za izgradnju i implementaciju skalabilnih, pouzdanih i globalno dostupnih aplikacija. Slijedeći smjernice i najbolje prakse navedene u ovom vodiču, možete učinkovito iskoristiti Python klijentsku biblioteku za pristup i upravljanje GCP uslugama, što vam omogućuje stvaranje inovativnih rješenja za globalnu publiku.

Zapamtite da uvijek prioritet date sigurnosti, optimizirate za performanse i razmotrite globalne implikacije svojih aplikacija. Kontinuirano učenje i eksperimentiranje ključni su za ovladavanje umjetnošću razvoja u oblaku s Pythonom na GCP-u.