Odklepanje Google Cloud Platform z Pythonom: Izčrpen vodnik po dostopu do storitev GCP

Google Cloud Platform (GCP) ponuja široko paleto storitev za gradnjo in uvajanje razširljivih in zanesljivih aplikacij. Python je s svojo jasno sintakso in obsežnimi knjižnicami priljubljena izbira za interakcijo z GCP. Ta vodnik ponuja izčrpen pregled, kako uporabiti knjižnico za odjemalce v Pythonu za dostop do storitev GCP in njihovo upravljanje, namenjen globalni publiki z različnimi tehničnimi ozadji.

Zakaj uporabljati Python z GCP?

Python ponuja več prednosti pri interakciji z GCP:

• Enostavnost uporabe: Bralska sintaksa Pythona poenostavlja razvoj, kar olajša učenje in vzdrževanje aplikacij GCP.
• Obsežne knjižnice: Google ponuja dobro vzdrževano knjižnico za odjemalce v Pythonu, posebej zasnovano za storitve GCP.
• Močna podpora skupnosti: Velika in aktivna skupnost Pythona ponuja veliko virov, vadnic in podpore za razvoj GCP.
• Avtomatizacija in skriptiranje: Python odlično obvlada avtomatizacijo nalog in skriptiranje upravljanja infrastrukture, kar je ključnega pomena za okolja v oblaku.
• Znanost o podatkih in strojno učenje: Python je izbrani jezik za znanost o podatkih in strojno učenje, ki se brezhibno integrira s storitvami AI/ML v GCP.

Nastavitev vašega okolja

Preden začnete, boste morali nastaviti svoje okolje Python in namestiti potrebne knjižnice.

1. Namestite Python in Pip

Če nimate nameščenega Pythona, prenesite in namestite najnovejšo različico z uradne spletne strani Pythona (https://www.python.org/downloads/). Pip, namestitveni program za pakete Python, je običajno vključen v namestitve Pythona.

Preverjanje: Odprite terminal ali ukazni poziv in zaženite naslednje ukaze:

python --version
pip --version

Ti ukazi bi morali prikazati nameščeni različici Python in Pip.

2. Namestite knjižnico za odjemalce Google Cloud za Python

Knjižnica google-cloud-python omogoča dostop do vseh storitev GCP. Namestite jo s pomočjo Pip:

pip install google-cloud-storage google-cloud-compute google-cloud-pubsub # Primer - namestite pakete za shranjevanje, izračun in pub/sub

Namestite samo specifične knjižnice za odjemalce za storitve GCP, ki jih nameravate uporabiti. To zmanjša velikost odvisnosti vaše aplikacije.

Primer (Cloud Storage): Za namestitev knjižnice za odjemalce Cloud Storage:

pip install google-cloud-storage

3. Konfigurirajte avtentikacijo

Avtentikacija je ključna za dodelitev dovoljenj vaši aplikaciji Python za dostop do virov GCP. Na voljo je več metod avtentikacije:

• Servisni računi: Priporočeno za aplikacije, ki se izvajajo v GCP (npr. Compute Engine, Cloud Functions, Cloud Run).
• Uporabniške poverilnice: Primerno za lokalni razvoj in testiranje.

Uporaba servisnih računov (priporočeno za produkcijo)

Servisni računi so nečloveški računi, ki se lahko uporabljajo za avtentikacijo aplikacij in storitev. Zagotavljajo varen in nadzorovan način za dodelitev dostopa do virov GCP.

1. Ustvarite servisni račun: V konzoli Google Cloud pojdite na IAM & skrbnik > Servisni računi in kliknite Ustvari servisni račun. Zagotovite ime in opis vašega servisnega računa.
2. Dodeli dovoljenja: Dodeli ustrezne vloge vašemu servisnemu računu glede na vire GCP, do katerih mora imeti vaša aplikacija dostop (npr. roles/storage.objectAdmin za popoln nadzor nad objekti Cloud Storage).
3. Prenesite ključ servisnega računa: Ustvarite datoteko ključa JSON za vaš servisni račun in jo prenesite. S to ključno datoteko ravnajte izjemno previdno, saj omogoča dostop do vaših virov GCP. Shranite jo varno in je nikoli ne vključite v nadzor nad različicami.
4. Nastavite okoljsko spremenljivko `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`: Nastavite okoljsko spremenljivko GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS na pot do prenesene datoteke ključa JSON.

Primer (Linux/macOS):

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

Primer (Windows):

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

Pomembna varnostna opomba: Izogibajte se trdemu kodiranju vašega ključa servisnega računa neposredno v vašo kodo. Uporaba okoljske spremenljivke GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS je priporočeni pristop za varnost in vzdrževanje.

Uporaba uporabniških poverilnic (za lokalni razvoj)

Za lokalni razvoj in testiranje lahko uporabite svoje uporabniške poverilnice Google Cloud.

1. Namestite Google Cloud SDK (gcloud): Prenesite in namestite Google Cloud SDK z uradne spletne strani (https://cloud.google.com/sdk/docs/install).
2. Avtenticirajte se z gcloud: Zaženite naslednji ukaz v vašem terminalu ali ukaznem pozivu:

gcloud auth application-default login

Ta ukaz bo odprl okno brskalnika, kjer se lahko prijavite v svoj račun Google Cloud in dodelite potrebna dovoljenja Google Cloud SDK.

Dostop do storitev GCP s Pythonom

Ko ste nastavili svoje okolje in konfigurirali avtentikacijo, lahko začnete dostopati do storitev GCP z uporabo knjižnice za odjemalce v Pythonu. Tukaj je nekaj primerov:

1. Cloud Storage

Cloud Storage ponuja razširljivo in trajno shranjevanje objektov. S knjižnico za odjemalce v Pythonu lahko nalagate, prenašate in upravljate objekte v vaših predalih Cloud Storage.

Primer: Nalaganje datoteke v Cloud Storage

from google.cloud import storage

# Zamenjajte z imenom vašega predala in potjo do datoteke
BUCKET_NAME = "your-bucket-name"
FILE_PATH = "/path/to/your/local/file.txt"
OBJECT_NAME = "remote/file.txt" # Ime, ki ga želite dati datoteki v 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} je bila naložena v gs://{BUCKET_NAME}/{OBJECT_NAME}.")

Razlaga:

• from google.cloud import storage: Uvozi modul Cloud Storage.
• storage.Client(): Ustvari objekt odjemalca Cloud Storage, ki uporablja avtentikacijske poverilnice, nastavljene prej.
• client.bucket(BUCKET_NAME): Pridobi referenco do določenega predala Cloud Storage.
• bucket.blob(OBJECT_NAME): Ustvari blob (objekt) znotraj predala z določenim imenom.
• blob.upload_from_filename(FILE_PATH): Naloži datoteko s poti lokalne datoteke v blob Cloud Storage.

Primer: Prenos datoteke iz Cloud Storage

from google.cloud import storage

# Zamenjajte z imenom vašega predala, imenom predmeta in potjo do lokalne 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} je bila prenesena v {FILE_PATH}.")

2. Compute Engine

Compute Engine ponuja navidezne stroje (VM) v GCP. S knjižnico za odjemalce v Pythonu lahko upravljate instance Compute Engine, vključno z njihovim ustvarjanjem, zagonom, zaustavitvijo in brisanjem.

Primer: Izpisovanje instanc Compute Engine

from google.cloud import compute_v1

# Zamenjajte s svojim ID-jem projekta in območjem
PROJECT_ID = "your-project-id"
ZONE = "us-central1-a"

client = compute_v1.InstancesClient()

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

# Izvedite zahtevo
pager = client.list(request=request)

print("Instance v projektu in območju:")
# Obravnavajte odgovor
for response in pager:
 print(response)

Razlaga:

• from google.cloud import compute_v1: Uvozi modul Compute Engine (različica v1). Razmislite o uporabi bolj posodobljene različice, če je na voljo.
• compute_v1.InstancesClient(): Ustvari odjemalec Compute Engine.
• compute_v1.ListInstancesRequest(): Ustvari zahtevo za izpisovanje instanc v določenem projektu in območju.
• client.list(request=request): Pošlje zahtevo API-ju Compute Engine.
• Nato koda prečka odgovor (objekt pager) in izpiše informacije o vsaki instanci.

3. Cloud Functions

Cloud Functions zagotavlja okolja za brezstrežniško izvajanje. S knjižnico za odjemalce v Pythonu lahko uvajate in upravljate funkcije Cloud Functions.

Primer: uvajanje funkcije Cloud Function (zahteva Google Cloud SDK)

Uvajanje funkcije Cloud Function pogosto vključuje neposredno uporabo Google Cloud SDK (gcloud), čeprav je API Cloud Functions mogoče dostopati prek knjižnice za odjemalce v Pythonu za bolj zapletene scenarije. Ta primer prikazuje osnovni ukaz za uvajanje gcloud. Najprej ustvarite main.py in requirements.txt:

main.py (primer)

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

requirements.txt (primer)

functions-framework

Ukaz za uvajanje:

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

Razlaga:

• gcloud functions deploy your-function-name: uvaja funkcijo Cloud Function z določenim imenom. Zamenjajte your-function-name z željenim imenom vaše funkcije.
• --runtime python310: določa okolje izvajanja Python (npr. python310, python311). Izberite podprto okolje izvajanja.
• --trigger-http: konfigurira funkcijo, da se sproži z zahtevami HTTP.
• --entry-point hello_world: določa funkcijo, ki se izvede, ko se funkcija sproži. To ustreza funkciji hello_world, definirani v main.py.

4. Cloud Run

Cloud Run omogoča uvajanje kontejneriziranih aplikacij v brezstrežniškem okolju. Storitve Cloud Run lahko upravljate s knjižnico za odjemalce v Pythonu, vendar se uvajanje pogosto izvaja z Google Cloud SDK ali orodji, kot je infrastruktura kot koda, kot je Terraform.

Primer: uvajanje storitve Cloud Run (zahteva Google Cloud SDK in Docker)

Uvajanje storitve Cloud Run se pogosto začne z Dockerfile.

Dockerfile (primer):

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 (primer) - Minimalna aplikacija 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 (primer):

flask
gunicorn

Ukazi za uvajanje:

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

# Potisnite sliko v Google Container Registry
docker push gcr.io/your-project-id/cloud-run-image

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

Razlaga:

• docker build: zgradi sliko Docker iz Dockerfile. Zamenjajte gcr.io/your-project-id/cloud-run-image z željenim imenom slike in potjo do Google Container Registry.
• docker push: potisne sliko Docker v Google Container Registry (GCR). Docker morate nastaviti za avtentikacijo pri GCR.
• gcloud run deploy: uvaja storitev Cloud Run.
• --image: določa sliko Docker, ki se bo uporabila za storitev.
• --platform managed: določa, da mora biti storitev uvajena na popolnoma upravljani platformi Cloud Run.
• --region: določa regijo, kjer mora biti storitev uvajena.
• --allow-unauthenticated: omogoča neavtenticiran dostop do storitve (za namene testiranja). V produkcijskem okolju bi morali konfigurirati ustrezno avtentikacijo.

5. Cloud SQL

Cloud SQL ponuja upravljane relacijske baze podatkov v GCP. S knjižnico za odjemalce v Pythonu (v povezavi s specifičnimi knjižnicami za baze podatkov, kot je psycopg2 za PostgreSQL ali pymysql za MySQL) lahko povežete in upravljate instance Cloud SQL.

Primer: Povezovanje z instanco Cloud SQL PostgreSQL

import psycopg2

# Zamenjajte z imenom povezave vaše instance Cloud SQL, imenom baze podatkov, uporabniškim imenom in geslom
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("Uspešno povezano s Cloud SQL!")

 # Tukaj izvedite operacije z bazo podatkov (npr. izvedite poizvedbe)
 cur = conn.cursor()
 cur.execute("SELECT version();")
 db_version = cur.fetchone()
 print(f"Različica baze podatkov: {db_version}")

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

finally:
 if conn:
  cur.close()
  conn.close()
 print("Povezava zaprta.")

Razlaga:

• import psycopg2: uvozi knjižnico psycopg2, adapter PostgreSQL za Python. Morali jo boste namestiti z ukazom pip install psycopg2-binary.
• INSTANCE_CONNECTION_NAME: To je ključna oznaka, ki določa, kako se povezati z vašo instanco Cloud SQL. To vrednost lahko najdete v konzoli Google Cloud pod podrobnostmi vaše instance Cloud SQL.
• Funkcija psycopg2.connect() vzpostavi povezavo z bazo podatkov z uporabo podanih parametrov.
• Nato koda izvede preprosto poizvedbo za pridobitev različice baze podatkov in jo izpiše v konzolo.
• Blok finally zagotavlja, da je povezava z bazo podatkov pravilno zaprta, tudi če pride do napak.

Najboljše prakse za uporabo Pythona z GCP

Tukaj je nekaj najboljših praks, ki jih je treba upoštevati pri razvoju aplikacij GCP s Pythonom:

• Uporabljajte servisne račune: Vedno uporabljajte servisne račune za avtentikacijo, zlasti v produkcijskih okoljih. Dodelite jim samo potrebna dovoljenja (načelo najmanjših privilegijev).
• Upravljajte odvisnosti: Uporabite datoteko requirements.txt za upravljanje odvisnosti vaše aplikacije. To zagotavlja dosledno uvajanje in poenostavlja upravljanje odvisnosti.
• Obravnavajte napake: Uvedite pravilno obravnavo napak za gladko obravnavo izjem in preprečevanje zrušitev aplikacije. Uporabite bloke try-except za zajemanje možnih napak in njihovo beleženje za odpravljanje napak.
• Učinkovito beleženje: Uporabite storitev Cloud Logging v GCP za beleženje dogodkov in napak aplikacije. To zagotavlja dragocene vpoglede v vedenje vaše aplikacije in pomaga pri odpravljanju težav.
• Uporabljajte okoljske spremenljivke: Občutljive informacije, kot so API ključi in poverilnice za bazo podatkov, shranjujte v okoljske spremenljivke. To preprečuje, da bi bile trdo kodirane v vaši kodi, in izboljšuje varnost.
• Optimizirajte za zmogljivost: Uporabite predpomnjenje, asinhrono delovanje in druge tehnike optimizacije za izboljšanje zmogljivosti vaših aplikacij GCP. Razmislite o uporabi storitev GCP, kot je Cloud CDN, za dostavo vsebine.
• Spremljajte svoje aplikacije: Uporabite storitev Cloud Monitoring v GCP za spremljanje zdravja in zmogljivosti vaših aplikacij. Nastavite opozorila, da boste obveščeni o morebitnih težavah.
• Avtomatizirajte uvajanje: Uporabite orodja, kot je infrastruktura kot koda, kot je Terraform, ali uvajalni cevovodi za avtomatizacijo postopka uvajanja. To zagotavlja dosledna in ponovljiva uvajanja.
• Izberite pravilno storitev GCP: Izberite ustrezno storitev GCP za potrebe vaše aplikacije. Upoštevajte dejavnike, kot so razširljivost, stroški in operativna kompleksnost. Na primer, funkcije Cloud Functions so zelo primerne za naloge, ki temeljijo na dogodkih, medtem ko so Cloud Run idealne za uvajanje kontejneriziranih aplikacij.
• Počistite vire: Ne pozabite počistiti vseh neuporabljenih virov GCP, da se izognete nepotrebnim stroškom.
• Ohranjajte knjižnice posodobljene: Redno posodabljajte svoje knjižnice Python, da boste deležni popravkov napak, varnostnih popravkov in novih funkcij. Uporabite pip za posodobitev vaših paketov: pip install --upgrade <package-name>.
• Uporabljajte virtualna okolja: Ustvarite virtualna okolja za vsak projekt, da izolirate odvisnosti in se izognete konfliktom med različnimi projekti.

Globalne pozornosti

Ko razvijate aplikacije GCP za globalno publiko, upoštevajte naslednje:

• Skladiščenje podatkov: Razumite zahteve glede skladiščenja podatkov za vaše ciljne regije. Izberite regije GCP, ki izpolnjujejo te zahteve.
• Latenca: Zmanjšajte latenco z uvajanjem vaših aplikacij v regijah, ki so geografsko blizu vaših uporabnikov.
• Lokalizacija: Lokalizirajte uporabniški vmesnik in vsebino vaše aplikacije za različne jezike in regije.
• Valute in obdelava plačil: Če vaša aplikacija vključuje finančne transakcije, zagotovite, da podpirate valute in načine plačila, ki se uporabljajo v vaših ciljnih regijah.
• Pravna in regulativna skladnost: Bodite seznanjeni s pravnimi in regulativnimi zahtevami v vaših ciljnih regijah, kot so zakoni o zasebnosti podatkov (npr. GDPR) in izvozni nadzor.
• Časovni pasovi: Pravilno obravnavajte časovne pasove, da zagotovite, da vaša aplikacija natančno prikazuje datume in ure za uporabnike na različnih lokacijah. Uporabite knjižnice, kot je pytz, za upravljanje pretvorb časovnih pasov.
• Kulturna občutljivost: Bodite pozorni na kulturne razlike pri oblikovanju uporabniškega vmesnika in vsebine vaše aplikacije.

Odpravljanje pogostih težav

Tukaj je nekaj pogostih težav, s katerimi se lahko srečate pri uporabi Pythona z GCP in kako jih odpraviti:

• Napake pri avtentikaciji: Preverite, ali je vaša datoteka ključa servisnega računa veljavna in ali je okoljska spremenljivka GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS pravilno nastavljena. Prepričajte se tudi, da ima servisni račun potrebna dovoljenja za dostop do virov GCP.
• Napake pri zavrnitvi dovoljenja: Dvakrat preverite vloge IAM, dodeljene vašemu servisnemu računu ali uporabniškemu računu. Zagotovite, da imajo zahtevana dovoljenja za operacijo, ki jo poskušate izvesti.
• Napake pri uvozu: Preverite, ali ste namestili potrebne knjižnice Python z ukazom pip. Prepričajte se, da so imena knjižnic pravilna in da uporabljate pravilno različico.
• Težave s povezljivostjo omrežja: Če svojo aplikacijo izvajate na instanci VM, se prepričajte, da ima VM povezljivost z internetom in z storitvami GCP, do katerih poskušate dostopati. Preverite svoja pravila požarnega zidu in omrežno konfiguracijo.
• Omejitve API klicev: API-ji GCP imajo omejitve klicev za preprečevanje zlorab. Če presežete omejitve klicev, lahko naletite na napake. Uvedite eksponentno zmanjšanje ali predpomnjenje, da zmanjšate število API klicev.

Zaključek

Python in Google Cloud Platform nudita močno kombinacijo za gradnjo in uvajanje razširljivih, zanesljivih in globalno dostopnih aplikacij. Z upoštevanjem smernic in najboljših praks, opisanih v tem vodniku, lahko učinkovito izkoristite knjižnico za odjemalce v Pythonu za dostop do storitev GCP in njihovo upravljanje, kar vam omogoča ustvarjanje inovativnih rešitev za globalno publiko.

Ne pozabite vedno dati prednosti varnosti, optimizirati za zmogljivost in upoštevati globalne posledice vaših aplikacij. Nenehno učenje in eksperimentiranje sta ključ do obvladovanja umetnosti razvoja v oblaku s Pythonom na GCP.