Розблокування Google Cloud Platform за допомогою Python: Комплексний посібник з доступу до сервісів GCP

Google Cloud Platform (GCP) пропонує широкий спектр послуг для створення та розгортання масштабованих та надійних додатків. Python, з його зрозумілим синтаксисом та обширними бібліотеками, є популярним вибором для взаємодії з GCP. Цей посібник надає комплексний огляд того, як використовувати бібліотеку клієнта Python для доступу та керування сервісами GCP, орієнтуючись на глобальну аудиторію з різним технічним досвідом.

Навіщо використовувати Python з GCP?

Python пропонує кілька переваг для взаємодії з GCP:

• Простота використання: Читабельний синтаксис Python спрощує розробку, полегшуючи вивчення та підтримку додатків GCP.
• Комплексні бібліотеки: Google надає добре підтримувану бібліотеку клієнта Python, спеціально розроблену для сервісів GCP.
• Сильна підтримка спільноти: Велика та активна спільнота Python надає безліч ресурсів, навчальних посібників та підтримки для розробки GCP.
• Автоматизація та скриптинг: Python чудово підходить для автоматизації завдань та написання скриптів для керування інфраструктурою, що є ключовим для хмарних середовищ.
• Наука про дані та машинне навчання: Python є мовою вибору для науки про дані та машинного навчання, яка безперешкодно інтегрується з сервісами AI/ML GCP.

Налаштування середовища

Перш ніж почати, вам потрібно налаштувати середовище Python та встановити необхідні бібліотеки.

1. Встановіть Python та Pip

Якщо Python не встановлено, завантажте та встановіть останню версію з офіційного веб-сайту Python (https://www.python.org/downloads/). Pip, інсталятор пакетів Python, зазвичай входить до складу інсталяцій Python.

Перевірка: Відкрийте термінал або командний рядок та виконайте такі команди:

python --version
pip --version

Ці команди повинні відобразити встановлені версії Python та Pip.

2. Встановіть бібліотеку клієнта Google Cloud для Python

Бібліотека google-cloud-python надає доступ до всіх сервісів GCP. Встановіть її за допомогою Pip:

pip install google-cloud-storage google-cloud-compute google-cloud-pubsub # Приклад - встановіть пакети зберігання, обчислень та pubsub

Встановлюйте лише конкретні бібліотеки клієнта для сервісів GCP, які ви плануєте використовувати. Це зменшує розмір залежностей вашого додатку.

Приклад (Cloud Storage): Щоб встановити бібліотеку клієнта Cloud Storage:

pip install google-cloud-storage

3. Налаштування автентифікації

Автентифікація є критично важливою для надання вашому додатку Python дозволу на доступ до ресурсів GCP. Існує кілька доступних методів автентифікації:

• Облікові записи сервісів: Рекомендовано для додатків, що працюють на GCP (наприклад, Compute Engine, Cloud Functions, Cloud Run).
• Облікові дані користувача: Підходить для локальної розробки та тестування.

Використання облікових записів сервісів (Рекомендовано для виробництва)

Облікові записи сервісів — це нелюдські облікові записи, які можна використовувати для автентифікації додатків та сервісів. Вони надають безпечний та контрольований спосіб надання доступу до ресурсів GCP.

1. Створіть обліковий запис сервісу: У Google Cloud Console перейдіть до IAM & Admin > Service Accounts і натисніть Create Service Account. Введіть ім'я та опис для вашого облікового запису сервісу.
2. Надайте дозволи: Призначте відповідні ролі вашому обліковому запису сервісу на основі ресурсів GCP, до яких ваш додаток потребує доступу (наприклад, roles/storage.objectAdmin для повного контролю над об'єктами Cloud Storage).
3. Завантажте ключ облікового запису сервісу: Створіть файл JSON-ключа для вашого облікового запису сервісу та завантажте його. Ставтеся до цього файлу ключа з надзвичайною обережністю, оскільки він надає доступ до ваших ресурсів GCP. Зберігайте його безпечно і ніколи не додавайте його до системи контролю версій.
4. Встановіть змінну середовища `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`: Встановіть змінну середовища GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS на шлях до завантаженого файлу JSON-ключа.

Приклад (Linux/macOS):

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

Приклад (Windows):

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

Важливе зауваження щодо безпеки: Уникайте жорсткого кодування ключа облікового запису сервісу безпосередньо у вашому коді. Використання змінної середовища GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS є рекомендованим підходом для безпеки та супроводу.

Використання облікових даних користувача (Для локальної розробки)

Для локальної розробки та тестування ви можете використовувати власні облікові дані користувача Google Cloud.

1. Встановіть Google Cloud SDK (gcloud): Завантажте та встановіть Google Cloud SDK з офіційного веб-сайту (https://cloud.google.com/sdk/docs/install).
2. Автентифікуйтеся за допомогою gcloud: Виконайте таку команду у вашому терміналі або командному рядку:

gcloud auth application-default login

Ця команда відкриє вікно браузера, де ви зможете увійти до свого облікового запису Google Cloud та надати необхідні дозволи Google Cloud SDK.

Доступ до сервісів GCP за допомогою Python

Після налаштування середовища та конфігурації автентифікації ви можете почати доступ до сервісів GCP за допомогою бібліотеки клієнта Python. Ось кілька прикладів:

1. Cloud Storage

Cloud Storage забезпечує масштабоване та надійне зберігання об'єктів. Ви можете використовувати бібліотеку клієнта Python для завантаження, вивантаження та керування об'єктами у ваших контейнерах Cloud Storage.

Приклад: Завантаження файлу до Cloud Storage

from google.cloud import storage

# Замініть на ім'я вашого контейнера та шлях до файлу
BUCKET_NAME = "your-bucket-name"
FILE_PATH = "/path/to/your/local/file.txt"
OBJECT_NAME = "remote/file.txt" # Ім'я, яке ви хочете надати файлу в Cloud Storage

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

print(f"File {FILE_PATH} uploaded to gs://{BUCKET_NAME}/{OBJECT_NAME}.")

Пояснення:

• `from google.cloud import storage`: Імпортує модуль Cloud Storage.
• `storage.Client()`: Створює об'єкт клієнта Cloud Storage, використовуючи раніше встановлені облі Dні автентифікації.
• `client.bucket(BUCKET_NAME)`: Отримує посилання на вказаний контейнер Cloud Storage.
• `bucket.blob(OBJECT_NAME)`: Створює blob (об'єкт) у контейнері з вказаним ім'ям.
• `blob.upload_from_filename(FILE_PATH)`: Завантажує файл з локального шляху до файлу в blob Cloud Storage.

Приклад: Завантаження файлу з Cloud Storage

from google.cloud import storage

# Замініть на ім'я вашого контейнера, ім'я об'єкта та локальний шлях до файлу
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"File gs://{BUCKET_NAME}/{OBJECT_NAME} downloaded to {FILE_PATH}.")

2. Compute Engine

Compute Engine надає віртуальні машини (ВМ) на GCP. Ви можете використовувати бібліотеку клієнта Python для керування екземплярами Compute Engine, включаючи їх створення, запуск, зупинку та видалення.

Приклад: Список екземплярів Compute Engine

from google.cloud import compute_v1

# Замініть на ваш ID проєкту та зону
PROJECT_ID = "your-project-id"
ZONE = "us-central1-a"

client = compute_v1.InstancesClient()

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

# Зробіть запит
pager = client.list(request=request)

print("Instances in project and zone:")
# Обробте відповідь
for response in pager:
 print(response)

Пояснення:

• `from google.cloud import compute_v1`: Імпортує модуль Compute Engine (версія v1). Розгляньте можливість використання більш актуальної версії, якщо вона доступна.
• `compute_v1.InstancesClient()`: Створює об'єкт клієнта Compute Engine.
• `compute_v1.ListInstancesRequest()`: Створює запит на список екземплярів у вказаному проекті та зоні.
• `client.list(request=request)`: Надсилає запит до API Compute Engine.
• Потім код перебирає відповідь (об'єкт пейджера) та друкує інформацію про кожен екземпляр.

3. Cloud Functions

Cloud Functions надає середовища для виконання без серверів. Ви можете використовувати бібліотеку клієнта Python для розгортання та керування Cloud Functions.

Приклад: Розгортання Cloud Function (потребує Google Cloud SDK)

Розгортання Cloud Function часто передбачає безпосереднє використання Google Cloud SDK (gcloud), хоча до API Cloud Functions можна отримати доступ через бібліотеку клієнта Python для більш складних сценаріїв. Цей приклад демонструє базову команду розгортання gcloud. Спочатку створіть main.py та requirements.txt:

main.py (приклад)

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

requirements.txt (приклад)

functions-framework

Команда розгортання:

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

Пояснення:

• `gcloud functions deploy your-function-name`: Розгортає Cloud Function із вказаним ім'ям. Замініть `your-function-name` на бажане ім'я вашої функції.
• `--runtime python310`: Вказує середовище виконання Python (наприклад, python310, python311). Виберіть підтримуване середовище виконання.
• `--trigger-http`: Налаштовує функцію на запуск HTTP-запитами.
• `--entry-point hello_world`: Вказує функцію для виконання при запуску функції. Це відповідає функції `hello_world`, визначеній у `main.py`.

4. Cloud Run

Cloud Run дозволяє розгортати контейнеризовані додатки в середовищі без серверів. Ви можете керувати сервісами Cloud Run за допомогою бібліотеки клієнта Python, але розгортання часто виконується за допомогою Google Cloud SDK або інструментів інфраструктури як коду, таких як Terraform.

Приклад: Розгортання сервісу Cloud Run (потребує Google Cloud SDK та Docker)

Розгортання Cloud Run часто починається з Dockerfile.

Dockerfile (приклад):

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 (приклад) - Мінімальний додаток 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 (приклад):

flask
gunicorn

Команди розгортання:

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

# Завантажте образ до Google Container Registry
docker push gcr.io/your-project-id/cloud-run-image

# Розгорніть сервіс 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

Пояснення:

• `docker build`: Створює образ Docker з Dockerfile. Замініть `gcr.io/your-project-id/cloud-run-image` на бажане ім'я образу та шлях до Google Container Registry.
• `docker push`: Завантажує образ Docker до Google Container Registry (GCR). Вам потрібно налаштувати Docker для автентифікації з GCR.
• `gcloud run deploy`: Розгортає сервіс Cloud Run.
• `--image`: Вказує образ Docker, який буде використовуватися для сервісу.
• `--platform managed`: Вказує, що сервіс буде розгорнутий на повністю керованій платформі Cloud Run.
• `--region`: Вказує регіон, де буде розгорнутий сервіс.
• `--allow-unauthenticated`: Дозволяє неавтентифікований доступ до сервісу (для тестування). У виробничому середовищі слід налаштувати належну автентифікацію.

5. Cloud SQL

Cloud SQL надає керовані реляційні бази даних на GCP. Ви можете використовувати бібліотеку клієнта Python (разом із бібліотеками, специфічними для бази даних, такими як psycopg2 для PostgreSQL або pymysql для MySQL) для підключення до екземплярів Cloud SQL та керування ними.

Приклад: Підключення до екземпляра Cloud SQL PostgreSQL

import psycopg2

# Замініть на ім'я підключення вашого екземпляра Cloud SQL, ім'я бази даних, ім'я користувача та пароль
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("Successfully connected to Cloud SQL!")

 # Виконайте тут операції з базою даних (наприклад, виконайте запити)
 cur = conn.cursor()
 cur.execute("SELECT version();")
 db_version = cur.fetchone()
 print(f"Database version: {db_version}")

except Exception as e:
 print(f"Error connecting to Cloud SQL: {e}")

finally:
 if conn:
  cur.close()
  conn.close()
 print("Connection closed.")

Пояснення:

• `import psycopg2`: Імпортує бібліотеку psycopg2, адаптер PostgreSQL для Python. Вам потрібно буде встановити її за допомогою pip install psycopg2-binary.
• `INSTANCE_CONNECTION_NAME`: Це критично важливий ідентифікатор, який визначає, як підключитися до вашого екземпляра Cloud SQL. Ви можете знайти це значення в Google Cloud Console в розділі відомостей про ваш екземпляр Cloud SQL.
• Функція psycopg2.connect() встановлює з'єднання з базою даних, використовуючи надані параметри.
• Потім код виконує простий запит для отримання версії бази даних та виводить її в консоль.
• Блок finally гарантує, що з'єднання з базою даних буде належним чином закрито, навіть якщо виникнуть помилки.

Найкращі практики використання Python з GCP

Ось кілька найкращих практик, яких слід дотримуватися при розробці додатків GCP за допомогою Python:

• Використовуйте облікові записи сервісів: Завжди використовуйте облікові записи сервісів для автентифікації, особливо у виробничих середовищах. Надавайте їм лише необхідні дозволи (принцип найменших привілеїв).
• Керуйте залежностями: Використовуйте файл requirements.txt для керування залежностями вашого додатку. Це забезпечує послідовне розгортання та спрощує керування залежностями.
• Обробляйте помилки: Впроваджуйте належну обробку помилок для граціозного оброблення винятків та запобігання збоям додатків. Використовуйте блоки try-except для перехоплення потенційних помилок та їх журналювання для налагодження.
• Ефективно ведіть журнали: Використовуйте сервіс Cloud Logging GCP для ведення журналів подій та помилок додатків. Це надає цінну інформацію про поведінку вашого додатку та допомагає з налагодженням.
• Використовуйте змінні середовища: Зберігайте конфіденційну інформацію, таку як ключі API та облікові дані бази даних, у змінних середовища. Це запобігає їх жорсткому кодуванню у вашому коді та покращує безпеку.
• Оптимізуйте для продуктивності: Використовуйте кешування, асинхронні операції та інші методи оптимізації для підвищення продуктивності ваших додатків GCP. Розгляньте можливість використання сервісів GCP, таких як Cloud CDN, для доставки контенту.
• Моніторте свої додатки: Використовуйте сервіс Cloud Monitoring GCP для моніторингу стану та продуктивності ваших додатків. Налаштуйте сповіщення, щоб отримувати повідомлення про будь-які проблеми.
• Автоматизуйте розгортання: Використовуйте інструменти інфраструктури як коду, такі як Terraform, або конвеєри розгортання для автоматизації процесу розгортання. Це забезпечує послідовне та повторюване розгортання.
• Виберіть правильний сервіс GCP: Вибирайте відповідний сервіс GCP для потреб вашого додатку. Розгляньте такі фактори, як масштабованість, вартість та складність експлуатації. Наприклад, Cloud Functions добре підходять для завдань, керованих подіями, тоді як Cloud Run ідеально підходить для розгортання контейнеризованих додатків.
• Очищайте ресурси: Не забувайте очищати невикористовувані ресурси GCP, щоб уникнути зайвих витрат.
• Оновлюйте бібліотеки: Регулярно оновлюйте свої бібліотеки Python, щоб отримати виправлення помилок, оновлення безпеки та нові функції. Використовуйте pip для оновлення пакетів: pip install --upgrade <package-name>.
• Використовуйте віртуальні середовища: Створюйте віртуальні середовища для кожного проєкту, щоб ізолювати залежності та уникати конфліктів між різними проєктами.

Глобальні міркування

При розробці додатків GCP для глобальної аудиторії враховуйте наступне:

• Розташування даних: Розумійте вимоги до розташування даних для ваших цільових регіонів. Вибирайте регіони GCP, які відповідають цим вимогам.
• Затримка: Мінімізуйте затримку, розгортаючи свої додатки в регіонах, географічно близьких до ваших користувачів.
• Локалізація: Локалізуйте інтерфейс користувача та контент вашого додатку для різних мов та регіонів.
• Валюта та обробка платежів: Якщо ваш додаток включає фінансові транзакції, переконайтеся, що ви підтримуєте валюти та платіжні методи, що використовуються у ваших цільових регіонах.
• Правове та нормативне відповідність: Будьте обізнані про правові та нормативні вимоги у ваших цільових регіонах, такі як закони про конфіденційність даних (наприклад, GDPR) та експортний контроль.
• Часові пояси: Правильно обробляйте часові пояси, щоб ваш додаток точно відображав дати та час для користувачів у різних місцях. Використовуйте бібліотеки, такі як pytz, для керування перетвореннями часових поясів.
• Культурна чутливість: Будьте уважні до культурних відмінностей при розробці інтерфейсу користувача та контенту вашого додатку.

Виправлення поширених проблем

Ось деякі поширені проблеми, з якими ви можете зіткнутися при використанні Python з GCP, та як їх усунути:

• Помилки автентифікації: Переконайтеся, що ваш файл ключа облікового запису сервісу дійсний та що змінна середовища GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS встановлена ​​правильно. Також переконайтеся, що обліковий запис сервісу має необхідні дозволи для доступу до ресурсів GCP.
• Помилки "Доступ заборонено": Перевірте ролі IAM, призначені вашому обліковому запису сервісу або обліковому запису користувача. Переконайтеся, що вони мають необхідні дозволи для операції, яку ви намагаєтеся виконати.
• Помилки імпорту: Переконайтеся, що ви встановили необхідні бібліотеки Python за допомогою pip. Переконайтеся, що назви бібліотек правильні та що ви використовуєте правильну версію.
• Проблеми з мережевим підключенням: Якщо ви запускаєте свій додаток на екземплярі ВМ, переконайтеся, що ВМ має мережеве підключення до Інтернету та до сервісів GCP, до яких ви намагаєтеся отримати доступ. Перевірте свої правила брандмауера та конфігурацію мережі.
• Обмеження швидкості API: API GCP мають обмеження швидкості для запобігання зловживанням. Якщо ви перевищуєте обмеження швидкості, ви можете зіткнутися з помилками. Впровадьте експоненційну затримку або кешування, щоб зменшити кількість викликів API.

Висновок

Python та Google Cloud Platform є потужною комбінацією для створення та розгортання масштабованих, надійних та глобально доступних додатків. Дотримуючись вказівок та найкращих практик, викладених у цьому посібнику, ви можете ефективно використовувати бібліотеку клієнта Python для доступу та керування сервісами GCP, що дозволить вам створювати інноваційні рішення для глобальної аудиторії.

Пам'ятайте, що завжди слід надавати пріоритет безпеці, оптимізувати продуктивність та враховувати глобальні наслідки ваших додатків. Постійне навчання та експерименти є ключем до опанування мистецтва хмарної розробки з Python на GCP.