Python yordamida Google Cloud Platformni ochish: GCP xizmatlariga kirish bo'yicha keng qamrovli qo'llanma

Google Cloud Platform (GCP) masshtabli va ishonchli ilovalarni yaratish va joylashtirish uchun ko'plab xizmatlarni taklif etadi. Python, o'zining aniq sintaksisi va keng kutubxonalari bilan, GCP bilan o'zaro ishlash uchun mashhur tanlovdir. Ushbu qo'llanma Python mijoz kutubxonasidan GCP xizmatlariga kirish va ularni boshqarish bo'yicha keng qamrovli ma'lumot beradi, texnik bilim darajasi turlicha bo'lgan global auditoriyaga mo'ljallangan.

Nima uchun GCP bilan Python ishlatish kerak?

Python GCP bilan o'zaro ishlash uchun bir qancha afzalliklarni taklif etadi:

• Foydalanish qulayligi: Python'ning o'qiladigan sintaksisi ishlanmani soddalashtiradi, bu GCP ilovalarini o'rganish va saqlashni osonlashtiradi.
• Keng qamrovli kutubxonalar: Google GCP xizmatlari uchun maxsus mo'ljallangan, yaxshi saqlanadigan Python mijoz kutubxonasini taqdim etadi.
• Kuchli jamoatchilik yordami: Katta va faol Python hamjamiyati GCP ishlanmalari uchun ko'plab resurslar, darsliklar va yordamni taqdim etadi.
• Avtomatlashtirish va skriptlar: Python bulutli muhitlar uchun muhim bo'lgan vazifalarni avtomatlashtirish va infratuzilmani boshqarish skriptlarini yozishda ustunlikka ega.
• Ma'lumotlar fanlari va Mashina o'rganish: Python ma'lumotlar fanlari va mashina o'rganish uchun tanlangan til bo'lib, GCP ning AI/ML xizmatlari bilan uzluksiz integratsiyalanadi.

Muhitingizni sozlash

Ishni boshlashdan oldin, Python muhitingizni sozlab, kerakli kutubxonalarni o'rnatishingiz kerak.

1. Python va Pipni o'rnatish

Agar sizda Python o'rnatilmagan bo'lsa, rasmiy Python veb-saytidan (https://www.python.org/downloads/) eng so'nggi versiyasini yuklab oling va o'rnating. Pip, Python paket o'rnatuvchisi, odatda Python o'rnatishlariga kiritilgan bo'ladi.

Tekshirish: Terminal yoki buyruq satrini oching va quyidagi buyruqlarni ishga tushiring:

python --version
pip --version

Ushbu buyruqlar o'rnatilgan Python va Pip versiyalarini ko'rsatishi kerak.

2. Python uchun Google Cloud mijoz kutubxonasini o'rnatish

The `google-cloud-python` kutubxonasi barcha GCP xizmatlariga kirishni ta'minlaydi. Uni Pip yordamida o'rnating:

pip install google-cloud-storage google-cloud-compute google-cloud-pubsub # Misol - Storage, Compute va PubSub paketlarini o'rnatish

Faqat siz foydalanmoqchi bo'lgan GCP xizmatlari uchun maxsus mijoz kutubxonalarini o'rnating. Bu ilovangizning bog'liqliklari hajmini kamaytiradi.

Misol (Cloud Storage): Cloud Storage mijoz kutubxonasini o'rnatish uchun:

pip install google-cloud-storage

3. Autentifikatsiyani sozlash

Autentifikatsiya Python ilovangizga GCP resurslariga kirish uchun ruxsat berishda juda muhim. Bir nechta autentifikatsiya usullari mavjud:

• Xizmat hisoblari (Service Accounts): GCPda ishlaydigan ilovalar uchun tavsiya etiladi (masalan, Compute Engine, Cloud Functions, Cloud Run).
• Foydalanuvchi ma'lumotlari (User Credentials): Mahalliy ishlanma va test uchun mos.

Xizmat hisoblaridan foydalanish (ishlab chiqarish uchun tavsiya etiladi)

Xizmat hisoblari ilovalarni va xizmatlarni autentifikatsiya qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan g'ayriinsoniy hisoblar hisoblanadi. Ular GCP resurslariga kirishni ta'minlashning xavfsiz va nazoratli usulini taqdim etadi.

1. Xizmat hisobini yaratish: Google Cloud Console'da IAM & Admin > Service Accounts bo'limiga o'ting va Create Service Account tugmasini bosing. Xizmat hisobingiz uchun nom va tavsif bering.
2. Ruxsat berish: Ilovangizga kerak bo'lgan GCP resurslariga kirish asosida xizmat hisobingizga mos rollarni tayinlang (masalan, Cloud Storage ob'ektlari ustidan to'liq nazorat qilish uchun `roles/storage.objectAdmin`).
3. Xizmat hisobi kalitini yuklab olish: Xizmat hisobingiz uchun JSON kalit faylini yarating va uni yuklab oling. Ushbu kalit fayliga juda ehtiyot bo'ling, chunki u GCP resurslaringizga kirishni ta'minlaydi. Uni xavfsiz saqlang va hech qachon versiya nazoratiga qo'shmang.
4. `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` muhit o'zgaruvchisini sozlash: `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` muhit o'zgaruvchisini yuklab olingan JSON kalit faylining yo'liga sozlang.

Misol (Linux/macOS):

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

Misol (Windows):

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

Muhim xavfsizlik eslatmasi: Xizmat hisobi kalitingizni to'g'ridan-to'g'ri kodingizga yozishdan saqlaning. `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` muhit o'zgaruvchisidan foydalanish xavfsizlik va xizmat ko'rsatishni saqlash uchun tavsiya etilgan yondashuvdir.

Foydalanuvchi ma'lumotlaridan foydalanish (mahalliy ishlanma uchun)

Mahalliy ishlanma va test uchun siz o'zingizning Google Cloud foydalanuvchi ma'lumotlaringizdan foydalanishingiz mumkin.

1. Google Cloud SDK (gcloud) ni o'rnatish: Google Cloud SDK'ni rasmiy veb-saytdan yuklab oling va o'rnating (https://cloud.google.com/sdk/docs/install).
2. gcloud bilan autentifikatsiya qilish: Terminal yoki buyruq satrida quyidagi buyruqni ishga tushiring:

gcloud auth application-default login

Bu buyruq brauzer oynasini ochadi, u yerda siz Google Cloud hisobingizga kirishingiz va Google Cloud SDKga kerakli ruxsatlarni berishingiz mumkin.

Python bilan GCP xizmatlariga kirish

Muhitingizni sozlaganingiz va autentifikatsiyani konfiguratsiya qilganingizdan so'ng, Python mijoz kutubxonasidan foydalanib GCP xizmatlariga kirishni boshlashingiz mumkin. Quyida bir nechta misollar keltirilgan:

1. Cloud Storage

Cloud Storage masshtabli va bardoshli ob'ekt saqlashni ta'minlaydi. Siz Python mijoz kutubxonasidan o'zingizning Cloud Storage chelaklaringizdagi ob'ektlarni yuklash, yuklab olish va boshqarish uchun foydalanishingiz mumkin.

Misol: Faylni Cloud Storagega yuklash

from google.cloud import storage

# Chelak nomingiz va fayl yo'lingiz bilan almashtiring
BUCKET_NAME = "your-bucket-name"
FILE_PATH = "/path/to/your/local/file.txt"
OBJECT_NAME = "remote/file.txt" # Faylning Cloud Storageda bo'lishini istagan nomi

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

print(f"Fayl {FILE_PATH} gs://{BUCKET_NAME}/{OBJECT_NAME} ga yuklandi.")

Izoh:

• `from google.cloud import storage`: Cloud Storage modulini import qiladi.
• `storage.Client()`: Avval o'rnatilgan autentifikatsiya ma'lumotlaridan foydalanib, Cloud Storage mijoz ob'ektini yaratadi.
• `client.bucket(BUCKET_NAME)`: Ko'rsatilgan Cloud Storage chelakiga havola oladi.
• `bucket.blob(OBJECT_NAME)`: Chelak ichida ko'rsatilgan nom bilan blob (ob'ekt) yaratadi.
• `blob.upload_from_filename(FILE_PATH)`: Mahalliy fayl yo'lidan faylni Cloud Storage blob'iga yuklaydi.

Misol: Faylni Cloud Storagedan yuklab olish

from google.cloud import storage

# Chelak nomingiz, ob'ekt nomingiz va mahalliy fayl yo'lingiz bilan almashtiring
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"Fayl gs://{BUCKET_NAME}/{OBJECT_NAME} {FILE_PATH} ga yuklab olindi.")

2. Compute Engine

Compute Engine GCPda virtual mashinalarni (VMlar) taqdim etadi. Siz Python mijoz kutubxonasidan Compute Engine instansiyalarini, jumladan ularni yaratish, ishga tushirish, to'xtatish va o'chirish uchun boshqarishingiz mumkin.

Misol: Compute Engine instansiyalarini ro'yxatga olish

from google.cloud import compute_v1

# Loyiha ID'ingiz va zonangiz bilan almashtiring
PROJECT_ID = "your-project-id"
ZONE = "us-central1-a"

client = compute_v1.InstancesClient()

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

# So'rovni amalga oshirish
pager = client.list(request=request)

print("Loyiha va zondagi instansiyalar:")
# Javobni qayta ishlash
for response in pager:
 print(response)

Izoh:

• `from google.cloud import compute_v1`: Compute Engine modulini (v1 versiyasi) import qiladi. Agar mavjud bo'lsa, yangiroq versiyasidan foydalanishni ko'rib chiqing.
• `compute_v1.InstancesClient()`: Compute Engine mijoz ob'ektini yaratadi.
• `compute_v1.ListInstancesRequest()`: Ko'rsatilgan loyiha va zondagi instansiyalarni ro'yxatga olish uchun so'rov yaratadi.
• `client.list(request=request)`: So'rovni Compute Engine APIga yuboradi.
• Keyin kod javob orqali (pager ob'ekti) aylanib chiqadi va har bir instansiya haqidagi ma'lumotni chop etadi.

3. Cloud Functions

Cloud Functions serverless ishga tushirish muhitlarini taqdim etadi. Siz Python mijoz kutubxonasidan Cloud Functionsni joylashtirish va boshqarish uchun foydalanishingiz mumkin.

Misol: Cloud Functionni joylashtirish (Google Cloud SDK talab qilinadi)

Cloud Functionni joylashtirish ko'pincha Google Cloud SDK (gcloud) dan to'g'ridan-to'g'ri foydalanishni o'z ichiga oladi, garchi Cloud Functions APIga murakkabroq stsenariylar uchun Python mijoz kutubxonasi orqali kirish mumkin. Bu misol gcloud orqali joylashtirishning asosiy buyrug'ini ko'rsatadi. Avval main.py va requirements.txt ni yarating:

main.py (misol)

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

requirements.txt (misol)

functions-framework

Joylashtirish buyrug'i:

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

Izoh:

• `gcloud functions deploy your-function-name`: Ko'rsatilgan nom bilan Cloud Functionni joylashtiradi. `your-function-name` ni funksiyangiz uchun istalgan nom bilan almashtiring.
• `--runtime python310`: Python ishga tushirish muhitini (masalan, python310, python311) belgilaydi. Qo'llab-quvvatlanadigan ishga tushirish muhitini tanlang.
• `--trigger-http`: Funksiyani HTTP so'rovlari orqali ishga tushirish uchun sozlaydi.
• `--entry-point hello_world`: Funksiya ishga tushirilganda bajariladigan funksiyani belgilaydi. Bu `main.py` da aniqlangan `hello_world` funksiyasiga mos keladi.

4. Cloud Run

Cloud Run konteynerlashtirilgan ilovalarni serverless muhitda joylashtirish imkonini beradi. Siz Python mijoz kutubxonasidan Cloud Run xizmatlarini boshqarishingiz mumkin, lekin joylashtirish ko'pincha Google Cloud SDK yoki Terraform kabi infratuzilmani kod sifatida vositalari bilan amalga oshiriladi.

Misol: Cloud Run xizmatini joylashtirish (Google Cloud SDK va Docker talab qilinadi)

Cloud Run joylashtirishlari ko'pincha Dockerfile bilan boshlanadi.

Dockerfile (misol):

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 (misol) - Minimal Flask ilovasi

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 (misol):

flask
gunicorn

Joylashtirish buyruqlari:

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

# Tasvirni Google Container Registryga surish
docker push gcr.io/your-project-id/cloud-run-image

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

Izoh:

• `docker build`: Dockerfile'dan Docker tasvirini yaratadi. `gcr.io/your-project-id/cloud-run-image` ni o'zingizning istalgan tasvir nomingiz va Google Container Registry yo'lingiz bilan almashtiring.
• `docker push`: Docker tasvirini Google Container Registry (GCR) ga suradi. Docker'ni GCR bilan autentifikatsiya qilish uchun sozlagan bo'lishingiz kerak.
• `gcloud run deploy`: Cloud Run xizmatini joylashtiradi.
• `--image`: Xizmat uchun ishlatiladigan Docker tasvirini belgilaydi.
• `--platform managed`: Xizmatning to'liq boshqariladigan Cloud Run platformasiga joylashtirilishi kerakligini belgilaydi.
• `--region`: Xizmat joylashtirilishi kerak bo'lgan hududni belgilaydi.
• `--allow-unauthenticated`: Xizmatga autentifikatsiya qilinmagan kirishga ruxsat beradi (test maqsadida). Ishlab chiqarish muhitida siz tegishli autentifikatsiyani sozlashingiz kerak.

5. Cloud SQL

Cloud SQL GCPda boshqariladigan relyatsion ma'lumotlar bazalarini taqdim etadi. Siz Python mijoz kutubxonasidan (PostgreSQL uchun `psycopg2` yoki MySQL uchun `pymysql` kabi ma'lumotlar bazasiga xos kutubxonalar bilan birga) Cloud SQL instansiyalariga ulanish va ularni boshqarish uchun foydalanishingiz mumkin.

Misol: Cloud SQL PostgreSQL instansiyasiga ulanish

import psycopg2

# Cloud SQL instansiyangiz ulanish nomi, ma'lumotlar bazasi nomi, foydalanuvchi nomi va parolingiz bilan almashtiring
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("Cloud SQLga muvaffaqiyatli ulanildi!")

 # Ma'lumotlar bazasi operatsiyalarini shu yerda bajaring (masalan, so'rovlarni bajarish)
 cur = conn.cursor()
 cur.execute("SELECT version();")
 db_version = cur.fetchone()
 print(f"Ma'lumotlar bazasi versiyasi: {db_version}")

except Exception as e:
 print(f"Cloud SQLga ulanishda xato: {e}")

finally:
 if conn:
  cur.close()
  conn.close()
  print("Ulanish yopildi.")

Izoh:

• `import psycopg2`: Python uchun PostgreSQL adapteri bo'lgan `psycopg2` kutubxonasini import qiladi. Uni `pip install psycopg2-binary` yordamida o'rnatishingiz kerak bo'ladi.
• `INSTANCE_CONNECTION_NAME`: Bu sizning Cloud SQL instansiyangizga qanday ulanishni ko'rsatuvchi muhim identifikator. Bu qiymatni Google Cloud Console'da Cloud SQL instansiyangiz ma'lumotlarida topishingiz mumkin.
• `psycopg2.connect()` funksiyasi berilgan parametrlar yordamida ma'lumotlar bazasiga ulanishni o'rnatadi.
• Keyin kod ma'lumotlar bazasi versiyasini olish uchun oddiy so'rovni bajaradi va uni konsolga chop etadi.
• `finally` bloki xatolar yuzaga kelsa ham, ma'lumotlar bazasi ulanishining to'g'ri yopilishini ta'minlaydi.

Pythonni GCP bilan ishlatish bo'yicha eng yaxshi amaliyotlar

GCP ilovalarini Python bilan ishlab chiqishda rioya qilish kerak bo'lgan eng yaxshi amaliyotlar:

• Xizmat hisoblaridan foydalanish: Har doim autentifikatsiya uchun xizmat hisoblaridan foydalaning, ayniqsa ishlab chiqarish muhitlarida. Ularga faqat kerakli ruxsatlarni bering (eng kam imtiyoz prinsipi).
• Bog'liqliklarni boshqarish: Ilovangizning bog'liqliklarini boshqarish uchun `requirements.txt` faylidan foydalaning. Bu izchil joylashtirishni ta'minlaydi va bog'liqliklarni boshqarishni soddalashtiradi.
• Xatolarni qayta ishlash: Istisnolarni oqilona qayta ishlash va ilovaning qulashini oldini olish uchun to'g'ri xato ishlov berishni amalga oshiring. Potentsial xatolarni tutish va ularni disk raskadrovka qilish uchun try-except bloklaridan foydalaning.
• Samarali jurnalga olish: Ilova hodisalari va xatolarini jurnalga olish uchun GCP ning Cloud Logging xizmatidan foydalaning. Bu ilovangizning xatti-harakatlari haqida qimmatli tushunchalarni beradi va muammolarni bartaraf etishga yordam beradi.
• Muhit o'zgaruvchilaridan foydalanish: Maxfiy ma'lumotlarni, masalan, API kalitlari va ma'lumotlar bazasi ma'lumotlarini muhit o'zgaruvchilarida saqlang. Bu ularning kodingizga qattiq kodlanishini oldini oladi va xavfsizlikni oshiradi.
• Ishlashni optimallashtirish: GCP ilovalaringizning ish faoliyatini yaxshilash uchun keshlash, asinxron operatsiyalar va boshqa optimallashtirish usullaridan foydalaning. Kontentni yetkazib berish uchun Cloud CDN kabi GCP xizmatlaridan foydalanishni ko'rib chiqing.
• Ilovalaringizni kuzatish: Ilovalaringizning holati va ish faoliyatini kuzatish uchun GCP ning Cloud Monitoring xizmatidan foydalaning. Har qanday muammolar haqida xabardor bo'lish uchun ogohlantirishlarni sozlang.
• Joylashtirishlarni avtomatlashtirish: Joylashtirish jarayonini avtomatlashtirish uchun Terraform kabi infratuzilmani kod sifatida vositalaridan yoki joylashtirish quvurlaridan foydalaning. Bu izchil va takrorlanadigan joylashtirishlarni ta'minlaydi.
• To'g'ri GCP xizmatini tanlash: Ilovangizning ehtiyojlari uchun mos GCP xizmatini tanlang. Masshtablilik, xarajat va operatsion murakkablik kabi omillarni hisobga oling. Masalan, Cloud Functions hodisaga asoslangan vazifalar uchun juda mos keladi, Cloud Run esa konteynerlashtirilgan ilovalarni joylashtirish uchun ideal.
• Resurslarni tozalash: Keraksiz xarajatlarga duch kelmaslik uchun foydalanilmayotgan GCP resurslarini tozalashni unutmang.
• Kutubxonalarni yangilab turish: Xato tuzatishlar, xavfsizlik yamalari va yangi funksiyalardan foydalanish uchun Python kutubxonalariningizni muntazam ravishda yangilab turing. Paketlaringizni yangilash uchun `pip` dan foydalaning: `pip install --upgrade `.
• Virtual muhitlardan foydalanish: Har bir loyiha uchun virtual muhitlar yarating, bu bog'liqliklarni izolyatsiya qilish va turli loyihalar o'rtasidagi ziddiyatlarni oldini olishga yordam beradi.

Global mulohazalar

Global auditoriya uchun GCP ilovalarini ishlab chiqishda quyidagilarni hisobga oling:

• Ma'lumotlar joylashuvi: Maqsadli hududlaringiz uchun ma'lumotlar joylashuvi talablarini tushunib oling. Ushbu talablarga mos keladigan GCP hududlarini tanlang.
• Kechikish: Ilovalaringizni foydalanuvchilaringizga geografik jihatdan yaqin hududlarda joylashtirish orqali kechikishni minimallashtiring.
• Mahalliylashtirish: Ilovangizning foydalanuvchi interfeysini va kontentini turli tillar va hududlar uchun mahalliylashtiring.
• Valyuta va to'lovlarni qayta ishlash: Agar ilovangiz moliyaviy operatsiyalarni o'z ichiga olsa, maqsadli hududlaringizda ishlatiladigan valyutalar va to'lov usullarini qo'llab-quvvatlashingizga ishonch hosil qiling.
• Huquqiy va me'yoriy muvofiqlik: Maqsadli hududlaringizdagi huquqiy va me'yoriy talablardan, masalan, ma'lumotlar maxfiyligi qonunlaridan (masalan, GDPR) va eksport nazoratidan xabardor bo'ling.
• Vaqt zonasi: Ilovangiz turli joylardagi foydalanuvchilar uchun sanalar va vaqtlarni to'g'ri ko'rsatishini ta'minlash uchun vaqt zonalarini to'g'ri boshqaring. Vaqt zonasi konversiyalarini boshqarish uchun `pytz` kabi kutubxonalardan foydalaning.
• Madaniy sezgirlik: Ilovangizning foydalanuvchi interfeysini va kontentini loyihalashda madaniy farqlarni hisobga oling.

Keng tarqalgan muammolarni bartaraf etish

Pythonni GCP bilan ishlatishda duch kelishingiz mumkin bo'lgan keng tarqalgan muammolar va ularni qanday bartaraf etish kerakligi:

• Autentifikatsiya xatolari: Xizmat hisobi kalit faylingiz to'g'ri ekanligini va `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` muhit o'zgaruvchisi to'g'ri o'rnatilganligini tekshiring. Shuningdek, xizmat hisobida GCP resurslariga kirish uchun kerakli ruxsatlar mavjudligiga ishonch hosil qiling.
• Ruxsat berilmagan xatolar: Xizmat hisobingizga yoki foydalanuvchi hisobingizga tayinlangan IAM rollarini ikki marta tekshiring. Ular bajarmoqchi bo'lgan operatsiya uchun kerakli ruxsatlarga ega ekanligiga ishonch hosil qiling.
• Import xatolari: Kerakli Python kutubxonalarini `pip` yordamida o'rnatganligingizni tekshiring. Kutubxona nomlari to'g'ri ekanligiga va to'g'ri versiyadan foydalanayotganingizga ishonch hosil qiling.
• Tarmoq ulanishi muammolari: Agar ilovangizni VM instansiyasida ishga tushirayotgan bo'lsangiz, VMning internetga va kirishga harakat qilayotgan GCP xizmatlariga tarmoq ulanishiga ega ekanligiga ishonch hosil qiling. Firewall qoidalaringizni va tarmoq konfiguratsiyangizni tekshiring.
• API tezlik chegaralari: GCP APIlari suiiste'mollikni oldini olish uchun tezlik chegaralariga ega. Agar siz tezlik chegaralarini oshirayotgan bo'lsangiz, xatolarga duch kelishingiz mumkin. API chaqiruvlari sonini kamaytirish uchun eksponensial orqaga qaytish yoki keshlashni qo'llang.

Xulosa

Python va Google Cloud Platform masshtabli, ishonchli va global miqyosda kirish mumkin bo'lgan ilovalarni yaratish va joylashtirish uchun kuchli kombinatsiyani taqdim etadi. Ushbu qo'llanmada keltirilgan ko'rsatmalar va eng yaxshi amaliyotlarga rioya qilish orqali siz Python mijoz kutubxonasidan GCP xizmatlariga kirish va ularni boshqarish uchun samarali foydalanishingiz mumkin, bu sizga global auditoriya uchun innovatsion yechimlar yaratish imkoniyatini beradi.

Har doim xavfsizlikni birinchi o'ringa qo'yishni, ishlashni optimallashtirishni va ilovalaringizning global ta'sirini hisobga olishni unutmang. Doimiy o'rganish va tajriba GCPda Python bilan bulutli ishlanma san'atini o'zlashtirishning kalitidir.