使用 Python 解锁 Google Cloud Platform：GCP 服务访问综合指南

Google Cloud Platform (GCP) 提供了一系列广泛的服务，用于构建和部署可扩展且可靠的应用程序。Python 以其清晰的语法和广泛的库，成为与 GCP 交互的热门选择。本指南全面概述了如何使用 Python 客户端库来访问和管理 GCP 服务，为具有不同技术背景的全球受众提供服务。

为什么将 Python 与 GCP 结合使用？

Python 在与 GCP 交互方面具有以下几个优势：

• 易于使用：Python 易于阅读的语法简化了开发，使其更容易学习和维护 GCP 应用程序。
• 综合库：Google 提供了一个维护良好的 Python 客户端库，专门为 GCP 服务设计。
• 强大的社区支持：庞大而活跃的 Python 社区为 GCP 开发提供了丰富的资源、教程和支持。
• 自动化和脚本：Python 擅长自动化任务和编写基础设施管理脚本，这对于云环境至关重要。
• 数据科学和机器学习：Python 是数据科学和机器学习的首选语言，它可以与 GCP 的 AI/ML 服务无缝集成。

设置您的环境

在开始之前，您需要设置您的 Python 环境并安装必要的库。

1. 安装 Python 和 Pip

如果您没有安装 Python，请从官方 Python 网站 (https://www.python.org/downloads/) 下载并安装最新版本。Pip，Python 包安装程序，通常包含在 Python 安装中。

验证：打开您的终端或命令提示符并运行以下命令：

python --version
pip --version

这些命令应显示已安装的 Python 和 Pip 版本。

2. 安装适用于 Python 的 Google Cloud 客户端库

`google-cloud-python` 库提供了对所有 GCP 服务的访问。使用 Pip 安装它：

pip install google-cloud-storage google-cloud-compute google-cloud-pubsub # 示例 - 安装存储、计算和 pubsub 包

仅安装您打算使用的 GCP 服务的特定客户端库。这可以减少应用程序依赖项的大小。

示例（Cloud Storage）：要安装 Cloud Storage 客户端库：

pip install google-cloud-storage

3. 配置身份验证

身份验证对于授予您的 Python 应用程序访问 GCP 资源的权限至关重要。有几种可用的身份验证方法：

• 服务账号：推荐用于在 GCP 上运行的应用程序（例如，Compute Engine、Cloud Functions、Cloud Run）。
• 用户凭据：适用于本地开发和测试。

使用服务账号（推荐用于生产环境）

服务账号是非人类账号，可用于验证应用程序和服务。它们提供了一种安全且受控的方式来授予对 GCP 资源的访问权限。

1. 创建服务账号：在 Google Cloud Console 中，导航到IAM & 管理 > 服务账号，然后单击创建服务账号。为您的服务账号提供名称和描述。
2. 授予权限：根据您的应用程序需要访问的 GCP 资源，为您的服务账号分配适当的角色（例如，`roles/storage.objectAdmin` 用于完全控制 Cloud Storage 对象）。
3. 下载服务账号密钥：为您的服务账号创建一个 JSON 密钥文件并下载它。务必极其小心地处理此密钥文件，因为它授予对您的 GCP 资源的访问权限。安全地存储它，并且永远不要将其提交到版本控制。
4. 设置 `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` 环境变量：将 `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` 环境变量设置为下载的 JSON 密钥文件的路径。

示例 (Linux/macOS)：

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

示例 (Windows)：

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

重要安全提示：避免将您的服务账号密钥直接硬编码到您的代码中。使用 `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` 环境变量是建议的安全和可维护的方法。

使用用户凭据（用于本地开发）

对于本地开发和测试，您可以使用您自己的 Google Cloud 用户凭据。

1. 安装 Google Cloud SDK (gcloud)：从官方网站 (https://cloud.google.com/sdk/docs/install) 下载并安装 Google Cloud SDK。
2. 使用 gcloud 进行身份验证：在您的终端或命令提示符中运行以下命令：

gcloud auth application-default login

此命令将打开一个浏览器窗口，您可以在其中登录您的 Google Cloud 账号，并授予 Google Cloud SDK 必要的权限。

使用 Python 访问 GCP 服务

一旦您设置了您的环境并配置了身份验证，您就可以开始使用 Python 客户端库访问 GCP 服务。以下是一些示例：

1. Cloud Storage

Cloud Storage 提供可扩展且持久的对象存储。您可以使用 Python 客户端库来上传、下载和管理 Cloud Storage 存储桶中的对象。

示例：将文件上传到 Cloud Storage

from google.cloud import storage

# 替换为您的存储桶名称和文件路径
BUCKET_NAME = "your-bucket-name"
FILE_PATH = "/path/to/your/local/file.txt"
OBJECT_NAME = "remote/file.txt" # 您希望文件在 Cloud Storage 中具有的名称

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}.")

说明：

• `from google.cloud import storage`：导入 Cloud Storage 模块。
• `storage.Client()`：创建一个 Cloud Storage 客户端对象，使用先前设置的身份验证凭据。
• `client.bucket(BUCKET_NAME)`：获取对指定 Cloud Storage 存储桶的引用。
• `bucket.blob(OBJECT_NAME)`：在存储桶内创建一个具有指定名称的 blob（对象）。
• `blob.upload_from_filename(FILE_PATH)`：将文件从本地文件路径上传到 Cloud Storage blob。

示例：从 Cloud Storage 下载文件

from google.cloud import storage

# 替换为您的存储桶名称、对象名称和本地文件路径
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 在 GCP 上提供虚拟机 (VM)。您可以使用 Python 客户端库来管理 Compute Engine 实例，包括创建、启动、停止和删除它们。

示例：列出 Compute Engine 实例

from google.cloud import compute_v1

# 替换为您的项目 ID 和区域
PROJECT_ID = "your-project-id"
ZONE = "us-central1-a"

client = compute_v1.InstancesClient()

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

# 发送请求
pager = client.list(request=request)

print("项目和区域中的实例：")
# 处理响应
for response in pager:
 print(response)

说明：

• `from google.cloud import compute_v1`：导入 Compute Engine 模块（v1 版本）。如果可用，请考虑使用更新的版本。
• `compute_v1.InstancesClient()`：创建一个 Compute Engine 客户端对象。
• `compute_v1.ListInstancesRequest()`：创建一个请求，以列出指定项目和区域中的实例。
• `client.list(request=request)`：将请求发送到 Compute Engine API。
• 然后，代码遍历响应（分页器对象），并打印有关每个实例的信息。

3. Cloud Functions

Cloud Functions 提供无服务器执行环境。您可以使用 Python 客户端库来部署和管理 Cloud Functions。

示例：部署 Cloud Function（需要 Google Cloud SDK）

部署 Cloud Function 通常涉及直接使用 Google Cloud SDK (gcloud)，尽管可以通过 Python 客户端库访问 Cloud Functions API 以实现更复杂的场景。此示例演示了一个基本的 gcloud 部署命令。首先创建 main.py 和 requirements.txt：

main.py（示例）

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

requirements.txt（示例）

functions-framework

部署命令：

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

说明：

• `gcloud functions deploy your-function-name`：部署具有指定名称的 Cloud Function。将 `your-function-name` 替换为您希望函数使用的名称。
• `--runtime python310`：指定 Python 运行时环境（例如，python310、python311）。选择受支持的运行时。
• `--trigger-http`：配置函数以由 HTTP 请求触发。
• `--entry-point hello_world`：指定触发函数时要执行的函数。这对应于 `main.py` 中定义的 `hello_world` 函数。

4. Cloud Run

Cloud Run 使您能够在无服务器环境中部署容器化的应用程序。您可以使用 Python 客户端库来管理 Cloud Run 服务，但部署通常使用 Google Cloud SDK 或基础设施即代码工具（如 Terraform）完成。

示例：部署 Cloud Run 服务（需要 Google Cloud SDK 和 Docker）

Cloud Run 部署通常从 Dockerfile 开始。

Dockerfile（示例）：

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（示例）- 最小 Flask 应用程序

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（示例）：

flask
gunicorn

部署命令：

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

# 将镜像推送到 Google Container Registry
docker push gcr.io/your-project-id/cloud-run-image

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

说明：

• `docker build`：从 Dockerfile 构建 Docker 镜像。将 `gcr.io/your-project-id/cloud-run-image` 替换为您所需的镜像名称和 Google Container Registry 路径。
• `docker push`：将 Docker 镜像推送到 Google Container Registry (GCR)。您需要配置 Docker 以使用 GCR 进行身份验证。
• `gcloud run deploy`：部署 Cloud Run 服务。
• `--image`：指定要用于该服务的 Docker 镜像。
• `--platform managed`：指定应在完全托管的 Cloud Run 平台上部署该服务。
• `--region`：指定应在其中部署该服务的区域。
• `--allow-unauthenticated`：允许未经身份验证的服务访问（用于测试目的）。在生产环境中，您应该配置适当的身份验证。

5. Cloud SQL

Cloud SQL 在 GCP 上提供托管的关系数据库。您可以使用 Python 客户端库（以及数据库特定的库，如 PostgreSQL 的 `psycopg2` 或 MySQL 的 `pymysql`）来连接和管理 Cloud SQL 实例。

示例：连接到 Cloud SQL PostgreSQL 实例

import psycopg2

# 替换为您的 Cloud SQL 实例连接名称、数据库名称、用户名和密码
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!")

 # 在此处执行数据库操作（例如，执行查询）
 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.")

说明：

• `import psycopg2`：导入 `psycopg2` 库，这是一个适用于 Python 的 PostgreSQL 适配器。您需要使用 `pip install psycopg2-binary` 安装它。
• `INSTANCE_CONNECTION_NAME`：这是一个至关重要的标识符，用于指定如何连接到您的 Cloud SQL 实例。您可以在 Google Cloud Console 中的 Cloud SQL 实例详细信息下找到此值。
• `psycopg2.connect()` 函数使用提供的参数建立与数据库的连接。
• 然后，代码执行一个简单的查询来检索数据库版本并将其打印到控制台。
• `finally` 块确保即使发生错误，数据库连接也能正确关闭。

使用 Python 与 GCP 的最佳实践

以下是在使用 Python 开发 GCP 应用程序时应遵循的一些最佳实践：

• 使用服务账号：始终使用服务账号进行身份验证，尤其是在生产环境中。仅授予他们必要的权限（最小权限原则）。
• 管理依赖项：使用 `requirements.txt` 文件来管理应用程序的依赖项。这可确保部署的一致性，并简化依赖项管理。
• 处理错误：实施适当的错误处理，以优雅地处理异常并防止应用程序崩溃。使用 try-except 块来捕获潜在的错误并记录它们以进行调试。
• 有效记录：使用 GCP 的 Cloud Logging 服务来记录应用程序事件和错误。这提供了对应用程序行为的宝贵见解，并有助于进行故障排除。
• 使用环境变量：将敏感信息（如 API 密钥和数据库凭据）存储在环境变量中。这可以防止它们在代码中被硬编码，并提高安全性。
• 优化性能：使用缓存、异步操作和其他优化技术来提高 GCP 应用程序的性能。考虑使用 GCP 服务（如 Cloud CDN）进行内容分发。
• 监视您的应用程序：使用 GCP 的 Cloud Monitoring 服务来监视应用程序的运行状况和性能。设置警报以在出现任何问题时收到通知。
• 自动化部署：使用基础设施即代码工具（如 Terraform）或部署管道来自动化部署过程。这可确保部署的一致性和可重复性。
• 选择正确的 GCP 服务：为您的应用程序的需求选择适当的 GCP 服务。考虑诸如可扩展性、成本和运营复杂性等因素。例如，Cloud Functions 非常适合事件驱动的任务，而 Cloud Run 非常适合部署容器化的应用程序。
• 清理资源：记住清理任何未使用的 GCP 资源，以避免产生不必要的成本。
• 保持库更新：定期更新您的 Python 库，以从错误修复、安全补丁和新功能中受益。使用 `pip` 更新您的包：`pip install --upgrade `。
• 使用虚拟环境：为每个项目创建虚拟环境，以隔离依赖项并避免不同项目之间的冲突。

全球注意事项

在为全球受众开发 GCP 应用程序时，请考虑以下事项：

• 数据驻留：了解您的目标区域的数据驻留要求。选择符合这些要求的 GCP 区域。
• 延迟：通过在地理位置上靠近用户的区域中部署应用程序来最大限度地减少延迟。
• 本地化：将应用程序的用户界面和内容本地化为不同的语言和区域。
• 货币和支付处理：如果您的应用程序涉及金融交易，请确保您支持目标区域使用的货币和支付方式。
• 法律和法规合规性：了解目标区域的法律和法规要求，例如数据隐私法（例如，GDPR）和出口管制。
• 时区：正确处理时区，以确保您的应用程序为不同位置的用户准确显示日期和时间。使用诸如 `pytz` 之类的库来管理时区转换。
• 文化敏感性：在设计应用程序的用户界面和内容时，请注意文化差异。

解决常见问题

以下是使用 Python 与 GCP 时可能遇到的一些常见问题以及如何解决它们：

• 身份验证错误：验证您的服务账号密钥文件是否有效，并且 `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` 环境变量是否已正确设置。此外，请确保该服务账号具有访问 GCP 资源的必要权限。
• 权限被拒绝错误：仔细检查分配给您的服务账号或用户账号的 IAM 角色。确保它们具有您尝试执行的操作所需的权限。
• 导入错误：验证您是否已使用 `pip` 安装了必要的 Python 库。确保库名称正确，并且您使用的是正确的版本。
• 网络连接问题：如果您在 VM 实例上运行您的应用程序，请确保 VM 具有到 Internet 以及到您尝试访问的 GCP 服务的网络连接。检查您的防火墙规则和网络配置。
• API 速率限制：GCP API 具有速率限制以防止滥用。如果您超过了速率限制，您可能会遇到错误。实施指数退避或缓存以减少 API 调用的数量。

结论

Python 和 Google Cloud Platform 为构建和部署可扩展、可靠且全球可访问的应用程序提供了强大的组合。通过遵循本指南中概述的准则和最佳实践，您可以有效地利用 Python 客户端库来访问和管理 GCP 服务，从而使您能够为全球受众创建创新的解决方案。

请记住始终优先考虑安全性，优化性能，并考虑您的应用程序的全球影响。持续学习和实验是掌握在 GCP 上使用 Python 进行云开发的关键。