GCP が本番環境で Python パッケージを公開する
GCP: Python パッケージを本番環境で公開する
このガイドでは、Google Artifact Registry を使用して共有 Python コードをパッケージとして管理する方法について説明します。このアプローチにより、Cloud Functions とサーバー間のコードの重複が排除されます。
ステップ 1: 共有コードを構造化する
共有ロジック (common_logic など) 用の新しい Python パッケージを作成します。
common_logic/ ├── setup.py ├── common_logic/ │ ├── __init__.py
ステップ 2: setup.py を作成する
setup.py ファイルでパッケージ構成を定義します。
common_logic/ ├── setup.py ├── common_logic/ │ ├── __init__.py
ステップ 3: Google Artifact Registry をセットアップする
- Artifact Registry API を有効にします。
from setuptools import setup, find_packages setup( name="common_logic", version="0.1.0", packages=find_packages(), install_requires=[ "pandas>=1.3.0", ], author="Your Name", author_email="your.email@example.com", description="Common logic for app", )
- Python リポジトリを作成します。
gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com
ステップ 4: 認証を構成する
- サービス アカウントを作成します。
gcloud artifacts repositories create python-packages \ --repository-format=python \ --location=us-central1 \ --description="Python packages repository"
- 必要な権限を付与します。
gcloud iam service-accounts create artifact-publisher \ --description="Service account for publishing to Artifact Registry"
- キーを作成してダウンロードします。
gcloud artifacts repositories add-iam-policy-binding python-packages \ --location=us-central1 \ --member="serviceAccount:artifact-publisher@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \ --role="roles/artifactregistry.writer"
ステップ 5: パッケージをビルドしてアップロードする
- ビルド ツールをインストールします。
gcloud iam service-accounts keys create key.json \ --iam-account=artifact-publisher@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com
- パッケージをビルドします:
pip install build twine
- Artifact Registry のより糸を構成します。
python -m build
- パッケージをアップロードします:
cat > ~/.pypirc << EOL [distutils] index-servers = common-logic-repo [common-logic-repo] repository: https://us-central1-python.pkg.dev/${PROJECT_ID}/python-packages/ username: _json_key_base64 password: $(base64 -w0 key.json) EOL
ステップ 6: パッケージを使用する
クラウド機能内
- requirements.txt ファイルを作成します。
twine upload --repository common-logic-repo dist/*
- Cloud Function でパッケージを使用します。
--index-url https://pypi.org/simple --extra-index-url https://oauth2accesstoken:${ARTIFACT_REGISTRY_TOKEN}@us-central1-python.pkg.dev/${PROJECT_ID}/python-packages/simple/ common-logic==0.1.0
サーバーコード内
- サーバーのrequirements.txtに次の内容を追加します。
from common_logic import ... def cloud_function(request): # Your cloud function code using the imported functions pass
- サーバーコードで使用します。
--index-url https://pypi.org/simple --extra-index-url https://oauth2accesstoken:${ARTIFACT_REGISTRY_TOKEN}@us-central1-python.pkg.dev/${PROJECT_ID}/python-packages/simple/ common-logic==0.1.0
ステップ 7: CI/CD の統合
- サービス アカウント キーを GitHub リポジトリにシークレットとして追加します。
- Cloud Build 構成を更新します。
from common_logic import ... # Your server code using the imported functions
ステップ 8: バージョン管理
- setup.py のバージョンを更新します。
- 新しいバージョンをビルドしてアップロードします。
- Cloud Functions とサーバー コードの両方で、requirements.txt を更新します。
- 両方のコンポーネントをデプロイします。
ベストプラクティス
- パッケージにはセマンティック バージョニングを使用します。
- requirements.txt に特定のバージョンを固定します。
- 新しいバージョンを展開する前に徹底的にテストします。
- バージョン変更の変更ログを保存します。
- PROJECT_ID と LOCATION には環境変数を使用します。
- パッケージに包括的なドキュメントを含めます。
一般的な問題と解決策
認証エラー
- サービス アカウントの権限を確認します。
- key.json が適切にエンコードされていることを確認してください。
- .pypirc 構成を確認します。
パッケージが見つかりません
- リポジトリ URL 形式を確認します。
- パッケージが正常にアップロードされたかどうかを確認します。
- requirements.txt が正しい URL 形式を使用していることを確認してください。
バージョンの競合
- 依存関係の特定のバージョンを固定します。
- テストには仮想環境を使用します。
- 依存関係の要件を明確に文書化します。
以上がGCP が本番環境で Python パッケージを公開するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
