Die Python-Laufzeit ist das Softwarepaket, das für die Installation Ihres Anwendungscodes und der Abhängigkeiten sowie für die Ausführung dieser Anwendung in der flexiblen Umgebung verantwortlich ist.
Python-Versionen
Python 3.12 verwendet Buildpacks. Eine vollständige Liste der unterstützten Phyton-Versionen und der entsprechenden Ubuntu-Versionen finden Sie im Laufzeitsupportzeitplan.
So verwenden Sie eine unterstützte Python-Version:
Fügen Sie die Einstellungen
runtime_config
undoperating_system
in die Dateiapp.yaml
ein, um ein Betriebssystem anzugeben.Installieren Sie die
gcloud
CLI-Version 420.0.0 oder höher. Sie können die Befehlszeilentools mit dem Befehlgcloud components update
aktualisieren. Führen Sie den Befehlgcloud version
aus, um Ihre installierte Version aufzurufen.Optional: Sie können eine Laufzeitversion angeben. Nehmen Sie dazu die Einstellung
runtime_version
in die Dateiapp.yaml
auf. Standardmäßig wird die neueste Python-Version verwendet, wenn die Einstellungruntime_version
nicht angegeben ist.
Beispiele
So geben Sie Python 3.12 auf Ubuntu 22 an:
runtime: python env: flex entrypoint: gunicorn -b :$PORT main:app runtime_config: operating_system: "ubuntu22" runtime_version: "3.12"
So geben Sie die neueste unterstützte Python-Version unter Ubuntu 22 an:
runtime: python env: flex entrypoint: gunicorn -b :$PORT main:app runtime_config: operating_system: "ubuntu22"
Weitere Informationen finden Sie auf der Referenzseite app.yaml
.
Vorherige Laufzeitversionen
Für Python Version 3.7 und früher geben Sie eine Version mit den Einstellungen runtime_config
und python_version
in der Datei app.yaml
Ihrer Anwendung an.
Beispiel
runtime: python
env: flex
entrypoint: gunicorn -b :$PORT main:app
runtime_config:
python_version: 3.7
Bei den Python-Versionen 3.7 und früher ist der Standard-Interpreter Python 2.7.12, wenn runtime_config
oder python_version
weggelassen wird. Sie können beispielsweise die Standardlaufzeit verwenden. Geben Sie dazu runtime: python
in der Datei app.yaml
an:
runtime: python
env: flex
Weitere Informationen finden Sie auf der Referenzseite app.yaml
.
Die Interpreter, die für jede -Einstellung bereitgestellt werden, sind in der folgenden Tabelle aufgeführt:
python_version -Einstellung |
Bereitgestellter Interpreter | Laufzeit-ID | Beispiel für app.yaml |
---|---|---|---|
2 (Standard) |
2.7.12 | python2 |
runtime_config: python_version: 2 |
3.4 |
3.4.8 | python34 |
runtime_config: python_version: 3.4 |
3.5 |
3.5.9 | python35 |
runtime_config: python_version: 3.5 |
3 oder 3.6 |
3.6.10 | python36 |
runtime_config: python_version: 3 |
3.7 |
3.7.9 | python37 |
runtime_config: python_version: 3.7 |
Unterstützung für andere Python-Laufzeiten
Wenn Sie eine Python-Version verwenden müssen, die nicht unterstützt wird, können Sie eine benutzerdefinierte Laufzeit erstellen und ein gültiges Basis-Image mit der von Ihnen benötigten Python-Version auswählen.
Informationen zu von Google bereitgestellten Basis-Images oder Docker-Basis-Images für Python finden Sie unter Benutzerdefinierte Laufzeiten erstellen.
Weitere Informationen zur Containerisierung von App Engine-Anwendungen für Cloud Run finden Sie im Migrationsleitfaden.
Abhängigkeiten
Die Laufzeit sucht im Quellverzeichnis der Anwendung nach der Datei requirements.txt
und verwendet pip
, um Abhängigkeiten zu installieren, bevor die Anwendung gestartet wird. Weitere Informationen zur Deklaration und Verwaltung von Paketen finden Sie unter Python-Bibliotheken verwenden.
Wenn Ihre Anwendung private Abhängigkeiten erfordert, müssen Sie zur Installation der entsprechenden Pakete eine benutzerdefinierte Laufzeit verwenden, die auf der Python-Laufzeit basiert.
Anwendungsstart
Die Laufzeit startet Ihre Anwendung mit dem in der Datei app.yaml
definierten entrypoint
. Der Einstiegspunkt sollte einen Prozess starten, der auf HTTP-Anfragen an dem von der Umgebungsvariablen PORT
definierten Port antwortet.
Die meisten Webanwendungen verwenden einen WSGI-Server wie Gunicorn, uWSGI oder Waitress.
Bevor Sie einen dieser Server verwenden können, müssen Sie ihn als Abhängigkeit in die requirements.txt
-Datei Ihrer Anwendung aufnehmen.
Wenn Sie gunicorn
für Ihre Flask-Anwendung verwenden, achten Sie darauf, dass die Python-Version Ihrer Anwendung kompatibel ist mit gunicorn
.
Die Laufzeit stellt sicher, dass alle Abhängigkeiten installiert sind, bevor der Einstiegspunkt aufgerufen wird.
Flask==2.0.2
gunicorn==20.1.0
Beispiel für einen Einstiegspunkt unter Verwendung von Gunicorn für eine Flask-Anwendung:
entrypoint: gunicorn -b :$PORT main:app
Beispiel für einen Einstiegspunkt unter Verwendung von Gunicorn für eine Django-Anwendung:
entrypoint: gunicorn -b :$PORT mydjangoapp:wsgi
Gunicorn ist der empfohlene WSGI-Server, aber es ist durchaus möglich, einen anderen WSGI-Server zu verwenden. Das folgende Beispiel zeigt einen Einstiegspunkt, der uWSGI mit Flask verwendet:
entrypoint: uwsgi --http :$PORT --wsgi-file main.py --callable app
Für Anwendungen, die Requests ohne einen WSGI-Server verarbeiten können, müssen Sie lediglich ein Python-Script ausführen:
entrypoint: python main.py
Empfohlene Gunicorn-Konfiguration
Die einfachen oben aufgeführten entrypoint-Beispiele dienen als Ausgangspunkte und funktionieren möglicherweise mit Ihren Webanwendungen. Die meisten Anwendungen erfordern jedoch eine zusätzliche Konfiguration des WSGI-Servers. Statt alle Einstellungen für den Einstiegspunkt anzugeben, sollten Sie die Datei gunicorn.conf.py
im Stammverzeichnis Ihres Projekts erstellen, in dem sich die Datei app.yaml
befindet, und sie als Einstiegspunkt festlegen:
entrypoint: gunicorn -c gunicorn.conf.py -b :$PORT main:app
Weitere Informationen zu sämtlichen Konfigurationswerten von Gunicorn finden Sie in der zugehörigen Dokumentation.
Worker
Gunicorn verwendet Worker, um Requests zu bearbeiten. Gunicorn verwendet standardmäßig sync workers. Diese Worker-Klasse ist mit allen Webanwendungen kompatibel, aber jeder Worker kann jeweils nur einen Request bearbeiten. Gunicorn verwendet standardmäßig nur diese Worker. Dies kann häufig dazu führen, dass Ihre Instanzen nicht ausreichend ausgelastet sind und die Latenz in Anwendungen mit hoher Auslastung steigt.
Wir empfehlen, die Anzahl der Worker auf das 2- bis 4-Fache der Anzahl der CPU-Kerne für Ihre Instanz plus eins zu setzen. Sie können dies in gunicorn.conf.py
folgendermaßen angeben:
import multiprocessing
workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1
Außerdem können einige Webanwendungen, die hauptsächlich I/O-gebunden sind, eine Leistungsverbesserung durch Verwendung einer anderen Worker-Klasse feststellen.
Wenn Ihre Worker-Klasse zusätzliche Abhängigkeiten wie gevent oder tornado benötigt, müssen diese in der Datei requirements.txt
Ihrer Anwendung deklariert werden.
HTTPS- und Weiterleitungs-Proxys
App Engine beendet die HTTPS-Verbindung am Load-Balancer und leitet die Anfrage zu Ihrer Anwendung weiter. Für die meisten Anwendungen müssen Sie nicht wissen, ob die Anfrage über HTTPS gesendet wurde. Für Anwendungen, die diese Informationen benötigen, sollte Gunicorn jedoch so konfiguriert werden, dass dem App Engine-Proxy in ihrer gunicorn.conf.py
-Datei vertraut wird:
forwarded_allow_ips = '*'
secure_scheme_headers = {'X-FORWARDED-PROTO': 'https'}
Gunicorn stellt nun sicher, dass das auf wsgi.url_scheme
festgelegte 'https'
, das die meisten Web-Frameworks als Hinweis auf die Anfrage verwenden, sicher ist. Wenn Ihr WSGI-Server oder -Framework dies nicht unterstützt, prüfen Sie den Wert des Headers X-Forwarded-Proto
einfach manuell.
Einige Anwendungen müssen auch die IP-Adresse des Nutzers ermitteln. Diese Funktion ist im Header X-Forwarded-For
verfügbar.
Beachten Sie, dass die Einstellung secure_scheme_headers
in gunicorn.conf.py
großgeschrieben werden muss, z. B. X-FORWARDED-PROTO
. Die von Ihrem Code gelesenen Header werden hingegen in Klein- und Großbuchstaben geschrieben, z. B. X-Forwarded-Proto
.
Laufzeit erweitern
Die flexible Python-Laufzeitumgebung kann zur Erstellung einer benutzerdefinierten Laufzeit verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Python anpassen.
Umgebungsvariablen
Die folgenden Umgebungsvariablen werden durch die Laufzeitumgebung festgelegt:
Umgebungsvariable | Beschreibung |
---|---|
GAE_INSTANCE |
Der Name der aktuellen Instanz |
GAE_MEMORY_MB |
Die Größe des für den Anwendungsprozess verfügbaren Speichers |
GAE_SERVICE |
Der in der Datei app.yaml Ihrer Anwendung angegebene Dienstname. Wenn kein Dienstname angegeben ist, wird als Wert default festgelegt. |
GAE_VERSION |
Das Versionslabel der aktuellen Anwendung |
GOOGLE_CLOUD_PROJECT |
Die mit Ihrer Anwendung verknüpfte Projekt-ID, die in der Google Cloud Console angezeigt wird |
PORT |
Der Port, der HTTP-Anfragen empfängt |
Sie können zusätzliche Umgebungsvariablen in der Datei app.yaml
festlegen.
Metadatenserver
Jede Instanz Ihrer Anwendung kann den Compute Engine-Metadatenserver verwenden, um Informationen über die Instanz abzufragen, einschließlich ihres Hostnamens, ihrer externen IP-Adresse, Instanz-ID, benutzerdefinierten Metadaten und Dienstkontoinformationen. Sie können in App Engine nicht für jede einzelne Instanz benutzerdefinierte Metadaten festlegen. Sie haben aber die Möglichkeit, projektweite benutzerdefinierte Metadaten festzulegen und diese aus den App Engine- und Compute Engine-Instanzen zu lesen.
Diese Beispielfunktion ruft die externe IP-Adresse der Instanz über den Metadatenserver ab: