Il runtime di Python

Nota:alcuni runtime Python hanno raggiunto la fine del supporto. Non puoi eseguire nuovamente il deployment delle versioni che utilizzano runtime dopo la data di fine del supporto. Ti consigliamo di eseguire l'upgrade dell'app per utilizzare l'ultima versione di Python.

Il runtime Python è lo stack software responsabile dell'installazione del codice e delle dipendenze dell'applicazione e della sua esecuzione nell'ambiente flessibile.

Versioni di Python

Python 3.13 utilizza buildpack. Per l'elenco completo delle versioni di Python supportate e della versione di Ubuntu corrispondente, consulta la pianificazione del supporto del runtime.

Per utilizzare una versione di Python supportata, devi:

• Includi le impostazioni runtime_config e operating_system nel file app.yaml per specificare un sistema operativo.

• Installa la versione 420.0.0 o successive della CLI gcloud. Puoi aggiornare gli strumenti CLI eseguendo il comando gcloud components update. Per visualizzare la versione installata, esegui il comando gcloud version.

• Se vuoi, puoi specificare una versione del runtime includendo l'impostazione runtime_version nel file app.yaml. Per impostazione predefinita, viene utilizzata l'ultima versione di Python se l'impostazione runtime_version non è specificata.

Esempi

• Per specificare Python 3.13 su Ubuntu 22:

  runtime: python
  env: flex
  entrypoint: gunicorn -b :$PORT main:app
  
  runtime_config:
      operating_system: "ubuntu22"
      runtime_version: "3.13"
  

• Per specificare l'ultima versione di Python supportata su Ubuntu 22:

    runtime: python
    env: flex
    entrypoint: gunicorn -b :$PORT main:app
  
    runtime_config:
        operating_system: "ubuntu22"
  

Per ulteriori informazioni, consulta la pagina di riferimento app.yaml.

Versioni precedenti dell'ambiente di runtime

Avviso :le versioni 3.7 e precedenti di Python non sono più supportate. App Engine ti impedisce di eseguire il deployment delle applicazioni utilizzando runtime che hanno raggiunto la fine del supporto. Ti consigliamo di eseguire la migrazione dell'app per utilizzare una versione supportata di Python o utilizzare un runtime personalizzato.

Per Python versione 3.7 e precedenti, specifica una versione utilizzando le impostazioni runtime_config e python_version nel file app.yaml dell'applicazione.

Esempio

runtime: python
env: flex
entrypoint: gunicorn -b :$PORT main:app

runtime_config:
    python_version: 3.7

Per le versioni di Python 3.7 e precedenti, l'interprete predefinito è Python 2.7.12 se runtime_config o python_version vengono omessi. Ad esempio, puoi utilizzare il runtime predefinito specificando runtime: python nel file app.yaml:

runtime: python
env: flex

Per ulteriori informazioni, consulta la pagina di riferimento app.yaml.

Gli interpreti di cui viene eseguito il deployment per ogni impostazione della versione sono mostrati nella tabella seguente:

python_version impostazione	Interprete di cui è stato eseguito il deployment	ID runtime	Esempio di app.yaml
2 (valore predefinito)	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 o 3.6	3.6.10	python36	runtime_config:  python_version: 3
3.7	3.7.9	python37	runtime_config:  python_version: 3.7

Nota :con il rilascio di nuove versioni secondarie di Python 3, potrebbe verificarsi un periodo in cui l'utilizzo dell'impostazione della versione generica 3 punta alla versione secondaria precedente. Le note di rilascio di gcloud CLI indicheranno quando 3 punterà al numero di versione secondaria più recente.

Supporto di altri runtime Python

Se devi utilizzare una versione di Python non supportata, puoi creare un runtime personalizzato e selezionare un'immagine di base valida con la versione di Python che ti serve.

Per le immagini di base fornite da Google o immagini di base Docker Python, vedi Creazione di runtime personalizzati.

Per ulteriori informazioni sulla containerizzazione delle app App Engine per Cloud Run, consulta la guida alla migrazione.

Dipendenze

Il runtime cerca un file requirements.txt nella directory di origine dell'applicazione e utilizza pip per installare eventuali dipendenze prima di avviare l'applicazione. Per ulteriori informazioni sulla dichiarazione e sulla gestione dei pacchetti, consulta Utilizzo delle librerie Python.

Se la tua app richiede dipendenze private, devi utilizzare un runtime personalizzato basato sul runtime Python per installare i pacchetti appropriati.

Avvio dell'applicazione

Il runtime avvia l'applicazione utilizzando entrypoint definito nel file app.yaml. Il punto di ingresso deve avviare un processo che risponde alle richieste HTTP sulla porta definita dalla variabile di ambiente PORT.

La maggior parte delle applicazioni web utilizza un server WSGI come Gunicorn, uWSGI o Waitress.

Prima di poter utilizzare uno di questi server, devi aggiungerli come dipendenza nel file requirements.txt dell'applicazione. Se utilizzi gunicorn per la tua applicazione Flask, assicurati che la versione Python della tua applicazione sia compatibile con gunicorn.

Il runtime garantisce che tutte le dipendenze siano installate prima di chiamare il punto di ingresso.

Flask==2.0.2
gunicorn==20.1.0

Un punto di ingresso di esempio che utilizza gunicorn per un'applicazione Flask:

entrypoint: gunicorn -b :$PORT main:app

Un punto di ingresso di esempio che utilizza gunicorn per un'applicazione Django:

entrypoint: gunicorn -b :$PORT mydjangoapp:wsgi

Nota: il comando del punto di ingresso verrà eseguito dalla funzione exec di bash. Le variabili della shell come $PORT verranno sostituite normalmente, ma la sintassi della shell come if, for e while incorporata nel comando entrypoint non funzionerà.

Gunicorn è il server WSGI consigliato, ma è possibile utilizzare qualsiasi altro server WSGI. Ad esempio, ecco un punto di ingresso che utilizza uWSGI con Flask:

entrypoint: uwsgi --http :$PORT --wsgi-file main.py --callable app

Per le applicazioni che possono gestire le richieste senza un server WSGI, puoi semplicemente eseguire uno script Python:

entrypoint: python main.py

Configurazione Gunicorn consigliata

Gli esempi di punti di ingresso di base mostrati sopra sono pensati per essere punti di partenza e potrebbero funzionare per le tue applicazioni web. La maggior parte delle applicazioni, tuttavia, dovrà configurare ulteriormente il server WSGI. Anziché specificare tutte le impostazioni nel punto di ingresso, crea un file gunicorn.conf.py nella directory principale del progetto, in cui si trova il file app.yaml, e specificalo nel punto di ingresso:

entrypoint: gunicorn -c gunicorn.conf.py -b :$PORT main:app

Puoi leggere tutti i valori di configurazione di Gunicorn nella relativa documentazione.

Worker

Gunicorn utilizza i worker per gestire le richieste. Per impostazione predefinita, Gunicorn utilizza worker sincroni. Questa classe di worker è compatibile con tutte le applicazioni web, ma ogni worker può gestire una sola richiesta alla volta. Per impostazione predefinita, gunicorn utilizza solo uno di questi worker. Ciò può spesso causare un sottoutilizzo delle istanze e aumentare la latenza nelle applicazioni con carico elevato.

Ti consigliamo di impostare il numero di worker su un valore compreso tra 2 e 4 volte il numero di core CPU per l'istanza più uno. Puoi specificarlo in gunicorn.conf.py come:

import multiprocessing

workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1

Inoltre, alcune applicazioni web che sono principalmente vincolate all'I/O possono registrare un miglioramento delle prestazioni utilizzando una classe di worker diversa. Se la classe di lavoro richiede dipendenze aggiuntive come gevent o tornado, queste dipendenze dovranno essere dichiarate nel file requirements.txt dell'applicazione.

Proxy HTTPS e di forwarding

App Engine termina la connessione HTTPS al bilanciatore del carico e inoltra la richiesta alla tua applicazione. La maggior parte delle applicazioni non ha bisogno di sapere se la richiesta è stata inviata tramite HTTPS o meno, ma le applicazioni che hanno bisogno di queste informazioni devono configurare Gunicorn in modo che consideri attendibile il proxy App Engine nel proprio gunicorn.conf.py:

forwarded_allow_ips = '*'
secure_scheme_headers = {'X-FORWARDED-PROTO': 'https'}

Gunicorn ora garantisce che wsgi.url_scheme a 'https', che la maggior parte dei framework web utilizzerà come indicazione che la richiesta è sicura. Se il tuo server WSGI o il tuo framework non lo supportano, controlla manualmente il valore dell'intestazione X-Forwarded-Proto.

Alcune applicazioni devono anche determinare l'indirizzo IP dell'utente. Questa opzione è disponibile nell'intestazione di X-Forwarded-For.

Tieni presente che l'impostazione secure_scheme_headers in gunicorn.conf.py deve essere in maiuscolo, ad esempio X-FORWARDED-PROTO, ma le intestazioni che il codice può leggere saranno in maiuscolo e minuscolo, ad esempio X-Forwarded-Proto.

Estensione della durata

Il runtime Python dell'ambiente flessibile può essere utilizzato per creare un runtime personalizzato. Per saperne di più, consulta Personalizzazione di Python.

Variabili di ambiente

Le seguenti variabili di ambiente sono impostate dall'ambiente di runtime:

Variabile di ambiente	Descrizione
GAE_INSTANCE	Il nome dell'istanza corrente.
GAE_MEMORY_MB	La quantità di memoria disponibile per il processo dell'applicazione.
GAE_SERVICE	Il nome del servizio specificato nel file app.yaml dell'applicazione o, se non è specificato alcun nome del servizio, è impostato su default.
GAE_VERSION	L'etichetta della versione dell'applicazione attuale.
GOOGLE_CLOUD_PROJECT	L'ID progetto associato alla tua applicazione, visibile nella console Google Cloud
PORT	La porta che riceverà le richieste HTTP.

Puoi impostare variabili di ambiente aggiuntive nel file app.yaml.

Server di metadati

Ogni istanza della tua applicazione può utilizzare il server metadati di Compute Engine per eseguire query sulle informazioni relative all'istanza, tra cui il nome host, l'indirizzo IP esterno, l'ID istanza, i metadati personalizzati e le informazioni sull'account di servizio. App Engine non ti consente di impostare metadati personalizzati per ogni istanza, ma puoi impostare metadati personalizzati a livello di progetto e leggerli dalle tue istanze App Engine e Compute Engine.

Questa funzione di esempio utilizza il server dei metadati per ottenere l'indirizzo IP esterno dell'istanza:

METADATA_NETWORK_INTERFACE_URL = (
    "http://metadata/computeMetadata/v1/instance/network-interfaces/0/"
    "access-configs/0/external-ip"
)


def get_external_ip():
    """Gets the instance's external IP address from the Compute Engine metadata
    server.

    If the metadata server is unavailable, it assumes that the application is running locally.

    Returns:
        The instance's external IP address, or the string 'localhost' if the IP address
        is not available.
    """
    try:
        r = requests.get(
            METADATA_NETWORK_INTERFACE_URL,
            headers={"Metadata-Flavor": "Google"},
            timeout=2,
        )
        return r.text
    except requests.RequestException:
        logging.info("Metadata server could not be reached, assuming local.")
        return "localhost"