Utilizzo delle librerie Python 2

Puoi utilizzare librerie di terze parti costituite da puro codice Python senza estensioni C, copiandole nella directory dell'applicazione. Se la libreria di terze parti è già integrata e in bundle con il runtime, puoi utilizzarla senza copiarla nell'app.

Le librerie di terze parti devono essere implementate come codice Python puro senza estensioni C. Se copiati nella directory dell'applicazione, incidono sulle quote dei file perché la libreria viene caricata in App Engine insieme al codice dell'applicazione.

Copia di una raccolta di terze parti

Per utilizzare una libreria di terze parti non inclusa nell'elenco delle librerie integrate in bundle con il runtime:

  1. Crea una directory per archiviare le tue librerie di terze parti, ad esempio lib/.

    mkdir lib
    
  2. Utilizza pip (versione 6 o successiva) con il flag -t <directory> per copiare le librerie nella cartella creata nel passaggio precedente. Ad esempio:

    pip install -t lib/ <library_name>
    

    Utilizzi Homebrew Python su macOS?

  3. Crea un file denominato appengine_config.py nella stessa cartella del file app.yaml.

  4. Modifica il file appengine_config.py e fornisci la directory della libreria al metodo vendor.add().

    # appengine_config.py
    from google.appengine.ext import vendor
    
    # Add any libraries install in the "lib" folder.
    vendor.add('lib')
    

    Il file appengine_config.py riportato sopra presuppone che la directory di lavoro corrente sia la posizione della cartella lib. In alcuni casi, ad esempio in caso di test delle unità, la directory di lavoro attuale può essere diversa. Per evitare errori, puoi passare esplicitamente il percorso completo alla cartella lib utilizzando:

    vendor.add(os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), 'lib'))
    

Utilizzo di pip file dei requisiti con le librerie copiate

pip può leggere un elenco di librerie da installare da un file, noto come file dei requisiti. I file dei requisiti semplificano la configurazione di un nuovo ambiente di sviluppo per l'app e l'upgrade a nuove versioni delle librerie.

Un file dei requisiti è un file di testo con una riga per libreria, in cui sono elencati il nome del pacchetto e, facoltativamente, la versione del pacchetto (l'impostazione predefinita è la più recente):

Flask==0.10
Markdown==2.5.2
google-api-python-client

Per installare le librerie da un file dei requisiti, utilizza il flag -r oltre al flag -t lib:

pip install -t lib -r requirements.txt

Utilizzo di una libreria di terze parti integrata in bundle con il runtime

Se la libreria di terze parti è nell'elenco delle librerie integrate nel runtime Python di App Engine, devi solo specificarla nell'istruzione libraries in app.yaml, ad esempio:

libraries:
- name: PIL
  version: "1.1.7"
- name: webob
  version: "1.1.1"

App Engine fornisce automaticamente le librerie richieste durante il deployment.

Utilizzo di librerie in bundle integrate con il server di sviluppo locale

Molte delle librerie integrate fornite dal runtime sono automaticamente disponibili per il server di sviluppo locale. Per installare alcune librerie in locale, devi eseguire gcloud components install app-engine-python-extras. Se il server di sviluppo locale rileva che questo componente è necessario, ti chiederà di installarlo. Le seguenti librerie integrate devono essere installate in locale prima di poterle utilizzare con il server di sviluppo locale:

Puoi utilizzare il comando pip per installare tutti questi pacchetti dall'indice dei pacchetti Python (PyPI).

sudo pip install lxml==2.3.5

A seconda della piattaforma, per installare queste librerie potrebbe essere necessario installare strumenti di supporto alle build e origini Python.

  • Su Linux, il gestore di pacchetti può fornire questi prerequisiti e spesso fornisce una versione predefinita della libreria.
  • Su Windows, sono in genere disponibili programmi di installazione per le versioni predefinite.
  • Su macOS, per creare alcuni pacchetti sono necessari gli strumenti a riga di comando Xcode.

Il server di sviluppo utilizza la versione del pacchetto installata in locale, a prescindere dalla versione specificata in app.yaml. Se vuoi, configura un virtualenv per il tuo progetto per fornire la versione esatta del pacchetto. Tieni presente che virtualenv viene utilizzato solo per questi pacchetti binari in locale e non sarà disponibile per la tua applicazione una volta eseguito il deployment. Per aggiungere altre librerie di terze parti, utilizza il metodo descritto in Installazione di una libreria.

Utilizzo di Django nel server di sviluppo locale

Django è un framework completo di applicazioni web per Python. Fornisce uno stack completo di componenti intercambiabili, tra cui componenti di invio, visualizzazioni, middleware, modelli e molti altri.

L'interfaccia di modellazione dei dati di Django non è compatibile con il datastore di App Engine. Puoi utilizzare le librerie di modellazione dei dati di App Engine (db o ndb) nelle applicazioni Django. Tuttavia, le applicazioni Django di terze parti che utilizzano l'interfaccia di modellazione dei dati di Django, in particolare l'applicazione di amministrazione di Django, potrebbero non funzionare direttamente con App Engine.

La libreria di modelli Datastore (DB) è l'impostazione predefinita. Per utilizzare invece Django con l'API NDB Storage, aggiungi 'google.appengine.ext.ndb.django_middleware.NdbDjangoMiddleware', alla voce MIDDLEWARE_CLASSES nel file settings.py di Django. È una buona idea inserirlo prima di qualsiasi altra classe middleware, poiché alcuni altri middleware potrebbero effettuare chiamate al datastore e queste non saranno gestite correttamente se il middleware viene richiamato prima di questo middleware. Per saperne di più sul middleware Django, consulta la documentazione del progetto.

Per abilitare Django nella tua app, specifica l'applicazione WSGI e la libreria Django in app.yaml:

...
handlers:
- url: /.*
  script: main.app  # a WSGI application in the main module's global scope

libraries:
- name: django
  version: "1.4"

La variabile di ambiente DJANGO_SETTINGS_MODULE deve essere impostata sul nome del modulo delle impostazioni di Django, in genere 'settings', prima di importare i pacchetti.

Se il modulo delle impostazioni di Django è diverso da settings.py, imposta la variabile di ambiente DJANGO_SETTINGS_MODULE di conseguenza nel file app.yaml:

env_variables:
  DJANGO_SETTINGS_MODULE: 'myapp.settings'

Oppure, nel codice Python:

import os
# specify the name of your settings module
os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'myapp.settings'

import django.core.handlers.wsgi
app = django.core.handlers.wsgi.WSGIHandler()

Utilizzo di matplotlib sul server di sviluppo locale

Matplotlib è una libreria di tracciamento che produce grafici e figure in vari formati di immagine. In App Engine, le modalità interattive di matplotlib non sono supportate e una serie di altre funzionalità non sono disponibili. Ciò significa che non puoi utilizzare pyplot.show() come suggeriscono molti tutorial matplotlib. Utilizza invece pyplot.savefig() per scrivere dati immagine nel flusso di output, in un'istanza cStringIO.StringIO o in Google Cloud Storage utilizzando la libreria client di Cloud Storage.

Matplotlib consente un'ampia personalizzazione tramite l'uso del file di configurazione matplotlibrc, che deve essere posizionato nella directory di primo livello dell'applicazione. In alternativa, puoi impostare la variabile di ambiente MATPLOTLIBRC su un percorso relativo alla directory dell'applicazione.

Il backend predefinito è AGG, che consente di scrivere file di tutti i formati supportati: PNG (il formato predefinito), RAW, PS, PDF, SVG e SVGZ. Se rendi disponibile la libreria PIL aggiungendo PIL alla sezione libraries di app.yaml, il backend AGG supporterà automaticamente anche la scrittura di formati di immagine JPEG e TIFF.

Matplotlib include una serie di caratteri che sono disponibili automaticamente. Puoi utilizzare caratteri personalizzati caricandoli in formato TTF insieme alla tua applicazione e impostando la variabile di ambiente TTFPATH sul percorso in cui si trovano, in relazione alla directory dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta il riferimento app.yaml.

Alcune funzionalità di matplotlib non sono supportate su App Engine. In particolare:

  • Non esiste una directory ~/.matplotlib. Tuttavia, sono disponibili posizioni alternative in cui inserire il file di configurazione matplotlibrc, come descritto sopra.
  • I backend interattivi e gli elementi GUI non sono supportati.
  • I backend EMF, Cairo e GDK non sono supportati.
  • Non viene eseguita la memorizzazione nella cache, pertanto una serie di meccanismi ricalcola o scarica nuovamente i dati che normalmente verrebbero memorizzati nella cache. I meccanismi di memorizzazione nella cache specifici che sono stati disattivati includono i dati sui caratteri calcolati da matplotlib.font_manager.FontManager.findfont, i dati di esempio scaricati da matplotlib.cbook.get_sample_data e i dati finanziari scaricati da matplotlib.finance.fetch_historical_yahoo.
    • Poiché non esiste la memorizzazione nella cache, non è possibile chiamare [matplotlib.cbook.get_sample_data](http://matplotlib.org/api/cbook_api.html#matplotlib.cbook.get_sample_data) con asfileobj=False a meno che examples.download non sia impostato su False.
  • Tutte le funzionalità che richiamano comandi esterni sono state disabilitate.
    • L'utilizzo di fontconfig è stato disattivato. I caratteri si trovano attraverso il meccanismo descritto sopra.
    • L'utilizzo di LaTeX per il rendering del testo non è supportato. L'impostazione di text.usetex su True non funzionerà.
    • L'utilizzo di un programma distiller PostScript esterno non è supportato. L'impostazione di ps.usedistiller su ghostscript o xpdf non funzionerà.
    • L'utilizzo di un programma di codifica video esterno non è supportato. Il metodo matplotlib.animation.Animation.save non funzionerà e, di conseguenza, il pacchetto matplotlib.animation non è utile.
    • La funzione matplotlib.cbook.report_memory e la classe matplotlib.cbook.MemoryMonitor non sono supportate.
  • La funzione matplotlib.test è stata disabilitata.

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