Personalizzare i dati per gli utenti autenticati

ID regione

REGION_ID è un codice abbreviato assegnato da Google in base alla regione selezionata al momento della creazione dell'app. Il codice non corrispondono a un paese o a una provincia, anche se potrebbero essere visualizzati alcuni ID regione in modo simile ai codici paese e provincia di uso comune. Per le app create dopo il giorno Febbraio 2020, REGION_ID.r è incluso in URL di App Engine. Per le app esistenti create prima di questa data, l'ID regione è facoltativo nell'URL.

Scopri di più sugli ID regione.

Ok

Utilizzare informazioni utente autenticate per archiviare e recuperare dati specifici dell'utente e personalizzare l'esperienza di ogni utente con il tuo servizio web.

In un passaggio precedente, hai aggiornato il servizio web in modo da visualizzare le ultime dieci richieste di tutti gli utenti. In questo passaggio, utilizzi le informazioni dell'utente autenticato per aggiornare il tuo web service in modo che la pagina mostri solo un elenco delle ultime dieci richieste effettuate dall'utente attualmente autenticato.

Prima di iniziare

Se hai completato tutti i passaggi precedenti della guida, salta questa sezione. In caso contrario, completa una delle seguenti operazioni:

• Inizia da Crea un'app Python 3 e completare tutti i passaggi per arrivare a questo.

• Se disponi già di un progetto Google Cloud, puoi continuare scaricando una copia del servizio web e aggiungendo Firebase:

  1. Scarica il repository delle applicazioni di esempio utilizzando Git:

     git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples
     

     In alternativa, puoi scaricare l'anteprima come file ZIP ed estrarlo.

  2. Vai alla directory che contiene una copia dei file del passaggio precedente:

     cd python-docs-samples/appengine/standard_python3/building-an-app/building-an-app-3
     

  3. Aggiungi Firebase al tuo progetto Google Cloud e al tuo servizio web.

Archiviare e recuperare dati specifici per l'utente

Puoi indicare che i dati sono connessi a un determinato utente utilizzando Firestore in modalità Datastore (Datastore) predecessori, che consentono di organizzare Datastore in modo gerarchico.

A tale scopo, completa i seguenti passaggi:

1. Aggiorna i metodi store_time e fetch_time per utilizzare gli antenati di Datastore per archiviare e recuperare le entità visit:

   datastore_client = datastore.Client()
   
   def store_time(email, dt):
       entity = datastore.Entity(key=datastore_client.key("User", email, "visit"))
       entity.update({"timestamp": dt})
   
       datastore_client.put(entity)
   
   
   def fetch_times(email, limit):
       ancestor = datastore_client.key("User", email)
       query = datastore_client.query(kind="visit", ancestor=ancestor)
       query.order = ["-timestamp"]
   
       times = query.fetch(limit=limit)
   
       return times
   
   

   Ora ogni entità visit ha un antenato a cui è collegata. Questi antenati sono entità Datastore che rappresentano singoli utenti autenticati. La chiave di ogni predecessore include il tipoUser User e un ID personalizzato, ovvero l'indirizzo email dell'utente autenticato. Utilizza la chiave dell'antenato per eseguire query sul database solo per i periodi di tempo associati a un utente specifico.

2. Aggiorna la chiamata al metodo store_times nel metodo root e spostala all'interno del condizionale id_token, in modo che venga eseguito solo se il server ha un utente autenticato.

   @app.route("/")
   def root():
       # Verify Firebase auth.
       id_token = request.cookies.get("token")
       error_message = None
       claims = None
       times = None
   
       if id_token:
           try:
               # Verify the token against the Firebase Auth API. This example
               # verifies the token on each page load. For improved performance,
               # some applications may wish to cache results in an encrypted
               # session store (see for instance
               # http://flask.pocoo.org/docs/1.0/quickstart/#sessions).
               claims = google.oauth2.id_token.verify_firebase_token(
                   id_token, firebase_request_adapter
               )
   
               store_time(claims["email"], datetime.datetime.now(tz=datetime.timezone.utc))
               times = fetch_times(claims["email"], 10)
   
           except ValueError as exc:
               # This will be raised if the token is expired or any other
               # verification checks fail.
               error_message = str(exc)
   
       return render_template(
           "index.html", user_data=claims, error_message=error_message, times=times
       )
   
   

Configurazione degli indici

Datastore esegue query basate su indici. Per le entità semplici, Datastore genera automaticamente questi indici. Tuttavia, non può generare automaticamente indici per entità più complesse, incluse quelle con i loro antenati. Per questo motivo, devi creare manualmente un indice per le entità visit in modo che Datastore possa eseguire query che coinvolgono le entità visit.

Per creare un indice per le entità visit:

1. Crea un file index.yaml nella directory radice del progetto, per esempio building-an-app e aggiungi il seguente indice:

   # Copyright 2021 Google LLC
   #
   # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   # you may not use this file except in compliance with the License.
   # You may obtain a copy of the License at
   #
   #      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   #
   # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
   # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
   # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
   # See the License for the specific language governing permissions and
   # limitations under the License.
   
   indexes:
   
   - kind: visit
     ancestor: yes
     properties:
     - name: timestamp
       direction: desc
   

2. Esegui il deployment degli indici index.yaml in Datastore eseguendo il comando seguente e seguendo i prompt:

   gcloud datastore indexes create index.yaml
   

Datastore può richiedere un po' di tempo per creare gli indici. La creazione degli indici prima di eseguire il deployment del servizio web in App Engine ti consente di eseguire test locali utilizzando questi indici e di evitare eccezioni che potrebbero verificarsi per le query che richiedono un indice ancora in fase di compilazione.

Suggerimento: puoi visualizzare l'indice che hai creato nella console Datastore:

Visualizzare gli indici

Per ulteriori informazioni sulla creazione di indici Datastore, consulta Configurazione degli indici Datastore.

Testare il servizio web

Testa il servizio web eseguendolo localmente in un ambiente virtuale:

1. Esegui questo comando principale del progetto per eseguire il tuo servizio web. Se non hai configurato un ambiente virtuale per i test locali, consulta Eseguire il test del servizio web.

   python main.py
   

2. Inserisci il seguente indirizzo nel browser web per visualizzare il servizio web:

   http://localhost:8080
   

Deployment del servizio web

Ora che Datastore funziona in locale, puoi rieseguire il deployment in App Engine.

Esegui il comando seguente dalla directory principale del progetto, dove si trova il file app.yaml:

gcloud app deploy

Tutto il traffico viene instradato automaticamente alla nuova versione di cui è stato eseguito il deployment.

Per ulteriori informazioni sulla gestione delle versioni, consulta Gestire servizi e versioni.

Visualizza il servizio

Per avviare rapidamente il browser e accedere al servizio web all'indirizzo https://PROJECT_ID.REGION_ID.r.appspot.com, esegui il seguente comando:

gcloud app browse

Passaggi successivi

Complimenti! Hai creato un servizio web che utilizza lo spazio di archiviazione dei dati di Datastore e l'autenticazione Firebase per fornire agli utenti autenticati una pagina web personalizzata.

Ora puoi eseguire la pulizia arrestando, disattivando o disabilitando la fatturazione per il tuo progetto.