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Personalizzare i dati per gli utenti autenticati

ID regione

Il REGION_ID è un codice abbreviato che Google assegna in base alla regione selezionata durante la creazione dell'app. Il codice non corrisponde a un paese o a una provincia, anche se alcuni ID regione possono sembrare simili ai codici di paesi e province di uso comune. Per le app create dopo febbraio 2020, REGION_ID.r è incluso negli URL App Engine. Per le app esistenti create prima di questa data, l'ID regione è facoltativo nell'URL.

Scopri di più sugli ID regione.

Utilizza le informazioni degli utenti autenticati 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 per visualizzare le ultime dieci richieste di tutti gli utenti. In questo passaggio, utilizzi le informazioni dell'utente autenticato per aggiornare il tuo servizio web 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 di questa guida, salta questa sezione. In caso contrario, completa una delle seguenti operazioni:

Inizia da Crea un'app Python 3 e completa tutti i passaggi precedenti.
Se hai già un Google Cloud progetto, puoi continuare scaricando una copia del servizio web e aggiungendo Firebase:
1. Scarica il repository dell'applicazione di esempio utilizzando Git:
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples
```
  In alternativa, puoi scaricare il campione come file ZIP e poi 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 Google Cloud progetto e al tuo servizio web.

Archivia e recupera dati specifici dell'utente

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

A tale scopo, completa i seguenti passaggi:

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

Ogni entità visit ora ha un antenato a cui è collegata. Questi antenati sono entità Datastore che rappresentano singoli utenti autenticati. La chiave di ogni predecessore include il User tipo e un ID personalizzato, ovvero l'indirizzo email dell'utente autenticato. Utilizzi la chiave antenato per eseguire query nel database solo per le ore associate a un utente specifico.

Aggiorna la chiamata al metodo store_times nel metodo root e spostala all'interno della condizione id_token in modo che venga eseguita solo se il server ha autenticato un utente:

@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 sugli indici. Per le entità semplici, Datastore genera automaticamente questi indici. Tuttavia, non può generare automaticamente indici per entità più complicate, incluse quelle con 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, completa i seguenti passaggi:

Crea un file index.yaml nella directory principale del progetto, ad 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

Esegui il deployment degli indici index.yaml in Datastore eseguendo il seguente comando e seguendo le istruzioni:
```
gcloud datastore indexes create index.yaml
```

La creazione degli indici da parte di Datastore può richiedere del tempo. La creazione di indici prima del deployment del servizio web in App Engine ti consente di eseguire test localmente utilizzando questi indici ed evita eccezioni che potrebbero verificarsi per le query che richiedono un indice ancora in fase di creazione.

Visualizzare gli indici

Per saperne di più sulla creazione di indici Datastore, consulta la pagina Configurazione degli indici Datastore.

Testare il servizio web

Testa il tuo servizio web eseguendolo localmente in un ambiente virtuale:

Esegui questo comando nella directory principale del progetto per eseguire il servizio web. Se non hai configurato un ambiente virtuale per i test locali, consulta la sezione Test del servizio web.
```
python main.py
```
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 eseguire nuovamente il deployment del servizio web su App Engine.

Esegui questo comando dalla directory radice del tuo progetto, dove si trova il file app.yaml:

gcloud app deploy

Tutto il traffico viene instradato automaticamente alla nuova versione che hai implementato.

Per saperne di più sulla gestione delle versioni, consulta Gestire servizi e versioni.

Visualizzare il servizio

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

gcloud app browse

Passaggi successivi

Complimenti! Hai creato un servizio web che utilizza l'archiviazione dei dati 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.

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