为 Cloud Composer 安装 Python 依赖项

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本页介绍如何为您的 Google Cloud 项目安装 Python 软件包, Cloud Composer 环境。

Cloud Composer 映像中的预安装和自定义 PyPI 软件包简介

Cloud Composer 映像包含预安装和自定义 PyPI 软件包

  • 预安装的 PyPI 软件包是指 您的环境的 Cloud Composer 映像。每个 Cloud Composer 映像包含 PyPI 软件包 适用于您的 Cloud Composer 和 Airflow 版本。

  • 自定义 PyPI 软件包是您可以在环境中安装的 除了预安装的软件包之外

用于管理 Cloud Composer 环境的 PyPI 软件包的选项

选项 适用情形
从 PyPI 安装 在您的环境中安装软件包的默认方式
从具有公共 IP 地址的代码库中安装 软件包托管在 PyPI 以外的软件包代码库中。 此代码库具有公共 IP 地址
从 Artifact Registry 代码库安装 软件包托管在 Artifact Registry 代码库中
从项目网络中的代码库安装 您的环境无法访问公共互联网。软件包 托管在您项目网络的软件包代码库中。
作为本地 Python 库进行安装 在 PyPI 中找不到该软件包,并且该库 没有任何外部依赖项,例如 dist-packages
安装插件 该软件包提供插件特定的功能,例如修改 Airflow 网页界面
PythonVirtualenvOperator 您不希望为所有 Airflow 工作器安装该软件包,或者 该依赖项与预安装的软件包冲突。软件包 可以在 PyPI 中找到,并且没有外部依赖项。
KubernetesPodOperatorGKE 运算符 您需要无法通过 pip 安装的外部依赖项, 例如 dist-packages 或位于内部 pip 服务器上。这个 需要进行更多的设置和维护。只有在 选项不起作用。

准备工作

  • 您必须具有可以触发环境更新操作的角色。此外,环境的服务账号必须具有拥有足够权限来执行更新操作的角色。如需了解详情,请参阅访问权限控制
  • 如果您的环境受 VPC Service Controls 边界保护, 那么,在安装 PyPI 依赖项之前 授权其他用户身份访问 服务边界保护并启用对专用 PyPI 的支持 存储库
  • 要求必须遵循指定的格式 (位于 PEP-508) 其中每项要求均以小写形式指定,并包含软件包 名称(带有可选 extra 和版本说明符)。
  • PyPI 依赖项更新会在以下位置生成 Docker 映像: Artifact Registry

  • 如果更新因某个依赖项冲突而失败,那么您的环境将继续使用其现有依赖项运行。如果操作成功,您可以开始在 DAG 中使用新安装的 Python 依赖项。

  • 符合以下条件的项目: Cloud Composer API 于 2024 年 4 月 29 日或之后启用。 除非您的组织覆盖 constraints/cloudbuild.disableCreateDefaultServiceAccount 政策, 新项目, policy, new projects 不会预配旧版 Cloud Build 服务账号 到这里就结束了由于系统默认使用 Cloud Build 在 Cloud Composer 中安装自定义 PyPI 软件包 环境中,软件包安装可能会失败。默认情况下, 环境的服务账号。 请务必授予您访问您所需的任何其他权限 私有软件包也发布到该服务账号如果您希望自己的构建 以便使用其他账号运行,则可以覆盖 COMPOSER_AGENT_BUILD_SERVICE_ACCOUNT 环境变量 与所选服务账号相关联您应配置此服务账号 (请参阅 Cloud Build 文档), 和环境的服务账号应具有 iam.serviceAccounts.actAs 权限。

查看 PyPI 软件包列表

您可以以多种格式获取适用于您的环境的软件包列表。

查看预安装的软件包

如需查看您的环境的预安装软件包列表,请参阅 您的环境的 Cloud Composer 映像

查看所有软件包

如需查看您环境中的所有软件包(包括预安装和自定义软件包),请执行以下操作:

gcloud

以下 gcloud CLI 命令会返回 为您的环境中的 Airflow 工作器执行 python -m pip list 命令。 您可以使用 --tree 参数获取 python -m pipdeptree --warn 命令。

gcloud beta composer environments list-packages \
    ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION

您需要将其中的:

  • ENVIRONMENT_NAME 替换为环境的名称。
  • LOCATION 替换为环境所在的区域。

查看自定义 PyPI 软件包

控制台

  1. 在 Google Cloud 控制台中,前往环境页面。

    转到“环境”

  2. 在环境列表中,点击您的环境名称。环境详情页面会打开。

  3. 转到 PyPI 软件包标签页。

gcloud

gcloud composer environments describe ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --format="value(config.softwareConfig.pypiPackages)"

替换:

  • ENVIRONMENT_NAME 替换为环境的名称。
  • LOCATION 替换为环境所在的区域。

在 Cloud Composer 环境中安装自定义软件包

本部分介绍了在 Google Cloud 控制台中安装自定义软件包的不同方法, 环境

从 PyPI 安装软件包

软件包可从 Python Package Index(如果没有外部文件) 依赖项或与预安装的软件包冲突。

如需为您的环境添加、更新或删除 Python 依赖项,请按如下所述操作:

控制台

  1. 在 Google Cloud 控制台中,前往环境页面。

    转到“环境”

  2. 在环境列表中,点击您的环境名称。环境详情页面会打开。

  3. 转到 PyPI 软件包标签页。

  4. 点击修改

  5. 点击添加软件包

  6. PyPI 软件包部分中,指定软件包名称(可选) 版本说明符和附加信息。

    例如:

    • scikit-learn
    • scipy>=0.13.3
    • nltk[machine_learning]
  7. 点击保存

gcloud

gcloud CLI 包含可用于自定义 PyPI 的多个协议 软件包:

  • --update-pypi-packages-from-file会替换所有现有的自定义 包含指定软件包的 PyPI 软件包。您不采用的软件包 指定的内容被移除。
  • --update-pypi-package 会更新或安装一个软件包。
  • --remove-pypi-packages 移除指定的软件包。
  • --clear-pypi-packages 会移除所有软件包。

通过文件安装要求

requirements.txt 文件必须包含 要求说明符 行。

例如:

scipy>=0.13.3
scikit-learn
nltk[machine_learning]

更新您的环境,并在以下位置指定 requirements.txt 文件: --update-pypi-packages-from-file 参数。

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
     --update-pypi-packages-from-file requirements.txt

您需要将其中的:

  • ENVIRONMENT_NAME 替换为环境的名称。
  • LOCATION 替换为环境所在的区域。

安装一个软件包

请更新您的环境,并在以下位置指定软件包、版本和 extra: --update-pypi-package 参数。

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
     --update-pypi-package PACKAGE_NAMEEXTRAS_AND_VERSION

您需要将其中的:

  • ENVIRONMENT_NAME 替换为环境的名称。
  • LOCATION 替换为环境所在的区域。
  • PACKAGE_NAME 替换为软件包的名称。
  • EXTRAS_AND_VERSION 替换为可选的 version 和 extras 说明符。接收者 省略版本和 extra,则指定空值。

示例:

gcloud composer environments update example-environment \
    --location us-central1 \
    --update-pypi-package "scipy>=0.13.3"

移除软件包

更新您的环境,然后在 --remove-pypi-packages 参数中指定要删除的软件包:

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
     --remove-pypi-packages PACKAGE_NAMES

您需要将其中的:

  • ENVIRONMENT_NAME 替换为环境的名称。
  • LOCATION 替换为环境所在的区域。
  • PACKAGE_NAMES 替换为以英文逗号分隔的软件包列表。

示例:

gcloud composer environments update example-environment \
    --location us-central1 \
    --remove-pypi-packages scipy,scikit-learn

API

构建 environments.patch API 请求。

在此请求中:

  1. 在参数 updateMask 中,指定该掩码:

    • 使用 config.softwareConfig.pypiPackages 掩码替换所有现有掩码 包含指定软件包的软件包您不采用的软件包 所有项目。
    • 使用 config.softwareConfig.envVariables.PACKAGE_NAME 添加或 更新特定软件包。如需添加或更新多个软件包,请执行以下操作: 使用逗号分隔多个掩码。
  2. 在请求正文中,为版本和 extra 指定软件包和值:

    {
      "config": {
        "softwareConfig": {
          "pypiPackages": {
            "PACKAGE_NAME": "EXTRAS_AND_VERSION"
          }
        }
      }
    }
    

    您需要将其中的:

    • PACKAGE_NAME 替换为软件包的名称。
    • EXTRAS_AND_VERSION 替换为可选的 version 和 extras 说明符。接收者 省略版本和 extra,则指定空值。
    • 如需添加多个软件包,请为软件包添加额外的条目 发送至 pypiPackages

示例:

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.softwareConfig.pypiPackages.EXAMPLE_PACKAGE,
// config.softwareConfig.pypiPackages.ANOTHER_PACKAGE
{
  "config": {
    "softwareConfig": {
      "pypiPackages": {
        "EXAMPLE_PACKAGE": "",
        "ANOTHER_PACKAGE": ">=1.10.3"
      }
    }
  }
}

Terraform

software_config 代码块中的 pypi_packages 代码块指定了 软件包

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "ENVIRONMENT_NAME"
  region = "LOCATION"

  config {

    software_config {

      pypi_packages = {
          PACKAGE_NAME = "EXTRAS_AND_VERSION"
      }

    }
  }
}

您需要将其中的:

  • ENVIRONMENT_NAME 替换为环境的名称。
  • LOCATION 替换为环境所在的区域。
  • PACKAGE_NAME 替换为软件包的名称。
  • EXTRAS_AND_VERSION 替换为可选的 version 和 extras 说明符。接收者 省略版本和 extra,则指定空值。
  • 如需添加多个软件包,请为软件包添加额外的条目 发送至 pypi_packages

示例:

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    software_config {
      pypi_packages = {
          scipy = ">=1.10.3"
          scikit-learn = ""
          nltk = "[machine_learning]"
      }
    }
  }
}

从公共代码库安装软件包

您可以安装托管在具有公共 IP 地址的其他代码库中的软件包。

软件包必须正确配置,以便默认的 pip 工具可以安装。

pip

如需从具有公共地址的软件包代码库进行安装,请执行以下操作:

  1. 创建 pip.conf 文件,并在该文件中包含以下信息(如果适用):

    • 代码库的网址(在 index-url 参数中)
    • 代码库的访问凭据
    • 非默认 pip 安装选项

    示例:

    [global]
    index-url=https://example.com/
    
  2. (可选)在某些情况下,您可能需要从多个 例如当公共代码库包含一些特定的 而您想要安装所有其他可用的软件包 PyPI 中的软件包:

    1. 配置 Artifact Registry 虚拟代码库
    2. 添加多个代码库(包括 PyPI,如果需要)的配置 并定义 pip 搜索代码库的顺序。
    3. index-url 参数中指定虚拟代码库的网址。
  3. 确定环境存储桶的 URI

  4. 将 pip.conf 文件上传/config/pip/ 创建文件夹

  5. 使用可用的方法之一安装软件包。

从 Artifact Registry 代码库安装软件包

您可以将软件包存储在 Artifact Registry 代码库中 并将您的环境配置为从该环境进行安装。

配置角色和权限:

  1. 您的环境的服务账号必须具有 iam.serviceAccountUser 角色。

  2. 请确保 Cloud Build 服务账号 从 Artifact Registry 代码库中读取的权限

  3. 如果您的环境限制了对服务账号中其他服务的访问, 项目,例如,如果您使用 VPC Service Controls:

    1. 将访问 Artifact Registry 代码库的权限分配给 环境的服务账号,而不是 Cloud Build 服务账号。

    2. 确保与 Artifact Registry 代码库的连接 。

如需从 Artifact Registry 代码库安装自定义 PyPI 软件包,请执行以下操作:

  1. 创建 pip.conf 文件,并在该文件中包含以下信息(如果适用):

    • Artifact Registry 代码库的网址(在 index-url 参数中)
    • 代码库的访问凭据
    • 非默认 pip 安装选项

    对于 Artifact Registry 代码库,请将 /simple/ 附加到代码库 网址:

    [global]
    index-url = https://us-central1-python.pkg.dev/example-project/example-repository/simple/
    
  2. (可选)在某些情况下,您可能需要从多个 代码库,例如您的 Artifact Registry 代码库包含 想要安装一些特定的软件包 PyPI 中的所有其他软件包:

    1. 配置 Artifact Registry 虚拟代码库
    2. 添加多个代码库(包括 PyPI,如果需要)的配置 并定义 pip 搜索代码库的顺序。
    3. index-url 参数中指定虚拟代码库的网址。
  3. 上传此 pip.conf 文件到 /config/pip/ 创建文件夹例如:gs://us-central1-example-bucket/config/pip/pip.conf

  4. 使用可用的方法之一安装软件包。

从私有代码库安装软件包

您可以在项目的网络中托管私有代码库,并配置您的 从该环境中安装 Python 软件包。

配置角色和权限:

  1. Cloud Composer 环境的服务账号必须 具有 iam.serviceAccountUser 角色。

  2. 如果您从项目 并且此代码库没有公共 IP 地址:

    1. 将访问此代码库的权限分配给环境的 服务账号。

    2. 请确保在您的 项目。

如需从项目网络中托管的私有代码库安装软件包,请执行以下操作:

  1. 创建 pip.conf 文件,并在该文件中包含以下信息(如果适用):

    • 项目网络中代码库的 IP 地址
    • 代码库的访问凭据
    • 非默认 pip 安装选项

    示例:

    [global]
    index-url=https://192.0.2.10/
    
  2. (可选)在某些情况下,您可能需要从多个 例如私有代码库包含一些特定的 而您想要安装所有其他可用的软件包 PyPI 中的软件包:

    1. 配置 Artifact Registry 虚拟代码库
    2. 添加多个代码库(包括 PyPI,如果需要)的配置 并定义 pip 搜索代码库的顺序。
    3. index-url 参数中指定虚拟代码库的网址。
  3. (可选)在 Cloud Composer 2.2.1 版及更高版本中,您可以 从私有发行版安装软件包时,请使用自定义证书 存储库为此,请执行以下操作:

    1. 将证书文件上传/config/pip/ 文件夹。

    2. 在 pip.conf 中,在 cert 中指定证书文件的名称 参数。请勿更改 /etc/pip/ 文件夹。

      示例:

      [global]
      cert =/etc/pip/example-certificate.pem
      
  4. 将 pip.conf 文件上传/config/pip/ 创建文件夹例如:gs://us-central1-example-bucket/config/pip/pip.conf

  5. 使用可用的方法之一安装软件包。

安装本地 Python 库

如需安装内部或本地 Python 库,请执行以下操作:

  1. 将依赖项放在 dags/ 文件夹。如需从 则模块路径中的每个子目录都必须包含 一个 __init__.py 软件包标记文件。

    在以下示例中,依赖项为 coin_module.py

    dags/
      use_local_deps.py  # A DAG file.
      dependencies/
        __init__.py
        coin_module.py
    
  2. 从 DAG 定义文件导入该依赖项。

    例如:

from dependencies import coin_module

使用依赖于共享对象库的软件包

某些 PyPI 软件包取决于系统级库。 虽然 Cloud Composer 不支持系统库,但您可以使用以下方法:

  • 使用 KubernetesPodOperator。将运营商映像设置为自定义 build 映像。如果您遇到软件包在安装过程中因以下原因 不符合要求的系统依赖项,请使用此选项。

  • 将共享对象库上传到环境的存储桶中。如果您的 PyPI 软件包已成功安装,但在运行时失败,请使用此选项。

    1. 手动查找 PyPI 依赖项的共享对象库 (.so 文件)。
    2. 将共享对象库上传到以下位置的 /plugins 文件夹: 环境的存储桶中。
    3. 设置以下环境变量LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/airflow/gcs/plugins

在专用 IP 环境中安装软件包

本部分介绍了如何在专用 IP 环境中安装软件包。

根据您的项目配置方式,您的环境可能 访问公共互联网。

具有公共互联网访问权限的专用 IP 环境

如果您的专用 IP 环境可以访问公共互联网 使用适用于公共 IP 环境的选项安装软件包:

无法访问互联网的专用 IP 环境

如果您的专用 IP 环境无法访问公共互联网, 您可以通过以下方式之一安装软件包:

  • 使用托管在您项目的
  • 使用您项目网络中的代理服务器虚拟机进行连接 发布到公共互联网上的 PyPI 代码库。在以下位置指定代理地址: 您的环境存储桶中的 /config/pip/pip.conf 文件。
  • 使用 Artifact Registry 代码库作为唯一来源 多个软件包为此,请按照说明重新定义 index-url 参数。
  • 如果您的安全政策允许从您的 VPC 网络,您可以允许从代码库安装软件包 在公共互联网上配置 Cloud NAT
  • 将 Python 依赖项放入环境存储桶的 /dags 文件夹中 将其安装为本地库。这可能不是 如果依赖关系树很大,那么这是个不错的选择。

安装到受资源位置限制的专用 IP 环境

保证项目符合资源位置限制要求,禁止使用某些工具。具体而言,Cloud Build 无法用于软件包安装,会阻止直接访问 存储代码库

要在此类环境中安装 Python 依赖项,请遵循 专用 IP 环境 无法连接互联网的情况。

将 Python 依赖项安装到 VPC Service Controls 边界中的专用 IP 环境

使用 VPC Service Controls 边界 会导致进一步的安全限制。具体而言,Cloud Build 无法用于软件包安装,会阻止直接访问 存储代码库

要为边界内的专用 IP 环境安装 Python 依赖项,请执行以下操作: 遵循适用于专用 IP 环境的指南 无法连接互联网的情况。

后续步骤