安装 Cloud Composer 的 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 映像包含预安装的 PyPI 软件包和自定义 PyPI 软件包。

• 预安装的 PyPI 软件包是指您的环境的 Cloud Composer 映像中包含的软件包。每个 Cloud Composer 映像都包含特定于您所用 Cloud Composer 和 Airflow 版本的 PyPI 软件包。

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

注意： 如果您打算升级到更高版本的 Cloud Composer， 执行升级检查。此检查报告 您环境中的 PyPI 软件包与预安装的软件包存在冲突 使用全新的 Cloud Composer 映像。

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 制品库安装	软件包托管在 Artifact Registry 制品库中
从项目网络中的代码库安装	您的环境没有公共互联网访问权限。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有的功能，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。
KubernetesPodOperator 和 GKE Operator	您所需的外部依赖项无法通过 pip 安装（例如 dist-packages），或者这些外部依赖项位于内部 pip 服务器上。此选项需要进行更多设置和维护。仅当其他选项不起作用时，才考虑使用此方法。

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 边界的保护，则在安装 PyPI 依赖项之前，您必须为其他用户身份授予访问权限，使其能够访问服务边界所保护的服务，并启用对私有 PyPI 代码库的支持。
• 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。

  警告： 请勿修改或删除 Cloud Composer 构建的映像 或代码库本身请勿将您自己的图片上传到代码库。而是为您的映像（例如 KubernetesPodOperator 使用的映像）创建和维护自己的代码库。错误做法 删除这个代码库在您删除代码库后，该代码库也会被删除 您的环境。

• 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。

• 如果您希望自己的构建 以通过自定义服务账号运行，您可以替换 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。

• 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，系统会改用环境的服务账号，因此请务必向该服务账号授予访问您的私有软件包所需的任何其他权限。

查看 PyPI 软件包列表

您可以通过多种格式获取环境的软件包列表。

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，请参阅您环境的 Cloud Composer 映像的软件包列表。

查看所有软件包

如需查看环境中的所有软件包（包括预安装的软件包和自定义软件包），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 参数来获取 python -m pipdeptree --warn 命令的结果。

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. 前往 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

本部分介绍了在环境中安装自定义软件包的不同方法。

从 PyPI 安装软件包

如果软件包没有外部依赖项或与预安装的软件包冲突，则可以从 Python Package Index 安装。

注意 ：您可以放宽已安装的自定义 PyPI 软件包的版本限制。 例如，您可以将版本指定为 >=1.0.1，而不是 ==1.0.1。

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. 在 PyPI 软件包部分，指定软件包名称以及可选的版本说明符和 extras。

   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 文件中的每个要求说明符都必须单独列为一行。

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。
• 将 PACKAGE_NAME 替换为软件包的名称。
• EXTRAS_AND_VERSION，其中包含可选的版本和 extra 说明符。接收者 省略版本和 extra，则指定空值。

注意：根据您的执行环境，您可能需要转义特殊字符（例如 >）。为避免出现潜在问题，请将 用英文引号括住软件包名称和版本，例如："scipy>=0.13.0"。

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。
• 将 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：

   • 将 PACKAGE_NAME 替换为软件包的名称。
   • 将 EXTRAS_AND_VERSION 替换为可选的 version 和 extras 说明符。如需省略版本和 extras，请指定一个空值。
   • 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。
• 将 PACKAGE_NAME 替换为软件包的名称。
• 将 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。

注意：Cloud Composer 不支持 pip 自定义，也不解决默认 pip 工具提供的解析机制之外的软件包依赖关系和冲突。

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. 在 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 文件上传到 /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 仓库安装软件包

您可以在项目中将软件包存储在 Artifact Registry 代码库中，并将环境配置为从中安装。

注意 ：如果您使用 VPC Service Controls，则可以 在 VPC 模式下创建 Artifact Registry PyPI 代码库。在这种情况下，请按照私有代码库的分配权限流程分配权限。

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. 确保 Cloud Build 服务账号有权从 Artifact Registry 代码库读取。

3. 如果您的环境对项目中的其他服务的访问权限受到限制（例如，如果您使用 VPC Service Controls），请执行以下操作：

   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. 为多个代码库（包括 PyPI，如果需要）添加配置，并定义 pip 搜索代码库的顺序。
   3. 在 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. 如果您从项目网络中的代码库安装自定义 PyPI 软件包，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. 确保在项目中配置了与此代码库的连接。

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. 创建一个 pip.conf 文件，如果适用，在文件中包含以下信息：

   • 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，您可能需要从多个代码库提取软件包，例如，当私有代码库包含您要安装的某些特定软件包，而您又想从 PyPI 安装所有其他软件包时：

   1. 配置 Artifact Registry 虚拟仓库。
   2. 为多个代码库（包括 PyPI，如果需要）添加配置，并定义 pip 搜索代码库的顺序。
   3. 在 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. 将证书文件上传到环境存储桶中的 /config/pip/ 文件夹。

      注意 ：请勿上传私钥。仅上传一个公开视频 PEM 格式的证书文件包。验证证书捆绑包是否包含正确的根 CA。

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

      示例：

      [global]
      cert =/etc/pip/example-certificate.pem
      

4. 将 pip.conf 文件上传到 /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。如需从子目录导入某个模块，该模块的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

注意：如果 __init__.py 文件缺失，会产生导入错误。目录和文件名必须是有效的 Python 标识符。

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。如果在安装过程中由于未满足系统依赖关系而遇到软件包安装失败，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 包已成功安装，但在运行时失败，请使用此选项。

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

注意：plugins/ 文件夹中的文件已同步至本地文件系统。上传大型 .so 可能会影响您的环境和 Airflow Web 服务器的性能。

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。

根据您配置项目的方式，您的环境可能无法访问公共互联网。

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：

• 从 PyPI 安装。在这种情况下，无需特殊配置。 按照从 PyPI 安装软件包中所述的步骤操作。
• 从具有公共 IP 地址的代码库进行安装。 按照从私有代码库安装软件包中所述的过程操作。
• 从 Google Cloud 控制台中托管的私有 PyPI 代码库中安装 项目的网络。

无互联网访问权限的专用 IP 环境

如果您的专用 IP 环境无法访问公共互联网，您可以使用以下任一方法安装软件包：

• 使用托管在项目网络中的私有 PyPI 代码库。
• 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 代码库作为软件包的唯一来源。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通过 VPC 网络访问外部 IP 地址，您可以通过配置 Cloud NAT 来启用从公共互联网上的代码库安装软件包的功能。
• 将 Python 依赖项放入环境存储桶中的 /dags 文件夹，以将其安装为本地库。如果依赖项树很大，这可能不是一个好的选择。

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。具体来说，不能将 Cloud Build 用于安装软件包，从而阻止直接通过公共互联网访问代码库。

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 边界保护项目会导致进一步的安全限制。具体来说，不能将 Cloud Build 用于安装软件包，从而阻止直接通过公共互联网访问代码库。

如需在边界内为专用 IP 环境安装 Python 依赖项，请遵循无法访问互联网的专用 IP 环境的相关指南。

后续步骤

• 排查软件包安装问题
• 排查更新和升级问题