Instalar dependências do Python para o Cloud Composer

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Esta página descreve como instalar pacotes Python para seu ambiente do Cloud Composer.

Sobre pacotes PyPI pré-instalados e personalizados em imagens do Cloud Composer

As imagens do Cloud Composer contêm PyPI pré-instalado e personalizado pacotes.

• Os pacotes PyPI pré-instalados são aqueles incluídos no a imagem do ambiente do Cloud Composer. Cada A imagem do Cloud Composer contém Pacotes PyPI que são específicos para sua versão do Cloud Composer e do Airflow.

• Os pacotes PyPI personalizados são aqueles que você pode instalar no seu ambiente, além dos pacotes pré-instalados.

Observação: se você planeja fazer upgrade para uma versão mais recente do Cloud Composer, faça uma verificação de upgrade. Essa verificação informa se a resposta Os pacotes PyPI no seu ambiente têm conflitos com pacotes pré-instalados. na nova imagem do Cloud Composer.

Opções para gerenciar pacotes PyPI em ambientes do Cloud Composer

Opção	Use se
Instalar usando o PyPI	A maneira padrão de instalar pacotes no seu ambiente
Instalar a partir de um repositório com um endereço IP público	O pacote está hospedado em um repositório de pacotes diferente do PyPI. Este repositório tem um endereço IP público
Instalar de um repositório do Artifact Registry	O pacote está hospedado em um repositório do Artifact Registry.
Instalar de um repositório na rede do seu projeto	Seu ambiente não tem acesso à Internet pública. O pacote é hospedado em um repositório de pacotes na rede do projeto.
Instalar como uma biblioteca local do Python	O pacote não pode ser encontrado em PyPI, e a biblioteca não tem dependências externas, como dist-packages.
Instalar um plug-in	O pacote fornece funcionalidades específicas do plug-in, como modificar pela interface da Web do Airflow.
PythonVirtualenvOperator	Você não quer que o pacote seja instalado para todos os workers do Airflow ou que a dependência entre em conflito com pacotes pré-instalados. O pacote pode ser encontrado no PyPI e não tem dependências externas.
KubernetesPodOperator e operadores do GKE	Você precisa de dependências externas que não podem ser instaladas de pip. como dist-packages, ou estão em um servidor pip interno. Isso exige mais configuração e manutenção. Considere somente se outros não funcionam.

Antes de começar

• Você precisa ter um papel que acione operações de atualização do ambiente. Além disso, a conta de serviço do ambiente precisa ter um papel com permissões suficientes para executar operações de atualização. Consulte Controle de acesso para mais informações.
• Se o ambiente for protegido por um perímetro do VPC Service Controls, antes de instalar dependências PyPI, será necessário conceder identidades de usuário adicionais com acesso a serviços que o perímetro de serviço protege e ativar o suporte para um repositório PyPI particular.
• Os requisitos precisam seguir o formato especificado no PEP-508 em que cada requisito é especificado em letras minúsculas e consiste no pacote com especificadores de versão e extras opcionais.

• As atualizações de dependência do PyPI geram imagens do Docker no Artifact Registry.

  Aviso: não modifique nem exclua as imagens criadas pelo Cloud Composer no Artifact Registry ou no próprio repositório. Não faça upload de arquivos próprios imagens ao repositório. Em vez disso, crie e mantenha seu próprio repositório para suas imagens (por exemplo, para imagens usadas pelo KubernetesPodOperator). Não excluir esse repositório por conta própria. Depois que você exclui o repositório, seu ambiente.

• Se a atualização falhar por conta de um conflito de dependências, o ambiente continuará sendo executado com as dependências atuais. Se a operação for concluída, será possível usar as dependências recém-instaladas do Python nos DAGs.

Conferir a lista de pacotes PyPI

É possível acessar a lista de pacotes do ambiente em vários formatos.

Conferir pacotes pré-instalados

Para ver a lista de pacotes pré-instalados para seu ambiente, consulte a lista de pacotes para o Imagem do ambiente do Cloud Composer.

Ver todos os pacotes

Para ver todos os pacotes (pré-instalados e personalizados) no seu ambiente:

gcloud

O comando da CLI gcloud a seguir retorna o resultado do comando python -m pip list para um worker do Airflow no seu ambiente. É possível usar o argumento --tree para receber o resultado do comando python -m pipdeptree --warn.

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

Substitua:

• ENVIRONMENT_NAME pelo nome do ambiente
• LOCATION pela região em que o ambiente está localizado;

Conferir pacotes PyPI personalizados

Console

1. No console do Google Cloud, acesse a página Ambientes.

   Acessar "Ambientes"

2. Na lista de ambientes, clique no nome do ambiente. A página Detalhes do ambiente é aberta.

3. Acesse a guia Pacotes PyPI.

gcloud

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

Substitua:

• ENVIRONMENT_NAME pelo nome do ambiente
• LOCATION pela região em que o ambiente está localizado;

Instalar pacotes personalizados em um ambiente do Cloud Composer

Esta seção descreve métodos diferentes para instalar pacotes personalizados em seu de nuvem.

Instalar pacotes do PyPI

É possível instalar um pacote usando Índice de pacotes Python, se não tiver dependências ou conflitos com pacotes pré-instalados.

Observação: é possível diminuir as restrições de versão para pacotes PyPI personalizados instalados. Por exemplo, em vez de especificar uma versão como ==1.0.1, especifique-a como >=1.0.1.

Para adicionar, atualizar ou excluir as dependências do Python no ambiente, faça o seguinte:

Console

1. No console do Google Cloud, acesse a página Ambientes.

   Acessar "Ambientes"

2. Na lista de ambientes, clique no nome do seu ambiente. A página Detalhes do ambiente é aberta.

3. Acesse a guia Pacotes PyPI.

4. Clique em Editar.

5. Clique em Adicionar pacote.

6. Na seção Pacotes PyPI, especifique os nomes dos pacotes com especificadores de versão e extras opcionais.

   Exemplo:

   • scikit-learn
   • scipy, >=0.13.3
   • nltk, [machine_learning]

7. Clique em Salvar.

gcloud

A CLI gcloud tem vários argumentos para trabalhar com pacotes PyPI personalizados:

• --update-pypi-packages-from-file substitui todas as configurações personalizadas existentes Pacotes PyPI com os pacotes especificados. Os pacotes que você não especificados são removidos.
• --update-pypi-package atualiza ou instala um pacote.
• --remove-pypi-packages remove os pacotes especificados.
• --clear-pypi-packages remove todos os pacotes.

Instalação de requisitos de um arquivo

O arquivo requirements.txt precisa ter cada especificador de requisito em uma linha separada.

Exemplo:

scipy>=0.13.3
scikit-learn
nltk[machine_learning]

Atualize o ambiente e especifique o arquivo requirements.txt em o argumento --update-pypi-packages-from-file.

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

Substitua:

• ENVIRONMENT_NAME pelo nome do ambiente
• LOCATION pela região em que o ambiente está localizado;

Como instalar um pacote

Atualize seu ambiente e especifique o pacote, a versão e os extras no o argumento --update-pypi-package.

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

Substitua:

• ENVIRONMENT_NAME pelo nome do ambiente
• LOCATION pela região em que o ambiente está localizado;
• PACKAGE_NAME pelo nome do pacote.
• EXTRAS_AND_VERSION com o especificador de extras e versão opcional. Para omitir versões e extras, especifique um valor vazio.

Observação: dependendo do ambiente de execução, talvez seja necessário usar caracteres de escape em caracteres especiais, como >. Para evitar possíveis problemas, coloque o nome do pacote e a versão entre aspas, por exemplo: "scipy>=0.13.0".

Exemplo:

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

Como remover pacotes

Atualize o ambiente e especifique os pacotes que você quer excluir no argumento --remove-pypi-packages:

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

Substitua:

• ENVIRONMENT_NAME pelo nome do ambiente
• LOCATION pela região em que o ambiente está localizado;
• PACKAGE_NAMES com uma lista de pacotes separada por vírgulas.

Exemplo:

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

API

Crie uma solicitação de API environments.patch.

Nesta solicitação:

1. No parâmetro updateMask, especifique a máscara:

   • Use a máscara config.softwareConfig.pypiPackages para substituir todos os pacotes existentes pelos pacotes especificados. Os pacotes que você não especificar serão excluídos.
   • Use config.softwareConfig.envVariables.PACKAGE_NAME para adicionar ou atualizar um pacote específico. Para adicionar ou atualizar vários pacotes, especifique várias máscaras com vírgulas.

2. No corpo da solicitação, especifique pacotes e valores para versões e extras:

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

   Substitua:

   • PACKAGE_NAME pelo nome do pacote.
   • EXTRAS_AND_VERSION com o especificador de extras e versão opcional. Para omitir versões e extras, especifique um valor vazio.
   • Para adicionar mais de um pacote, adicione entradas extras para pacotes a pypiPackages.

Exemplo:

// 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

O bloco pypi_packages no bloco software_config especifica pacotes.

resource "google_composer_environment" "example" {
  name = "ENVIRONMENT_NAME"
  region = "LOCATION"

  config {

    software_config {

      pypi_packages = {
          PACKAGE_NAME = "EXTRAS_AND_VERSION"
      }

    }
  }
}

Substitua:

• ENVIRONMENT_NAME pelo nome do ambiente
• LOCATION pela região em que o ambiente está localizado;
• PACKAGE_NAME pelo nome do pacote.
• EXTRAS_AND_VERSION com a versão opcional e o especificador extras. Para omitir versões e extras, especifique um valor vazio.
• Para adicionar mais de um pacote, adicione entradas extras para pacotes a pypi_packages.

Exemplo:

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

  config {

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

Instalar pacotes de um repositório público

É possível instalar pacotes hospedados em outros repositórios que tenham um endereço IP público.

Os pacotes precisam ser configurados corretamente para que a ferramenta pip padrão possa instalá-los.

Observação :o Cloud Composer não oferece suporte à personalização pip e não não resolvem dependências de pacotes e conflitos fora da resolução mecanismos que a ferramenta pip padrão fornece.

Para instalar a partir de um repositório de pacotes com um endereço público:

1. Crie um arquivo pip.conf e inclua as seguintes informações, se aplicável:

   • URL do repositório (no parâmetro index-url)
   • Acessar as credenciais do repositório
   • Opções de instalação de pip não padrão

   Exemplo:

   [global]
   index-url=https://example.com/
   

2. (Opcional) Em alguns casos, talvez seja necessário buscar pacotes de vários repositórios, como quando o repositório público contém alguns pacotes específicos que você quer instalar e todos os outros pacotes do PyPI:

   1. Configure um repositório virtual do Artifact Registry.
   2. Adicionar configuração para vários repositórios (incluindo PyPI, se necessário) e defina a ordem em que o pip pesquisa os repositórios.
   3. Especifique o URL do repositório virtual no parâmetro index-url.

3. Determine o URI do bucket do ambiente.

4. Faça upload do arquivo pip.conf para o /config/pip/ no bucket do ambiente.

5. Instale pacotes usando um dos métodos disponíveis.

Instalar pacotes de um repositório do Artifact Registry

É possível armazenar pacotes em um repositório do Artifact Registry no projeto e configurar o ambiente para fazer a instalação.

Observação: se você usa o VPC Service Controls, é possível Crie o repositório PyPI do Artifact Registry no modo VPC. Em neste caso, siga o procedimento para repositórios privados ao atribuir permissões.

Configurar funções e permissões:

1. A conta de serviço do seu ambiente precisa ter o papel iam.serviceAccountUser.

2. Verifique se a conta de serviço do Cloud Build tem permissões para leitura do repositório do Artifact Registry.

3. Se o ambiente tiver acesso restrito a outros serviços no projeto, por exemplo, se você usar o VPC Service Controls:

   1. Atribua permissões para acessar o repositório do Artifact Registry à conta de serviço do ambiente em vez da conta de serviço do Cloud Build.

   2. Verifique se a conectividade com o repositório do Artifact Registry está configurada no projeto.

Para instalar pacotes PyPI personalizados de um repositório do Artifact Registry:

1. Crie um arquivo pip.conf e inclua as seguintes informações, se aplicável:

   • URL do repositório do Artifact Registry (no parâmetro index-url)
   • Acessar as credenciais do repositório
   • Opções de instalação de pip não padrão

   Para um repositório do Artifact Registry, anexe /simple/ ao repositório. URL:

   [global]
   index-url = https://us-central1-python.pkg.dev/example-project/example-repository/simple/
   

2. (Opcional) Em alguns casos, talvez você queira buscar pacotes em várias repositórios, como quando o repositório do Artifact Registry contém alguns pacotes específicos que você deseja instalar e deseja instalar Todos os outros pacotes do PyPI:

   1. Configure um repositório virtual do Artifact Registry.
   2. Adicione a configuração para vários repositórios (incluindo o PyPI, se necessário) e defina a ordem em que o pip pesquisa os repositórios.
   3. Especifique o URL do repositório virtual no parâmetro index-url.

3. Faça upload desse arquivo pip.conf para o /config/pip/ no bucket do ambiente. Por exemplo, gs://us-central1-example-bucket/config/pip/pip.conf.

4. Instale os pacotes usando um dos métodos disponíveis.

Instalar pacotes de um repositório particular

É possível hospedar um repositório privado na rede do seu projeto e configurar seu para instalar pacotes Python a partir dele.

Configure papéis e permissões:

1. A conta de serviço do ambiente do Cloud Composer precisa ter o papel iam.serviceAccountUser.

2. Se você instalar pacotes PyPI personalizados de um repositório na rede do seu projeto e esse repositório não tiver um endereço IP público:

   1. Atribua permissões para acessar esse repositório à conta de serviço do ambiente.

   2. Verifique se a conectividade com esse repositório está configurada no projeto.

Para instalar pacotes de um repositório particular hospedado na rede do seu projeto:

1. Crie um pip.conf. e inclua as seguintes informações no arquivo, se aplicável:

   • Endereço IP do repositório na rede do seu projeto
   • Acessar as credenciais do repositório
   • Opções de instalação de pip não padrão

   Exemplo:

   [global]
   index-url=https://192.0.2.10/
   

2. (Opcional) Em alguns casos, convém buscar pacotes de vários repositórios, como quando o repositório particular contém alguns pacotes específicos que você quer instalar e todos os outros pacotes do PyPI:

   1. Configure um repositório virtual do Artifact Registry.
   2. Adicionar configuração para vários repositórios (incluindo PyPI, se necessário) e defina a ordem em que o pip pesquisa os repositórios.
   3. Especifique o URL do repositório virtual no parâmetro index-url.

3. Faça o upload do arquivo pip.conf para a pasta /config/pip/ no bucket do ambiente. Por exemplo, gs://us-central1-example-bucket/config/pip/pip.conf.

4. Instale os pacotes usando um dos métodos disponíveis.

Instalar uma biblioteca local do Python

Para instalar uma biblioteca local ou interna do Python, faça o seguinte:

1. Coloque as dependências em um subdiretório dags/ no bucket do ambiente. Para importar um módulo de um , cada subdiretório no caminho do módulo deve conter um arquivo de marcador de pacote __init__.py.

   No exemplo a seguir, a dependência é coin_module.py:

   dags/
     use_local_deps.py  # A DAG file.
     dependencies/
       __init__.py
       coin_module.py
   

2. Importe a dependência do arquivo de definição do DAG.

   Exemplo:

from dependencies import coin_module

Observação: um erro de importação vai ocorrer se um arquivo __init__.py estiver ausente. Os nomes de diretório e arquivo precisam ser identificadores válidos do Python.

Usar pacotes que dependem de bibliotecas de objetos compartilhados

Alguns pacotes PyPI dependem de bibliotecas no nível do sistema. Embora o Cloud Composer não seja compatível com as bibliotecas do sistema, é possível usar as seguintes opções:

• Use o KubernetesPodOperator. Defina a imagem do operador como um imagem de build. Se você encontrar pacotes que falham durante a instalação devido a uma dependência do sistema não atendida, use esta opção.

• Faça o upload das bibliotecas de objetos compartilhados no bucket do ambiente. Se o PyPI foram instalados com sucesso, mas falham no ambiente de execução, use esta opção.

  1. Encontre manualmente as bibliotecas de objetos compartilhados para a dependência de PyPI (um arquivo .so).
  2. Faça upload das bibliotecas de objetos compartilhados para a pasta /plugins no seu bucket do seu ambiente de execução.
  3. Defina a seguinte variável de ambiente: LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/airflow/gcs/plugins

Observação: os arquivos nas pastas plugins/ são sincronizados com o sistema de arquivos local. Fazer o upload de arquivos .so grandes pode afetar o desempenho do ambiente e do servidor da Web do Airflow.

Instalar pacotes em ambientes de IP particular

Nesta seção, explicamos como instalar pacotes em ambientes de IP particular.

Dependendo de como você configura o projeto, o ambiente pode não ter acesso à Internet pública.

Ambiente de IP privado com acesso à Internet pública

Se o ambiente de IP particular puder acessar a Internet pública, será possível instalar pacotes usando opções para ambientes de IP público:

• Instale do PyPI. Nesse caso, não é preciso configurar nada. Siga o procedimento descrito em Instalar um pacote do PyPI.
• Instalar de um repositório com um endereço IP público. Siga o procedimento descrito em Instalar um pacote de um repositório particular.
• Instale de um repositório PyPI particular hospedado na rede do seu projeto.

Ambiente de IP privado sem acesso à Internet

Se o ambiente de IP particular não tiver acesso à Internet pública, é possível instalar pacotes de uma das seguintes maneiras:

• Use um repositório PyPI particular hospedado na rede do seu projeto.
• Use uma VM de servidor proxy na rede do seu projeto para se conectar em um repositório PyPI na Internet pública. Especifique o endereço de proxy no arquivo /config/pip/pip.conf no bucket do seu ambiente.
• Use um repositório do Artifact Registry como a única fonte de pacotes. Para fazer isso, redefina o parâmetro index-url, conforme descrito.
• Se a política de segurança permitir o acesso a endereços IP externos da sua rede VPC, ative a instalação de pacotes de repositórios na Internet pública ao configurar o Cloud NAT.
• Coloque as dependências do Python na pasta /dags do bucket do ambiente. para instalá-los como bibliotecas locais. Essa pode não ser uma boa opção se a árvore de dependência for grande.

Instalar em um ambiente de IP particular com restrições de local de recursos

Manter seu projeto de acordo com os requisitos de restrição de localização de recursos proíbe o uso de algumas ferramentas. Em particular, o Cloud Build não pode ser usado para a instalação de pacotes, impedindo o acesso direto a repositórios na Internet pública.

Para instalar dependências do Python nesse ambiente, siga as orientações para ambientes de IP particulares sem acesso à Internet.

Instalar uma dependência do Python em um ambiente de IP privado em um perímetro do VPC Service Controls

Proteger seu projeto com um perímetro do VPC Service Controls resulta em outras restrições de segurança. Em particular, o Cloud Build não pode ser usado para a instalação de pacotes, impedindo o acesso direto a repositórios na Internet pública.

Para instalar dependências do Python em um ambiente de IP particular dentro de um perímetro, siga as orientações para ambientes de IP particular sem acesso à Internet.

A seguir

• Solução de problemas de instalação de pacotes
• Como solucionar problemas de atualizações e upgrades