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Specificare le dipendenze in Python

Esistono due modi per specificare le dipendenze per Cloud Functions scritte in Python: utilizzare il file pip del gestore di pacchetti requirements.txt o pacchettizzare le dipendenze locali insieme alla funzione.

Al momento, la specifica di dipendenza tramite lo standard Pipfile/Pipfile.lock non è supportata. Il tuo progetto non deve includere questi file.

Specificare le dipendenze con pip

Le dipendenze in Python sono gestite con pip ed espresse in un file di metadati chiamato requirements.txt. Questo file deve trovarsi nella stessa directory del file main.py che contiene il codice della funzione.

Quando esegui il deployment della funzione, Cloud Functions scarica e installa le dipendenze dichiarate nel file requirements.txt tramite pip.

Il file requirements.txt contiene una riga per pacchetto. Ogni riga contiene il nome del pacchetto e, facoltativamente, la versione richiesta. Per maggiori dettagli, consulta il riferimento requirements.txt.

Di seguito è riportato un file requirements.txt di esempio:

requests==2.20.0
numpy

Pacchettizzazione delle dipendenze locali

Puoi anche pacchettizzare ed eseguire il deployment delle dipendenze insieme alla funzione. Questo approccio è utile se la dipendenza non è disponibile tramite il gestore di pacchetti pip o se l'accesso a Internet dell'ambiente Cloud Functions è limitato.

Ad esempio, potresti utilizzare una struttura di directory come le seguenti:

myfunction/
├── main.py
└── localpackage/
    ├── __init__.py
    └── script.py

Puoi quindi importare il codice come di consueto da localpackage utilizzando la seguente istruzione di import.

# Code in main.py
from localpackage import script

Tieni presente che questo approccio non eseguirà alcun file setup.py. I pacchetti con questi file possono comunque essere raggruppati, ma potrebbero non essere eseguiti correttamente in Cloud Functions.

Utilizzo delle dipendenze private

Dipendenze private di Artifact Registry

Un repository Python di Artifact Registry può ospitare dipendenze private per la tua funzione Python. Durante il deployment in Cloud Functions, il processo di compilazione genererà automaticamente le credenziali Artifact Registry per l'account di servizio Cloud Build. Devi solo includere l'URL Artifact Registry nel tuo requirements.txt senza generare ulteriori credenziali. Ad esempio:

--extra-index-url REPOSITORY_URL
sampleapp
Flask==0.10.1
google-cloud-storage

Dipendenze private da altri repository

Le dipendenze sono installate in un ambiente Cloud Build che non fornisce accesso alle chiavi SSH. I pacchetti ospitati in repository che richiedono l'autenticazione basata su SSH devono essere forniti da fornitori e caricati insieme al codice del progetto, come descritto nella sezione precedente.

Puoi utilizzare il comando pip install con il flag -t DIRECTORY per copiare le dipendenze private in una directory locale prima di eseguire il deployment dell'app, come segue:

  1. Copia la dipendenza in una directory locale:

    pip install -t DIRECTORY DEPENDENCY
  2. Aggiungi un file __init__.py vuoto alla directory DIRECTORY per convertirlo in un modulo.

  3. Importa da questo modulo per utilizzare la dipendenza:

    import DIRECTORY.DEPENDENCY

Pacchetti preinstallati

I seguenti pacchetti Python vengono installati automaticamente insieme alla funzione durante il deployment. Se utilizzi uno di questi pacchetti nel codice della funzione, ti consigliamo di includere le seguenti versioni nel file requirements.txt:

Python 3.7

aiohttp==3.8.1
aiosignal==1.2.0
async-timeout==4.0.2
attrs==21.4.0
cachetools==4.2.4
certifi==2021.10.8
chardet==4.0.0
charset-normalizer==2.0.10
click==8.0.3
Flask==2.0.2
frozenlist==1.2.0
google-api-core==2.3.2
google-api-python-client==2.34.0
google-auth==2.3.3
google-auth-httplib2==0.1.0
google-cloud-core==2.2.1
google-cloud-trace==1.5.1
googleapis-common-protos==1.54.0
grpcio==1.43.0
grpcio-status==1.43.0
httplib2==0.20.2
idna==3.3
itsdangerous==2.0.1
Jinja2==3.0.3
MarkupSafe==2.0.1
multidict==5.2.0
opencensus==0.8.0
opencensus-context==0.1.2
packaging==21.3
proto-plus==1.19.8
protobuf==3.19.1
pyasn1==0.4.8
pyasn1-modules==0.2.8
pyparsing==3.0.6
pytz==2021.3
PyYAML==6.0
requests==2.27.1
rsa==4.8
setuptools==60.3.1
six==1.16.0
uritemplate==4.1.1
urllib3==1.26.7
Werkzeug==2.0.2
wrapt==1.13.3
yarl==1.7.2

Python 3.8, 3.9, 3.10

click==8.0.3
cloudevents==1.2.0
deprecation==2.1.0
Flask==2.0.2
functions-framework==3.0.0
gunicorn==20.1.0
itsdangerous==2.0.1
Jinja2==3.0.3
MarkupSafe==2.0.1
packaging==21.3
pathtools==0.1.2
pyparsing==3.0.6
setuptools==60.3.1
watchdog==1.0.2
Werkzeug==2.0.2

Inoltre, il runtime Python include una serie di pacchetti di sistema nell'ambiente di esecuzione. Se la funzione utilizza una dipendenza che richiede un pacchetto di sistema non elencato, puoi richiedere un pacchetto.