Node.js auf der Google Cloud Platform

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Node.js-Tools zum Erstellen cloudnativer Anwendungen für die skalierte Bereitstellung und die Datenanalyse

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Sorgfältig gestaltete npm-Module

Nutzen Sie unsere APIs und Dienste mithilfe der npm-Module von @google-cloud und testen Sie unsere Codebeispiele.

Dateien in Google Cloud Storage hochladen
Audio mit der Cloud Speech API analysieren
Mit Winston an Stackdriver Logging schreiben
Google BigQuery verwenden
Dateien in Google Cloud Storage hochladen
1
Installieren
npm install --save @google-cloud/storage
2
Cloud Platform Console-Projekt einrichten
  1. Melden Sie sich bei Ihrem Google-Konto an.

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  2. Aktivieren Sie die Cloud Storage API.

    Aktivieren Sie die API

3
Code schreiben
// Imports the Google Cloud client library
const Storage = require('@google-cloud/storage');

// Creates a client
const storage = new Storage();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const bucketName = 'Name of a bucket, e.g. my-bucket';
// const filename = 'Local file to upload, e.g. ./local/path/to/file.txt';

// Uploads a local file to the bucket
storage
  .bucket(bucketName)
  .upload(filename)
  .then(() => {
    console.log(`${filename} uploaded to ${bucketName}.`);
  })
  .catch(err => {
    console.error('ERROR:', err);
  });
Audio mit der Cloud Speech API analysieren
1
Installieren
npm install --save @google-cloud/speech
2
Cloud Platform Console-Projekt einrichten
  1. Melden Sie sich bei Ihrem Google-Konto an.

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  2. Aktivieren Sie die Cloud Speech API.

    Aktivieren Sie die API

3
Code schreiben
// Imports the Google Cloud client library
const fs = require('fs');
const speech = require('@google-cloud/speech');

// Creates a client
const client = new speech.SpeechClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const filename = 'Local path to audio file, e.g. /path/to/audio.raw';
// const encoding = 'Encoding of the audio file, e.g. LINEAR16';
// const sampleRateHertz = 16000;
// const languageCode = 'BCP-47 language code, e.g. en-US';

const config = {
  encoding: encoding,
  sampleRateHertz: sampleRateHertz,
  languageCode: languageCode,
};
const audio = {
  content: fs.readFileSync(filename).toString('base64'),
};

const request = {
  config: config,
  audio: audio,
};

// Detects speech in the audio file
client
  .recognize(request)
  .then(data => {
    const response = data[0];
    const transcription = response.results
      .map(result => result.alternatives[0].transcript)
      .join('\n');
    console.log(`Transcription: `, transcription);
  })
  .catch(err => {
    console.error('ERROR:', err);
  });
Mit Winston an Stackdriver Logging schreiben
1
Installieren
npm install --save @google-cloud/logging-winston
2
Cloud Platform Console-Projekt einrichten
  1. Melden Sie sich bei Ihrem Google-Konto an.

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  2. Aktivieren Sie die Stackdriver Logging API.

    Aktivieren Sie die API

3
Code schreiben
const winston = require('winston');
const Logger = winston.Logger;
const Console = winston.transports.Console;

// Imports the Google Cloud client library for Winston
const LoggingWinston = require('@google-cloud/logging-winston').LoggingWinston;

// Creates a Winston Stackdriver Logging client
const loggingWinston = new LoggingWinston();

// Create a Winston logger that streams to Stackdriver Logging
// Logs will be written to: "projects/YOUR_PROJECT_ID/logs/winston_log"
const logger = new Logger({
  level: 'info', // log at 'info' and above
  transports: [
    // Log to the console
    new Console(),
    // And log to Stackdriver Logging
    loggingWinston,
  ],
});

// Writes some log entries
logger.error('warp nacelles offline');
logger.info('shields at 99%');
Google BigQuery verwenden
1
Installieren
npm install --save @google-cloud/bigquery
2
Cloud Platform Console-Projekt einrichten
3
Code schreiben
// Imports the Google Cloud client library
const BigQuery = require('@google-cloud/bigquery');

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = "your-project-id";
// const sqlQuery = "SELECT * FROM publicdata.samples.natality LIMIT 5;";

// Creates a client
const bigquery = new BigQuery({
  projectId: projectId,
});

// Query options list: https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/jobs/query
const options = {
  query: sqlQuery,
  useLegacySql: false, // Use standard SQL syntax for queries.
};

let job;

// Runs the query as a job
bigquery
  .createQueryJob(options)
  .then(results => {
    job = results[0];
    console.log(`Job ${job.id} started.`);
    return job.promise();
  })
  .then(() => {
    // Get the job's status
    return job.getMetadata();
  })
  .then(metadata => {
    // Check the job's status for errors
    const errors = metadata[0].status.errors;
    if (errors && errors.length > 0) {
      throw errors;
    }
  })
  .then(() => {
    console.log(`Job ${job.id} completed.`);
    return job.getQueryResults();
  })
  .then(results => {
    const rows = results[0];
    console.log('Rows:');
    rows.forEach(row => console.log(row));
  })
  .catch(err => {
    console.error('ERROR:', err);
  });
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