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 in Ihrem Google-Konto an.

    Wenn Sie noch kein Konto haben, registrieren Sie sich hier für ein neues Konto.

  2. Richten Sie ein GCP Console-Projekt ein.

    Projekt einrichten

    Führen Sie folgende Schritte per Mausklick aus:

    • Erstellen Sie ein Projekt oder wählen Sie eines aus.
    • Aktivieren Sie die Cloud Storage erforderliche API für dieses Projekt.
    • Erstellen Sie ein Dienstkonto.
    • Laden Sie einen privaten Schlüssel als JSON-Datei herunter.

    Sie können diese Ressourcen jederzeit in der GCP Console ansehen und verwalten.

4
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
await storage.bucket(bucketName).upload(filename, {
  // Support for HTTP requests made with `Accept-Encoding: gzip`
  gzip: true,
  // By setting the option `destination`, you can change the name of the
  // object you are uploading to a bucket.
  metadata: {
    // Enable long-lived HTTP caching headers
    // Use only if the contents of the file will never change
    // (If the contents will change, use cacheControl: 'no-cache')
    cacheControl: 'public, max-age=31536000',
  },
});

console.log(`${filename} uploaded to ${bucketName}.`);
Audio mit der Cloud Speech API analysieren
1
Installieren
npm install --save @google-cloud/speech
2
Cloud Platform Console-Projekt einrichten
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  2. Richten Sie ein GCP Console-Projekt ein.

    Projekt einrichten

    Führen Sie folgende Schritte per Mausklick aus:

    • Erstellen Sie ein Projekt oder wählen Sie eines aus.
    • Aktivieren Sie die Cloud Speech erforderliche API für dieses Projekt.
    • Erstellen Sie ein Dienstkonto.
    • Laden Sie einen privaten Schlüssel als JSON-Datei herunter.

    Sie können diese Ressourcen jederzeit in der GCP Console ansehen und verwalten.

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
const [response] = await client.recognize(request);
const transcription = response.results
  .map(result => result.alternatives[0].transcript)
  .join('\n');
console.log(`Transcription: `, transcription);
Mit Winston an Stackdriver Logging schreiben
1
Installieren
npm install --save @google-cloud/logging-winston
2
Cloud Platform Console-Projekt einrichten
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  2. Richten Sie ein GCP Console-Projekt ein.

    Projekt einrichten

    Führen Sie folgende Schritte per Mausklick aus:

    • Erstellen Sie ein Projekt oder wählen Sie eines aus.
    • Aktivieren Sie die Stackdriver Logging erforderliche API für dieses Projekt.
    • Erstellen Sie ein Dienstkonto.
    • Laden Sie einen privaten Schlüssel als JSON-Datei herunter.

    Sie können diese Ressourcen jederzeit in der GCP Console ansehen und verwalten.

3
Code schreiben
const winston = require('winston');

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

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 = winston.createLogger({
  level: 'info',
  transports: [
    new winston.transports.Console(),
    // Add 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
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  2. Richten Sie ein GCP Console-Projekt ein.

    Projekt einrichten

    Führen Sie folgende Schritte per Mausklick aus:

    • Erstellen Sie ein Projekt oder wählen Sie eines aus.
    • Aktivieren Sie die BigQuery erforderliche API für dieses Projekt.
    • Erstellen Sie ein Dienstkonto.
    • Laden Sie einen privaten Schlüssel als JSON-Datei herunter.

    Sie können diese Ressourcen jederzeit in der GCP Console ansehen und verwalten.

3
Code schreiben
// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');

async function queryStackOverflow() {
  // Queries a public Stack Overflow dataset.

  // Create a client
  const bigqueryClient = new BigQuery();

  // The SQL query to run
  const sqlQuery = `SELECT
    CONCAT(
      'https://stackoverflow.com/questions/',
      CAST(id as STRING)) as url,
    view_count
    FROM \`bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions\`
    WHERE tags like '%google-bigquery%'
    ORDER BY view_count DESC
    LIMIT 10`;

  const options = {
    query: sqlQuery,
    // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location: 'US',
  };

  // Run the query
  const [rows] = await bigqueryClient.query(options);

  console.log('Query Results:');
  rows.forEach(row => {
    const url = row['url'];
    const viewCount = row['view_count'];
    console.log(`url: ${url}, ${viewCount} views`);
  });
}
queryStackOverflow();
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