PYTHON EN GOOGLE CLOUD PLATFORM

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Crea, despliega y supervisa aplicaciones de Python a escala. Usa las API de Google para obtener métricas útiles a partir de tus datos.

  • Escala de forma dinámica la capacidad para aumentarla o reducirla en función del tráfico.
  • Crea, despliega y gestiona aplicaciones en contenedores.
  • Depura y corrige problemas rápidamente.
  • Aprovisiona máquinas virtuales personalizadas o prescinde de los servidores.
  • Realiza análisis de datos o crea modelos de aprendizaje automático con potentes API.
Utiliza un amplio conjunto de API y bibliotecas de Python para desarrolladores y científicos de datos.
Almacena y recupera datos de Cloud Storage.
Consulta datos públicos mediante BigQuery.
Analiza imágenes con la API Cloud Vision.
Extrae significado de textos con la API Natural Language de Cloud
Almacena y recupera datos de Cloud Storage.
1
Lleva a cabo la instalación.
pip install google-cloud-storage
2
Configura un proyecto de la consola de Cloud Platform.
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  2. Configurar un proyecto de GCP Console.

    Configurar un proyecto

    Haz clic para realizar alguna de las siguientes acciones:

    • Crear o seleccionar un proyecto.
    • Habilitar las Cloud Storage API necesarias para el proyecto.
    • Crear una cuenta de servicio.
    • Descargar una clave privada como JSON.

    Puedes visualizar y administrar estos recursos en GCP Console en cualquier momento.

3
Escribe el código.
from google.cloud import storage

def upload_blob(bucket_name, source_file_name, destination_blob_name):
    """Uploads a file to the bucket."""
    storage_client = storage.Client()
    bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
    blob = bucket.blob(destination_blob_name)

    blob.upload_from_filename(source_file_name)

    print('File {} uploaded to {}.'.format(
        source_file_name,
        destination_blob_name))
Consulta datos públicos mediante BigQuery.
1
Lleva a cabo la instalación.
pip install google-cloud-bigquery
2
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    • Crear o seleccionar un proyecto.
    • Habilitar las BigQuery API necesarias para el proyecto.
    • Crear una cuenta de servicio.
    • Descargar una clave privada como JSON.

    Puedes visualizar y administrar estos recursos en GCP Console en cualquier momento.

3
Escribe el código.
from google.cloud import bigquery

def query_stackoverflow():
    client = bigquery.Client()
    query_job = client.query("""
        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""")

    results = query_job.result()  # Waits for job to complete.

    for row in results:
        print("{} : {} views".format(row.url, row.view_count))

if __name__ == '__main__':
    query_stackoverflow()
Analiza imágenes con la API Cloud Vision.
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Lleva a cabo la instalación.
pip install google-cloud-vision
2
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    Configurar un proyecto

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    • Crear o seleccionar un proyecto.
    • Habilitar las Cloud Vision API necesarias para el proyecto.
    • Crear una cuenta de servicio.
    • Descargar una clave privada como JSON.

    Puedes visualizar y administrar estos recursos en GCP Console en cualquier momento.

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Escribe el código.
import io
import os

# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import vision
from google.cloud.vision import types

# Instantiates a client
client = vision.ImageAnnotatorClient()

# The name of the image file to annotate
file_name = os.path.join(
    os.path.dirname(__file__),
    'resources/wakeupcat.jpg')

# Loads the image into memory
with io.open(file_name, 'rb') as image_file:
    content = image_file.read()

image = types.Image(content=content)

# Performs label detection on the image file
response = client.label_detection(image=image)
labels = response.label_annotations

print('Labels:')
for label in labels:
    print(label.description)
Extrae significado de textos con la API Natural Language de Cloud
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Lleva a cabo la instalación.
pip install google-cloud-language
2
Configura un proyecto de la consola de Cloud Platform.
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    Configurar un proyecto

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    • Crear o seleccionar un proyecto.
    • Habilitar las Cloud Natural Language API necesarias para el proyecto.
    • Crear una cuenta de servicio.
    • Descargar una clave privada como JSON.

    Puedes visualizar y administrar estos recursos en GCP Console en cualquier momento.

3
Escribe el código.
# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import language
from google.cloud.language import enums
from google.cloud.language import types

# Instantiates a client
client = language.LanguageServiceClient()

# The text to analyze
text = u'Hello, world!'
document = types.Document(
    content=text,
    type=enums.Document.Type.PLAIN_TEXT)

# Detects the sentiment of the text
sentiment = client.analyze_sentiment(document=document).document_sentiment

print('Text: {}'.format(text))
print('Sentiment: {}, {}'.format(sentiment.score, sentiment.magnitude))
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