PYTHON EN GOOGLE CLOUD PLATFORM

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

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Utiliza un amplio conjunto de APIs y bibliotecas de Python para desarrolladores y científicos de datos
1
Haz la instalación.
pip install google-cloud-storage
2
Configurar un proyecto de la consola de Cloud Platform
  1. Accede a tu Cuenta de Google.

    Si todavía no tienes una cuenta, regístrate para obtener una nueva.

  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.

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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))
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Haz la instalación.
pip install google-cloud-storage
2
Configurar un proyecto de la consola de Cloud Platform
  1. Accede a tu Cuenta de Google.

    Si todavía no tienes una cuenta, regístrate para obtener una nueva.

  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))
1
Haz la instalación.
pip install google-cloud-bigquery
2
Configurar un proyecto de la consola de Cloud Platform
  1. Accede a tu Cuenta de Google.

    Si todavía no tienes una cuenta, regístrate para obtener una nueva.

  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 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()
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Haz la instalación.
pip install google-cloud-vision
2
Configurar un proyecto de la consola de Cloud Platform
  1. Accede a tu Cuenta de Google.

    Si todavía no tienes una cuenta, regístrate para obtener una nueva.

  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 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.abspath('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)
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Haz la instalación.
pip install google-cloud-language
2
Configurar un proyecto de la consola de Cloud Platform
  1. Accede a tu Cuenta de Google.

    Si todavía no tienes una cuenta, regístrate para obtener una nueva.

  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 API Natural Language de Cloud 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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