PYTHON EN GOOGLE CLOUD PLATFORM

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Compila, implementa y supervisa las apps de Python a escala. Utiliza las API de Google para obtener estadísticas prácticas de los datos.

  • Aumenta o disminuye la capacidad de escalamiento de forma dinámica según el tráfico.
  • Compila, implementa y administra las aplicaciones en contenedores.
  • Depura y soluciona problemas rápidamente.
  • Aprovisiona máquinas virtuales personalizadas o realiza un procesamiento sin servidores.
  • Realiza análisis de datos o crea modelos de aprendizaje automático con potentes API.
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 con BigQuery
Analiza imágenes con la API de Cloud Vision
Extrae el significado del texto con la API de Cloud Natural Language
Almacena y recupera datos en Cloud Storage
1
Instala
pip install google-cloud-storage
2
Configura un proyecto de Cloud Platform Console
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    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 con BigQuery
1
Instala
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 de Cloud Vision
1
Instala
pip install google-cloud-vision
2
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    • 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.

3
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 el significado de un texto con la API de Cloud Natural Language
1
Instala
pip install google-cloud-language
2
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    • Crear o seleccionar un proyecto.
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    • 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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