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.

  • check Aumenta o disminuye la capacidad de escalamiento de forma dinámica según el tráfico.
  • check Compila, implementa y administra las aplicaciones en contenedores.
  • check Depura y soluciona problemas rápidamente.
  • check Aprovisiona máquinas virtuales personalizadas o realiza un procesamiento sin servidores.
  • check Realiza análisis de datos o compila modelos de aprendizaje automático con API poderosas.
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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    • Enable the Cloud Storage API for that project.
    • Create a service account.
    • Download a private key as JSON.

    You can view and manage these resources at any time in the GCP Console.

3
Escribe el código
                 
    import os

    import google.cloud.storage

    # Create a storage client.
    storage_client = google.cloud.storage.Client()

    # TODO (Developer): Replace this with your Cloud Storage bucket name.
    bucket_name = 'Name of a bucket, for example my-bucket'
    bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)

    # TODO (Developer): Replace this with the name of the local file to upload.
    source_file_name = 'Local file to upload, for example ./file.txt'
    blob = bucket.blob(os.path.basename(source_file_name))

    # Upload the local file to Cloud Storage.
    blob.upload_from_filename(source_file_name)

    print('File {} uploaded to {}.'.format(
        source_file_name,
        bucket))
                
                
Consulta datos públicos con BigQuery
1
Instala
pip install google-cloud-bigquery
2
Configura un proyecto de Cloud Platform Console
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3
Escribe el código
                   
    import google.cloud.bigquery

    # Create a BigQuery client.
    bigquery_client = google.cloud.bigquery.Client()

    # Query a public dataset.
    query = bigquery_client.query("""
    #standardSQL
    SELECT * FROM publicdata.samples.natality LIMIT 5;
    """)

    # Print out the results.
    for row in query.result():
        print(row)
                 
                
Analiza imágenes con la API de Cloud Vision
1
Instala
pip install google-cloud-vision
2
Configura un proyecto de Cloud Platform Console
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    • Create or select a project.
    • Enable the Cloud Vision API for that project.
    • Create a service account.
    • Download a private key as JSON.

    You can view and manage these resources at any time in the GCP Console.

3
Escribe el código
                  
    import io
    import os

    import google.cloud.vision

    # Create a Vision client.
    vision_client = google.cloud.vision.ImageAnnotatorClient()

    # TODO (Developer): Replace this with the name of the local image
    # file to analyze.
    image_file_name = 'Local image to analyze, for example ./cat.jpg'
    with io.open(image_file_name, 'rb') as image_file:
        content = image_file.read()

    # Use Vision to label the image based on content.
    image = google.cloud.vision.types.Image(content=content)
    response = vision_client.label_detection(image=image)

    print('Labels:')
    for label in response.label_annotations:
        print(label.description)
                 
                
Extrae el significado del texto con la API de Cloud Natural Language
1
Instala
pip install google-cloud-language
2
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    • Enable the Cloud Natural Language API for that project.
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3
Escribe el código
                  
    import google.cloud.language

    # Create a Language client.
    language_client = google.cloud.language.LanguageServiceClient()

    # TODO (Developer): Replace this with the text you want to analyze.
    text = u'Hello, world!'
    document = google.cloud.language.types.Document(
        content=text,
        type=google.cloud.language.enums.Document.Type.PLAIN_TEXT)

    # Use Language to detect the sentiment of the text.
    response = language_client.analyze_sentiment(document=document)
    sentiment = response.document_sentiment

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