Google Cloud Platform での Python

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大規模な Python アプリの構築、デプロイ、モニタリングを実現。Google の API を使用すれば、データから行動につながる分析情報を得られます。

  • check トラフィックに応じて動的にスケールアップ / スケールダウンする
  • check コンテナ化アプリケーションを構築、デプロイ、管理する
  • check 問題をすばやくデバッグ、修正する
  • check カスタム仮想マシンのプロビジョニングや、サーバーレスへの移行を行う
  • check 強力な API を使ってデータの分析や機械学習モデルの構築を行う
デベロッパーやデータ サイエンティスト向けの広範な Python API とライブラリのセット
Cloud Storage でデータの保存や取得を行う
BigQuery を使用して一般公開データにクエリを実行する
Cloud Vision API を使用して画像を分析する
Cloud Natural Language API でテキストの意味を抽出する
Cloud Storage でデータの保存や取得を行う
1
インストールする
pip install google-cloud-storage
2
Cloud Platform Console プロジェクトを設定する
  1. Google アカウントにログインします。

    Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。

  2. Cloud Storage API を有効にする。

    Enable the API

3
コードを書く
                 
    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))
                
                
BigQuery を使用して一般公開データにクエリを実行する
1
インストールする
pip install google-cloud-bigquery
2
Cloud Platform Console プロジェクトを設定する
  1. Google アカウントにログインします。

    Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。

  2. BigQuery API を有効にする。

    Enable the API

3
コードを書く
                   
    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)
                 
                
Cloud Vision API を使用して画像を分析する
1
インストールする
pip install google-cloud-vision
2
Cloud Platform Console プロジェクトを設定する
  1. Google アカウントにログインします。

    Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。

  2. Cloud Vision API を有効にする。

    Enable the API

3
コードを書く
                  
    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)
                 
                
Cloud Natural Language API でテキストの意味を抽出する
1
インストールする
pip install google-cloud-language
2
Cloud Platform Console プロジェクトを設定する
  1. Google アカウントにログインします。

    Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。

  2. Cloud Natural Language APIを有効にする。

    Enable the API

3
コードを書く
                  
    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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