PYTHON NO GOOGLE CLOUD PLATFORM

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Crie, implante e monitore apps Python em grande escala. Use as APIs do Google para ter insights úteis com base nos seus dados.

  • Escalone a capacidade dinamicamente de acordo com o tráfego
  • Crie, implante e gerencie aplicativos em contêineres
  • Depure e corrija problemas rapidamente
  • Provisione máquinas virtuais personalizadas ou sem servidor
  • Execute análise de dados ou crie modelos de machine learning usando APIs avançadas
Um amplo conjunto de APIs e bibliotecas para Python voltado para desenvolvedores e cientistas de dados
Armazenar e recuperar dados do Cloud Storage
Consultar dados públicos com o BigQuery
Analisar imagens com a API Cloud Vision
Extrair significado de textos usando a API Cloud Natural Language
Armazenar e recuperar dados do Cloud Storage
1
Instale
pip install google-cloud-storage
2
Configure um projeto no Console do Cloud Platform
  1. Faça login na sua Conta do Google.

    Se você ainda não tiver uma, inscreva-se.

  2. Configure um projeto do Console do GCP.

    Configurar um projeto

    Clique para:

    • criar ou selecionar um projeto;
    • ativar Cloud Storage API para o projeto;
    • criar uma conta de serviço;
    • fazer o download de uma chave privada como JSON.

    É possível ver e gerenciar esses recursos a qualquer momento no Console do GCP.

3
Escreva seu 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))
Consultar dados públicos com o BigQuery
1
Instale
pip install google-cloud-bigquery
2
Configure um projeto no Console do Cloud Platform
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  2. Configure um projeto do Console do GCP.

    Configurar um projeto

    Clique para:

    • criar ou selecionar um projeto;
    • ativar BigQuery API para o projeto;
    • criar uma conta de serviço;
    • fazer o download de uma chave privada como JSON.

    É possível ver e gerenciar esses recursos a qualquer momento no Console do GCP.

3
Escreva seu 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()
Analisar imagens com a API Cloud Vision
1
Instale
pip install google-cloud-vision
2
Configure um projeto no Console do Cloud Platform
  1. Faça login na sua Conta do Google.

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  2. Configure um projeto do Console do GCP.

    Configurar um projeto

    Clique para:

    • criar ou selecionar um projeto;
    • ativar Cloud Vision API para o projeto;
    • criar uma conta de serviço;
    • fazer o download de uma chave privada como JSON.

    É possível ver e gerenciar esses recursos a qualquer momento no Console do GCP.

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Escreva seu 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)
Extrair significado de textos usando a API Cloud Natural Language
1
Instale
pip install google-cloud-language
2
Configure um projeto no Console do Cloud Platform
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  2. Configure um projeto do Console do GCP.

    Configurar um projeto

    Clique para:

    • criar ou selecionar um projeto;
    • ativar Cloud Natural Language API para o projeto;
    • criar uma conta de serviço;
    • fazer o download de uma chave privada como JSON.

    É possível ver e gerenciar esses recursos a qualquer momento no Console do GCP.

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Escreva seu 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))
GUIAS DE INÍCIO RÁPIDO PARA PYTHON
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Stackdriver Error Reporting
Visão geral sobre alertas de erros e investigação de problemas no Console do Google Cloud.
Monitoramento, diagnóstico e correção de erros no Stackdriver
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