在 Google Cloud Platform 上執行 Python

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大規模建構、部署及監控 Python 應用程式。使用 Google 的 API 從資料中取得可行深入分析資料。

  • 根據流量多寡彈性調整容量大小
  • 建構、部署及管理容器化應用程式
  • 快速偵錯並修復問題
  • 佈建自訂虛擬機器或採用無伺服器模式
  • 透過功能強大的 API 分析資料或建立機器學習模型
適合開發人員及數據資料學家使用的一系列 Python API 與程式庫
透過 Cloud Storage 儲存及擷取資料
使用 BigQuery 查詢公開資料
透過 Cloud Vision API 分析圖片
透過 Cloud Natural Language API 從文字中擷取含意
透過 Cloud Storage 儲存及擷取資料
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安裝
pip install google-cloud-storage
2
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    • 啟用該專案的Cloud Storage API。
    • 建立服務帳戶。
    • 將私密金鑰下載為 JSON。

    您可以隨時在 GCP 主控台中查看及管理這些資源。

3
編寫程式碼
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))
使用 BigQuery 查詢公開資料
1
安裝
pip install google-cloud-bigquery
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    • 啟用該專案的BigQuery API。
    • 建立服務帳戶。
    • 將私密金鑰下載為 JSON。

    您可以隨時在 GCP 主控台中查看及管理這些資源。

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編寫程式碼
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()
透過 Cloud Vision API 分析圖片
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安裝
pip install google-cloud-vision
2
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  2. 設定 GCP 主控台專案。

    設定專案

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    • 建立或選取專案。
    • 啟用該專案的Cloud Vision API。
    • 建立服務帳戶。
    • 將私密金鑰下載為 JSON。

    您可以隨時在 GCP 主控台中查看及管理這些資源。

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編寫程式碼
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)
透過 Cloud Natural Language API 從文字中擷取含意
1
安裝
pip install google-cloud-language
2
設定 Cloud Platform 主控台專案
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  2. 設定 GCP 主控台專案。

    設定專案

    按一下即可:

    • 建立或選取專案。
    • 啟用該專案的Cloud Natural Language API。
    • 建立服務帳戶。
    • 將私密金鑰下載為 JSON。

    您可以隨時在 GCP 主控台中查看及管理這些資源。

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編寫程式碼
# 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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Google Stackdriver 提供強大的監控、記錄與診斷功能,可讓您深入掌握雲端應用程式的健康狀態、效能和可用性,更快找出問題並加以修復。

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