Cette page a été traduite par l'API Cloud Translation.
Switch to English

Premiers pas avec Django

Les applications Django fonctionnant sur Google Cloud s'exécutent sur la même infrastructure que tous les produits Google. Celle-ci améliore généralement sa capacité à s'adapter à une charge de travail variable.

Plates-formes d'hébergement

Voici les options disponibles pour déployer Django sur Google Cloud :

Option de déploiement de Django Commencer
Environnement standard App Engine
  • Exécuter Django dans l'environnement standard App Engine
  • Environnement flexible App Engine
  • Exécuter Django dans l'environnement flexible App Engine
  • Cloud Run (entièrement géré)
  • Exécuter Django sur Cloud Run (entièrement géré)
  • <atrack-type="python" class="internal" l10n-attrs-original-order="href,track-type,track-name,track-metadata-position,class" l10n-encrypted-href="dlnue{/13}4z6sPp/NdSVdtphbMkRku +7T6FKVVXOpYR4nMyapuu0B+G/iEbMH5vl" track-metadata-position="body" track-name="internalLink">Exécuter Django sur Cloud Run avec Cloud Code pour VS Code</atrack-type="python">
  • Exécuter Django sur Cloud Run avec Cloud Code pour IntelliJ
  • Google Kubernetes Engine (GKE)
  • Exécuter Django sur Google Kubernetes Engine
  • Compute Engine
  • Django dans Google Cloud Marketplace
  • Pour en savoir plus sur les différences entre ces plates-formes, consultez Options d'hébergement d'applications sur Google Cloud.

    Bases de données

    Le mappeur objet-relationnel (ORM, Object Relational Mapper) Django fonctionne mieux avec une base de données relationnelle SQL.

    Si vous démarrez un nouveau projet, Cloud SQL est un choix idéal. Vous pouvez déployer une base de données PostgreSQL ou MySQL gérée et mise à l'échelle par Google, et compatible avec Django.

    Vous pouvez déployer Django avec un backend Cloud Spanner à l'aide du backend de base de données python-spanner-django.

    L'utilisation d'une base de données NoSQL est parfois nécessaire. L'utilisation de l'ORM Django avec une base de données NoSQL est possible, avec certaines limitations, mais pas officiellement prise en charge par Django. Il existe un certain nombre de connecteurs de backend compatibles avec la communauté Datastore, dont djangae si vous utilisez App Engine, ou django-gcloud-connectors si vous utilisez Cloud Run. Si vous choisissez d'utiliser une base de données MongoDB, vous pouvez la déployer à l'aide de Cloud Marketplace et la gérer vous-même, ou utiliser le service d'hébergement géré MongoDB fourni par mLab.

    Caches

    Memorystore propose des options d'hébergement gérées pour Memcache et Redis. Pour App Engine, consultez le guide de migration depuis Memcache.

    Mettre des tâches en file d'attente

    Pub/Sub propose des messages destinés aux systèmes basés sur des événements, et Tasks permet l'exécution de tâches asynchrones. Pour App Engine, consultez le guide de migration à partir de files d'attente de tâches.

    Un exemple de mise en œuvre de l'utilisation de Pub/Sub pour mettre en file d'attente des tâches avec File d'attente de tâches Pub/Sub pour Python (psq) est disponible.

    Vous pouvez ajouter des tâches via Cloud Tasks dans un certain nombre de packages compatibles avec la communauté.