Python 使用入门

本教程适合初步接触在云环境中构建应用的人员,例如那些希望了解重要的应用开发概念,在将其运用于 Google Cloud 的过程中进行学习的工程师和 Web 开发者。

目标

费用

在本文档中,您将使用 Google Cloud 的以下收费组件:

本文档中的说明旨在将您的资源使用量保持在 Google Cloud 的始终免费层级的限制范围内。 您可使用价格计算器根据您的预计使用情况来估算费用。 Google Cloud 新用户可能有资格申请免费试用

完成本文档中描述的任务后,您可以通过删除所创建的资源来避免继续计费。如需了解详情,请参阅清理

准备工作

  1. 登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud 新手,请创建一个账号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金,用于运行、测试和部署工作负载。
  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  5. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能

  6. 如需在原生模式下创建 Firestore 数据库,请完成以下步骤:
    1. 在 Cloud Console 中,转到 Firestore 查看器页面。
      转到 Firestore 查看器
    2. 选择一种 Cloud Firestore 模式屏幕中,点击选择原生模式
    3. 选择 Firestore 数据库的位置。 此位置设置是您的 Cloud 项目的默认 Google Cloud 资源位置。此位置将用于 Cloud 项目中需要位置设置的 Google Cloud 服务,具体地说,包括您的默认 Cloud Storage 存储分区和 App Engine 应用。
    4. 点击创建数据库
  7. Enable the App Engine Admin, Cloud Storage, Cloud Logging, and Error Reporting APIs.

    Enable the APIs

  8. 克隆示例代码库并在 Cloud Shell 中打开示例应用:
    转到 Cloud Shell

    利用 Cloud Shell,您可以直接在浏览器中通过命令行访问 Google Cloud 资源。

  9. 如需将示例代码和更改下载到应用目录,请点击继续
  10. 在 Cloud Shell 中,配置 gcloud 工具以使用新的 Google Cloud 项目:

    # Configure gcloud for your project
    gcloud config set project PROJECT_ID
    

    PROJECT_ID 替换为您使用 Cloud Console 创建的 Google Cloud 项目的 ID。

    Google Cloud CLI 是您从命令行与 Google Cloud 资源进行交互的主要方式。在本教程中,您将使用 gcloud 工具来部署和监控应用。

运行应用

  1. 在 Cloud Shell 中,使用 pip 安装应用依赖项:

    pip3 install -r requirements.txt --user
    

  2. 安装 Gunicorn HTTP 服务器

    pip3 install gunicorn --user
    

  3. 运行 Gunicorn HTTP 服务器:

    ~/.local/bin/gunicorn -b :8080 main:app
    

  4. 在 Cloud Shell 中,点击网页预览,然后选择在端口 8080 上预览。此时浏览器会打开一个新窗口,显示出您运行中的应用。

将应用部署到 App Engine

Google Cloud 提供了多种运行代码的方案。在本示例中,您将使用 App Engine 将可伸缩应用部署到 Google Cloud。App Engine 提供零配置部署和零服务器管理,让您可以专注于编写代码。此外,App Engine 会自动扩容以应对突发的流量高峰。

app.yaml 文件是您将应用部署到 App Engine 时使用的主要配置文件:

runtime: python37

  1. 在您的终端窗口中,使用 gcloud CLI 将应用部署到 App Engine:

    # on the command-line
    gcloud app deploy
    

  2. 在网络浏览器中,输入以下网址:

    https://PROJECT_ID.REGION_ID.r.appspot.com

    替换以下内容:

    Bookshelf 应用首页

如需详细了解如何部署到 App Engine,请参阅 Python 3 运行时环境

使用 Firestore 保留数据

您不能在 App Engine 实例中存储信息,因为实例重启时信息会丢失,当新实例创建时该信息已不再存在。所以,您需要一个所有实例都能在其中读写的数据库。

Google Cloud 提供了多种存储数据的方案。在此示例中,您将使用 Firestore 存储每本图书的数据。Firestore 是一种全代管式无服务器 NoSQL 文档数据库,可用于存储和查询数据。Firestore 能够根据您的应用需求自动扩缩,并在不使用时缩减到零个实例。现在添加第一本图书。

  1. 在网络浏览器中,输入以下网址:

    https://PROJECT_ID.REGION_ID.r.appspot.com

    替换以下内容:

  2. 如需为部署的应用创建图书,请点击添加图书

    向 Bookshelf 应用添加一本图书
  3. 书名字段中,输入 Moby Dick
  4. 作者字段中,输入 Herman Melville
  5. 点击保存。现在您的 Bookshelf 应用有了一个条目。

    《Moby Dick》Bookshelf 应用条目
  6. 在 Cloud Console 中,点击刷新 来刷新 Firestore 页面。现在数据显示在 Firestore 中。Bookshelf 应用将每本图书存储为具有唯一 ID 的 Firestore 文档,这些文档都存储在一个 Firestore 集合中。在本教程中,该集合称为 books。Firestore 文档示例。

Firestore 使用 Firestore 客户端库存储图书。下面是一个提取 Firestore 文档的示例:

from google.cloud import firestore
db = firestore.Client()
book_ref = db.collection(u'Book').document(book_id)
snapshot = book_ref.get()

如需详细了解如何使用 Firestore,请参阅向 Firestore 添加数据

在 Cloud Storage 中存储上传的文件

现在您已经添加了一本图书,接下来该添加图书封面图片。您不能在实例中存储文件,数据库也不适合图片文件。这时,您就得用上 Cloud Storage 了。

Cloud Storage 是 Google Cloud 的主要 Blob 存储库。您可以使用 Cloud Storage 来托管要在 Google Cloud 中共享的应用资源。如需使用 Cloud Storage,您需要创建一个 Cloud Storage 存储分区,这是一个保存数据的基本容器。

  1. 在 Cloud Console 中,转到 Cloud Storage 浏览器页面。

    转到“Cloud Storage 浏览器”页面

  2. 点击创建存储分区
  3. 创建存储分区对话框中输入存储分区的名称:将 Google Cloud 项目 ID 附加到字符串 _bucket 前面,这样名称就显示为 YOUR_PROJECT_ID_bucket。此名称须遵守存储分区名称要求。其他所有字段可以保留默认值。
  4. 点击创建
  5. 创建存储分区后,必须将对象设为可公开访问,以供用户查看。如需将对象设为可公开访问,请参阅公开数据
  6. 点击修改图书,然后选择一张图片上传为图书的封面。例如,可以使用图中所示的这张属于公共领域的图片:
    《Moby Dick》图书封面
  7. 点击保存。您将被重定向至首页,其中有您 Bookshelf 应用的条目。
    《Moby Dick》Bookshelf 应用条目

Bookshelf 应用会使用 Cloud Storage 客户端库将上传的文件发送到 Cloud Storage。

client = storage.Client()
bucket = client.bucket(bucketname)
blob = bucket.blob(filename)

blob.upload_from_string(
    file_stream,
    content_type=content_type)
# Ensure the file is publicly readable.
blob.make_public()

url = blob.public_url

如需详细了解如何使用 Cloud Storage,请参阅方法指南列表

使用 Google Cloud 的运维套件监控您的应用

您已经部署了应用,创建并修改了 books 集合。如需为用户监控这些事件,可以使用 Application Performance Management。

使用 Cloud Logging 监控日志

Cloud Console

  1. 在浏览器中转至应用中的 /logs 网址。

    https://PROJECT_ID.REGION_ID.r.appspot.com/logs

    这将向 Cloud Logging 发送一个自定义条目。该条目的日志严重性NOTICE,其中包含消息“Hey, you triggered a custom log entry. Good job!”。

  2. 转到日志查看器,您可以在其中实时监控应用。如果出现问题,这是应该首先查看的地方之一。
    Cloud Logging 日志查看器
  3. 在资源下拉列表中,选择 GAE Application
  4. 在日志下拉列表中,选择所有日志

    将有一行显示您的自定义日志条目。

    日志查看器中的条目

gcloud

  1. 在终端窗口中,使用 Google Cloud CLI,通过监听新日志条目来监控应用日志:

    gcloud app logs tail

  2. 在浏览器中转至应用中的 /logs 网址。

    https://PROJECT_ID.REGION_ID.r.appspot.com/logs

    这将向 Cloud Logging 发送一个自定义条目。该条目的日志严重性NOTICE,其中包含消息“Hey, you triggered a custom log entry. Good job!”。

    gcloud 命令的输出会显示新的日志条目:

    Waiting for new log entries...
    2019-03-27 22:17:01 default[20190327t151430]  "Hey, you triggered a custom log entry. Good job!"
    

使用 Error Reporting 监控错误

  1. 在 Cloud Console 中,转到 Error Reporting 页面。
    转到“Error Reporting”页面
    Error Reporting 可突出显示应用中的错误和异常,您还可以设置相关的提醒。
  2. 在浏览器中,转到应用中的 /errors 网址。
    https://PROJECT_ID.REGION_ID.r.appspot.com/errors

    这会生成一个新的测试异常并发送至 Google Cloud 运维套件。

  3. 在 Cloud Console 中,返回到 Error Reporting 页面,很快就可以看到这个新错误。点击自动重新加载,这样就无需手动刷新页面。

    Error Reporting 中的错误消息。

清除数据

为避免因本教程中使用的资源导致您的 Google Cloud 帐号产生费用,请删除包含这些资源的项目,或者保留项目但删除各个资源。

删除项目

  1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

    Go to Manage resources

  2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
  3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

后续步骤