Python su Google Cloud

Crea ed esegui il deployment delle applicazioni Python in modo rapido su Google Cloud.

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Video Google Cloud Next "Python 2 to 3: Migration Patterns & Motivators"

Crea, esegui il deployment e monitora

Google Cloud dispone degli strumenti necessari agli sviluppatori Python per creare con successo applicazioni cloud-native. Crea le tue app più rapidamente con SDK, assistenza interna all'IDE e scalabilità totale in base alle tue esigenze su Cloud Run, GKE o Anthos.

Librerie ottimizzate per Python

Le librerie idiomatiche rendono la scrittura di app Python per Google Cloud semplice e intuitiva. Le librerie gestiscono tutti i dettagli di basso livello della comunicazione con il server, inclusa l'autenticazione su Google, in modo che tu possa concentrarti sulla tua app.

Perfetta integrazione con l'ambiente IDE

Cloud Code consente di scrivere, eseguire ed effettuare il debug di app cloud-native in modo rapido e semplice. Le estensioni agli IDE forniscono un supporto pronto all'uso per lo sviluppo in Python, incluse funzionalità per completamento del codice, analisi tramite lint e snippet.

Rilevamento, diagnosi e risoluzione di problemi complessi

Python su Google Cloud si integra con strumenti quali Cloud Monitoring, Cloud Trace, Cloud Logging ed Error Reporting che ti consentono di esaminare in modo trasparente le applicazioni in produzione pubblicate per diagnosticare rapidamente colli di bottiglia delle prestazioni e bug del software.

Esegui carichi di lavoro ovunque

Google Cloud ti consente di scegliere l'ambiente migliore per l'esecuzione delle tue applicazioni Python tra serverless, Kubernetes, VM o hardware personalizzato.

Blocchi note JupyterLab gestiti

AI Platform Notebooks è un servizio gestito che offre un ambiente JupyterLab integrato e sicuro dove data scientist e sviluppatori di machine learning possono sperimentare, sviluppare ed eseguire il deployment di modelli in produzione.

Cloud Run

Esegui il deployment e scala in modo rapido le applicazioni Python containerizzate utilizzando la nostra piattaforma di computing completamente gestita.

AI Platform Notebooks

AI Platform Notebooks fornisce un ambiente gestito di blocchi note JupyterLab, ottimizzato per i casi d'uso del machine learning.

App Engine

Crea applicazioni Python a elevata scalabilità sulla piattaforma serverless completamente gestita di Google Cloud.

Operazioni

Monitora, risolvi i problemi e migliora le prestazioni delle applicazioni Python nel tuo ambiente Google Cloud con la suite operativa (in precedenza Stackdriver).

Cloud Code

Tutto il necessario per la scrittura, il debug e il deployment delle tue applicazioni cloud-native in Visual Studio Code o IntelliJ.

Google Kubernetes Engine

Esegui le tue app Python in un servizio Kubernetes sicuro e gestito con scalabilità automatica a quattro vie e supporto multi-cluster.

Risorse tecniche

Podcast GCP, episodio 208: Python con Katie McLaughlin

Katie McLaughlin parla dei vantaggi di Python 3 e del motivo per cui la versione 2 è stata ritirata, nonché delle complessità del deployment e di come lei riesca a utilizzarlo senza problemi con Google Cloud.

Introduzione a Python 3: supporto per i flussi Python in Dataflow

Scopri come l'analisi dei flussi di dati sta diventando una parte essenziale delle piattaforme per dati, aiutando le aziende a raccogliere e analizzare i dati in tempo reale.

Codelab: Python su Google Cloud

Vieni a conoscere Python su Google Cloud attraverso codelab relativi a una vasta gamma di argomenti come computing, dati e machine learning.

Cloud Storage con gsutils e la libreria client Python

Impara i comandi più comuni per interfacciarti con Cloud Storage utilizzando gsutil e la libreria client Python, google-cloud-storage.

Using the Text-to-Speech API with Python

Scopri come utilizzare l'API Text-to-Speech per generare un discorso con un'intonazione simile a quella umana come file audio.

Esecuzione di un'app Kubernetes con Cloud Code e IntelliJ

Esecuzione di un'app Kubernetes con Cloud Code e VS Code

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