Google Cloud Platform에서 Python 사용

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Python 앱을 규모에 맞게 빌드, 배포, 모니터링하세요. Google의 API를 사용하여 데이터에서 활용 가능한 분석 정보를 얻을 수 있습니다.

• 트래픽에 따라 용량을 동적으로 확장 또는 축소
• 컨테이너식 애플리케이션 빌드, 배포, 관리
• 신속한 문제 디버깅 및 수정
• 커스텀 가상 머신 프로비저닝 또는 서버리스 도입
• 강력한 API를 사용하여 머신러닝 모델 빌드 또는 데이터 분석 수행

개발자와 데이터 과학자 모두를 위한 광범위한 Python API 및 라이브러리

Cloud Storage에서 데이터 저장 및 가져오기 BigQuery를 사용하여 공개 데이터 쿼리 Cloud Vision API로 이미지 분석 Cloud Natural Language API를 사용하여 텍스트에서 의미 추출

1

설치

pip install google-cloud-storage

2

Cloud Platform Console 프로젝트 설정

1. Google 계정으로 로그인합니다.

   아직 계정이 없으면 새 계정을 등록하세요.

2. Cloud Console 프로젝트를 설정합니다.

   프로젝트 설정

   클릭하여 다음을 수행하세요.

   • 프로젝트를 만들거나 선택합니다.
   • 프로젝트에 Cloud Storage API를 사용 설정합니다.
   • 서비스 계정을 만듭니다.
   • 비공개 키를 JSON으로 다운로드합니다.

   언제든지 Cloud Console에서 이 리소스를 보고 관리할 수 있습니다.

3

코드 작성

GitHub에서 보기

from google.cloud import storage

def upload_blob(bucket_name, source_file_name, destination_blob_name):
    """Uploads a file to the bucket."""
    # bucket_name = "your-bucket-name"
    # source_file_name = "local/path/to/file"
    # destination_blob_name = "storage-object-name"

    storage_client = storage.Client()
    bucket = storage_client.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
        )
    )

Cloud Storage에서 데이터 저장 및 가져오기

1

설치

pip install google-cloud-storage

2

Cloud Platform Console 프로젝트 설정

1. Google 계정으로 로그인합니다.

   아직 계정이 없으면 새 계정을 등록하세요.

2. Cloud Console 프로젝트를 설정합니다.

   프로젝트 설정

   클릭하여 다음을 수행하세요.

   • 프로젝트를 만들거나 선택합니다.
   • 프로젝트에 Cloud Storage API를 사용 설정합니다.
   • 서비스 계정을 만듭니다.
   • 비공개 키를 JSON으로 다운로드합니다.

   언제든지 Cloud Console에서 이 리소스를 보고 관리할 수 있습니다.

3

코드 작성

GitHub에서 보기

from google.cloud import storage

def upload_blob(bucket_name, source_file_name, destination_blob_name):
    """Uploads a file to the bucket."""
    # bucket_name = "your-bucket-name"
    # source_file_name = "local/path/to/file"
    # destination_blob_name = "storage-object-name"

    storage_client = storage.Client()
    bucket = storage_client.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
        )
    )

BigQuery를 사용하여 공개 데이터 쿼리

1

설치

pip install google-cloud-bigquery

2

Cloud Platform Console 프로젝트 설정

1. Google 계정으로 로그인합니다.

   아직 계정이 없으면 새 계정을 등록하세요.

2. Cloud Console 프로젝트를 설정합니다.

   프로젝트 설정

   클릭하여 다음을 수행하세요.

   • 프로젝트를 만들거나 선택합니다.
   • 프로젝트에 BigQuery API를 사용 설정합니다.
   • 서비스 계정을 만듭니다.
   • 비공개 키를 JSON으로 다운로드합니다.

   언제든지 Cloud Console에서 이 리소스를 보고 관리할 수 있습니다.

3

코드 작성

GitHub에서 보기

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()

Cloud Vision API로 이미지 분석

1

설치

pip install google-cloud-vision

2

Cloud Platform Console 프로젝트 설정

1. Google 계정으로 로그인합니다.

   아직 계정이 없으면 새 계정을 등록하세요.

2. Cloud Console 프로젝트를 설정합니다.

   프로젝트 설정

   클릭하여 다음을 수행하세요.

   • 프로젝트를 만들거나 선택합니다.
   • 프로젝트에 Cloud Vision API를 사용 설정합니다.
   • 서비스 계정을 만듭니다.
   • 비공개 키를 JSON으로 다운로드합니다.

   언제든지 Cloud Console에서 이 리소스를 보고 관리할 수 있습니다.

3

코드 작성

GitHub에서 보기

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)

Cloud Natural Language API를 사용하여 텍스트에서 의미 추출

1

설치

pip install google-cloud-language

2

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   • 프로젝트를 만들거나 선택합니다.
   • 프로젝트에 Cloud Natural Language API를 사용 설정합니다.
   • 서비스 계정을 만듭니다.
   • 비공개 키를 JSON으로 다운로드합니다.

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3

코드 작성

GitHub에서 보기

# 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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