PYTHON NO GOOGLE CLOUD PLATFORM

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Crie, implante e monitore apps Python em grande escala. Use as APIs do Google para ter insights úteis com base nos seus dados.

• Escalone a capacidade dinamicamente de acordo com o tráfego
• Crie, implante e gerencie aplicativos em contêineres
• Depure e corrija problemas rapidamente
• Provisione máquinas virtuais personalizadas ou sem servidor
• Execute análise de dados ou crie modelos de machine learning usando APIs avançadas

Um amplo conjunto de APIs e bibliotecas para Python voltado para desenvolvedores e cientistas de dados

Armazene e recupere dados do Cloud Storage Faça consultas de dados públicos usando o BigQuery Analise imagens com a API Cloud Vision Extraia significado de textos usando a API Cloud Natural Language

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Instale

    pip install google-cloud-storage
    

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   Se você ainda não tiver uma, inscreva-se.

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   Configurar um projeto

   Clique para:

   • Crie ou selecione um projeto.
   • ativar a API Cloud Storage para esse projeto;
   • criar uma conta de serviço;
   • fazer o download de uma chave privada como JSON.

   É possível visualizar e gerenciar esses recursos a qualquer momento no Console do Cloud.

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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
            )
        )

    

Armazene e recupere dados do Cloud Storage

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Instale

    pip install google-cloud-storage
    

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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
            )
        )

    

Faça consultas de dados públicos usando o BigQuery

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    pip install google-cloud-bigquery
    

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Escreva seu código

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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()

Analise imagens com a API Cloud Vision

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Instale

    pip install google-cloud-vision
    

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Escreva seu código

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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)

Extraia significado de textos usando a API Cloud Natural Language

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Instale

    pip install google-cloud-language
    

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# 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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