在 Google Cloud Platform 上使用 Ruby

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使用 Ruby 工具构建云原生应用、大规模进行部署以及分析数据

  • 构建可在全球范围内提供服务的 Web 应用和 API
  • 使用 Google 的机器学习 API,并获得原生库支持
  • 大规模运行容器化应用
  • 借助 Puppet 和 Chef 编排基础架构
精心设计的 Ruby Gems

通过 Google Cloud Ruby Gems 充分利用我们的 API 和服务,试运行我们的代码示例。

向 Google Cloud Storage 上传文件
利用 Google BigQuery 执行数据分析
向 Stackdriver API 写入自定义日志数据
借助 Cloud Natural Language API 分析文本
向 Google Cloud Storage 上传文件
1
安装
gem install google-cloud-storage
2
设置一个 Cloud Platform Console 项目
  1. 登录您的 Google 帐号。

    如果您还没有 Google 帐号,请注册新帐号

  2. 设置 GCP Console 项目。

    设置项目

    点击即可执行以下操作:

    • 创建或选择项目。
    • 为该项目启用Cloud Storage API。
    • 创建服务帐号。
    • 下载 JSON 格式的私钥。

    您可以随时在 GCP Console 中查看和管理这些资源。

3
编写代码
# project_id        = "Your Google Cloud project ID"
# bucket_name       = "Your Google Cloud Storage bucket name"
# local_file_path   = "Path to local file to upload"
# storage_file_path = "Path to store the file in Google Cloud Storage"

require "google/cloud/storage"

storage = Google::Cloud::Storage.new project_id: project_id
bucket  = storage.bucket bucket_name

file = bucket.create_file local_file_path, storage_file_path

puts "Uploaded #{file.name}"
使用 Google BigQuery
1
安装
gem install google-cloud-bigquery
2
设置一个 Cloud Platform Console 项目
  1. 登录您的 Google 帐号。

    如果您还没有 Google 帐号,请注册新帐号

  2. 设置 GCP Console 项目。

    设置项目

    点击即可执行以下操作:

    • 创建或选择项目。
    • 为该项目启用BigQuery API。
    • 创建服务帐号。
    • 下载 JSON 格式的私钥。

    您可以随时在 GCP Console 中查看和管理这些资源。

3
编写代码
require "google/cloud/bigquery"

# This uses Application Default Credentials to authenticate.
# @see https://cloud.google.com/bigquery/docs/authentication/getting-started
bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new

sql     = "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 = bigquery.query sql

results.each do |row|
  puts "#{row[:url]}: #{row[:view_count]} views"
end
使用 Stackdriver Logging
1
安装
gem install google-cloud-logging
2
设置一个 Cloud Platform Console 项目
  1. 登录您的 Google 帐号。

    如果您还没有 Google 帐号,请注册新帐号

  2. 设置 GCP Console 项目。

    设置项目

    点击即可执行以下操作:

    • 创建或选择项目。
    • 为该项目启用Stackdriver Logging API。
    • 创建服务帐号。
    • 下载 JSON 格式的私钥。

    您可以随时在 GCP Console 中查看和管理这些资源。

3
编写代码
# Imports the Google Cloud client library
require "google/cloud/logging"

# Your Google Cloud Platform project ID
project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

# Instantiates a client
logging = Google::Cloud::Logging.new project: project_id

# Prepares a log entry
entry = logging.entry
# The data to log
entry.payload = "Hello, world!"
# The name of the log to write to
entry.log_name = "my-log"
# The resource associated with the data
entry.resource.type = "global"

# Writes the log entry
logging.write_entries entry

puts "Logged #{entry.payload}"
借助 Cloud Natural Language API 分析文本
1
安装
gem install google-cloud-language
2
设置一个 Cloud Platform Console 项目
  1. 登录您的 Google 帐号。

    如果您还没有 Google 帐号,请注册新帐号

  2. 设置 GCP Console 项目。

    设置项目

    点击即可执行以下操作:

    • 创建或选择项目。
    • 为该项目启用Cloud Storage API。
    • 创建服务帐号。
    • 下载 JSON 格式的私钥。

    您可以随时在 GCP Console 中查看和管理这些资源。

3
编写代码
# Imports the Google Cloud client library
require "google/cloud/language"

# Instantiates a client
language = Google::Cloud::Language.new

# The text to analyze
text = "Hello, world!"

# Detects the sentiment of the text
response = language.analyze_sentiment content: text, type: :PLAIN_TEXT

# Get document sentiment from response
sentiment = response.document_sentiment

puts "Text: #{text}"
puts "Score: #{sentiment.score}, #{sentiment.magnitude}"
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