Créer et déployer un service Python

Découvrez comment créer une application Hello World simple, l'intégrer dans une image de conteneur, importer l'image de conteneur dans Container Registry, puis déployer l'image de conteneur dans Cloud Run. Vous pouvez utiliser d'autres langages en plus de ceux présentés.

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Pour obtenir des conseils détaillés sur cette tâche directement dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Visite guidée:

VISITE GUIDÉE

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La procédure décrite dans les sections suivantes, est la même que si vous cliquez sur Visite guidée.

Avant de commencer

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Install the Google Cloud CLI.

5. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

   Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

7. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

8. Install the Google Cloud CLI.

9. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

   Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

Écrire l'exemple d'application

Pour écrire une application en Python :

1. Créez un répertoire nommé helloworld et modifiez les sous-répertoires comme suit :

   mkdir helloworld
   cd helloworld
   

2. Créez un fichier nommé main.py et collez-y le code suivant :

   run/helloworld/main.py

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   import os
   
   from flask import Flask
   
   app = Flask(__name__)
   
   @app.route("/")
   def hello_world():
       name = os.environ.get("NAME", "World")
       return "Hello {}!".format(name)
   
   if __name__ == "__main__":
       app.run(debug=True, host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", 8080)))

   Ce code répond aux requêtes avec notre message d'accueil "Hello World!". Le traitement HTTP est effectué par un serveur Web Gunicorn dans le conteneur. Lorsqu'il est appelé directement en local, ce code crée un serveur Web de base qui écoute le port défini par la variable d'environnement PORT.

3. Créez un fichier nommé requirements.txt et collez-y le code suivant :

   run/helloworld/requirements.txt

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   Flask==2.0.2
   gunicorn==20.1.0
   

   Cela ajoute les packages requis par l'exemple.

4. Ajoutez un fichier Dockerfile avec le contenu suivant :

   run/helloworld/Dockerfile

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   # Use the official lightweight Python image.
   # https://hub.docker.com/_/python
   FROM python:3.10-slim
   
   # Allow statements and log messages to immediately appear in the Knative logs
   ENV PYTHONUNBUFFERED True
   
   # Copy local code to the container image.
   ENV APP_HOME /app
   WORKDIR $APP_HOME
   COPY . ./
   
   # Install production dependencies.
   RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
   
   # Run the web service on container startup. Here we use the gunicorn
   # webserver, with one worker process and 8 threads.
   # For environments with multiple CPU cores, increase the number of workers
   # to be equal to the cores available.
   # Timeout is set to 0 to disable the timeouts of the workers to allow Cloud Run to handle instance scaling.
   CMD exec gunicorn --bind :$PORT --workers 1 --threads 8 --timeout 0 main:app
   

   Cela lancera un serveur Web Gunicorn qui écoute le port défini par la variable d'environnement PORT.

5. Ajoutez un fichier .dockerignore pour exclure des fichiers de votre image de conteneur.

   run/helloworld/.dockerignore

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   Dockerfile
   README.md
   *.pyc
   *.pyo
   *.pyd
   __pycache__
   .pytest_cache
   

Votre application est terminée et prête à être déployée.

Déployer dans Cloud Run à partir de la source

Important : Dans ce guide de démarrage rapide, nous partons du principe que vous disposez de rôles de propriétaire ou d'éditeur dans le projet que vous utilisez pour les besoins du guide de démarrage rapide. Sinon, reportez-vous aux sections Autorisations de déploiement Cloud Run, Autorisations Cloud Build et Autorisations Artifact Registry pour connaître les autorisations requises.

Cette fonction crée automatiquement une image de conteneur à partir du code source et la déploie.

Pour déployer depuis la source :

1. Dans le répertoire du code source, déployez depuis la source en exécutant la commande suivante :

   gcloud run deploy

   Si vous êtes invité à activer l'API, répondez y pour l'activer.

   1. Lorsque vous êtes invité à saisir l'emplacement du code source, appuyez sur la touche Entrée pour déployer le dossier actuel.

   2. Lorsque vous êtes invité à saisir le nom du service, appuyez sur Entrée pour accepter le nom par défaut, helloworld.

   3. Si vous êtes invité à activer l'API Artifact Registry, répondez en appuyant sur y.

   4. Lorsque vous êtes invité à indiquer la région, sélectionnez la région de votre choix, par exemple us-central1.

   5. Vous serez invité à autoriser les appels non authentifiés : répondez y.

   Patientez quelques instants jusqu'à la fin du déploiement. En cas de réussite, la ligne de commande affiche l'URL du service.

2. Accédez à votre service déployé en ouvrant l'URL du service dans un navigateur Web.

Emplacements Cloud Run

Cloud Run est régional, ce qui signifie que l'infrastructure qui exécute vos services Cloud Run est située dans une région spécifique et gérée par Google pour être disponible de manière redondante dans toutes les zones de cette région.

Lors de la sélection de la région dans laquelle exécuter vos services Cloud Run, vous devez tout d'abord considérer vos exigences en matière de latence, de disponibilité et de durabilité. Vous pouvez généralement sélectionner la région la plus proche de vos utilisateurs, mais vous devez tenir compte de l'emplacement des autres produits Google Cloud utilisés par votre service Cloud Run. L'utilisation conjointe de produits Google Cloud dans plusieurs emplacements peut avoir une incidence sur la latence et le coût de votre service.

Cloud Run est disponible dans les régions suivantes :

Soumis aux tarifs de niveau 1

• asia-east1 (Taïwan)
• asia-northeast1 (Tokyo)
• asia-northeast2 (Osaka)
• europe-north1 (Finlande) Faibles émissions de CO₂
• europe-west1 (Belgique) Faibles émissions de CO₂
• europe-west4 (Pays-Bas)
• us-central1 (Iowa)  Faibles émissions de CO₂
• us-east1 (Caroline du Sud)
• us-east4 (Virginie du Nord)
• us-west1 (Oregon)  Faibles émissions de CO₂

Soumis aux tarifs de niveau 2

• asia-east2 (Hong Kong)
• asia-northeast3 (Séoul, Corée du Sud)
• asia-southeast1 (Singapour)
• asia-southeast2 (Jakarta)
• asia-south1 (Mumbai, Inde)
• asia-south2 (Delhi, Inde)
• australia-southeast1 (Sydney)
• australia-southeast2 (Melbourne)
• europe-central2 (Varsovie, Pologne)
• europe-west2 (Londres, Royaume-Uni)
• europe-west3 (Francfort, Allemagne)
• europe-west6 (Zurich, Suisse) Faibles émissions de CO₂
• northamerica-northeast1 (Montréal) Faibles émissions de CO₂
• northamerica-northeast2 (Toronto)  Faibles émissions de CO₂
• southamerica-east1 (São Paulo, Brésil)  Faibles émissions de CO₂
• southamerica-west1 (Santiago, Chili)
• us-west2 (Los Angeles)
• us-west3 (Salt Lake City)
• us-west4 (Las Vegas)

Si vous avez déjà créé un service Cloud Run, vous pouvez afficher la région dans le tableau de bord Cloud Run de Cloud Console.

OK

Félicitations ! Vous venez de déployer une image de conteneur depuis le code source vers Cloud Run. Cloud Run effectue un scaling automatique et horizontal de votre image de conteneur pour traiter les requêtes reçues, puis un scaling vertical lorsque la demande diminue. Vous ne payez que pour le processeur, la mémoire et le réseau utilisés lors du traitement des requêtes.

Effectuer un nettoyage

Supprimer votre projet test

Bien que Cloud Run ne facture pas lorsque le service n'est pas utilisé, il se peut que des frais vous soient facturés pour le stockage de l'image de conteneur dans Artifact Registry. Vous pouvez supprimer votre image ou votre projet Cloud afin d'éviter que des frais ne vous soient facturés. La suppression de votre projet Cloud arrête la facturation de toutes les ressources utilisées dans ce projet.

Attention : La suppression d'un projet entraîne les effets décrits ci-dessous :
• Tout le contenu du projet est supprimé. Si vous avez utilisé un projet existant pour les tâches décrites dans ce document et que vous le supprimez, vous supprimerez également tout autre travail effectué dans le projet.
• Les ID de projets personnalisés sont perdus. Lorsque vous avez créé ce projet, vous avez peut-être créé un ID de projet personnalisé que vous souhaitez utiliser à l'avenir. Pour conserver les URL qui utilisent l'ID de projet, telle qu'une URL appspot.com, supprimez les ressources sélectionnées dans le projet au lieu de supprimer l'ensemble du projet.
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.

Étape suivante

Pour savoir comment créer un conteneur à partir d'une source de code et le transférer vers un dépôt, consultez la section suivante :

• Développer votre service Cloud Run
• Créer des conteneurs
• Déployer des fonctions à partir du code source