Как запустить Python программу в Google Cloud Console

Google Cloud Platform (GCP) предоставляет широкий набор инструментов и сервисов для запуска и управления приложениями. В этой статье мы рассмотрим, как запустить Python программу в Google Cloud Console. Мы разберем основные шаги, от настройки GCP проекта до выполнения Python скрипта.

1. Настройка Google Cloud Platform

Шаг 1: Создание проекта в Google Cloud

1. Перейдите на Google Cloud Console: Google Cloud Console
2. Если у вас еще нет аккаунта, зарегистрируйтесь и войдите в систему.
3. Создайте новый проект:
   • Нажмите на выпадающее меню проектов в верхней части экрана.
   • Нажмите "Новый проект".
   • Введите имя проекта и выберите организацию (если есть).
   • Нажмите "Создать".

Шаг 2: Активировать биллинг

1. Перейдите к странице биллинга.
2. Привяжите свой биллинг аккаунт к новому проекту. Это необходимо для использования большинства сервисов GCP.

Шаг 3: Установка и настройка Google Cloud SDK

1. Скачайте и установите Google Cloud SDK: Инструкции по установке

2. После установки выполните команду для инициализации SDK:

   gcloud init
   

3. Следуйте инструкциям на экране для выбора проекта и настройки аутентификации.

2. Загрузка и запуск Python программы

Шаг 4: Подготовка рабочего окружения

1. Установите необходимые библиотеки, если они еще не установлены:

   pip install google-cloud-storage
   

Шаг 5: Развертывание скрипта в Google Cloud Storage

1. Загрузите ваш Python скрипт в Google Cloud Storage:

   • Перейдите к странице GCS.
   • Создайте новый бакет (Container) для хранения файлов.
   • Загрузите ваш Python скрипт в созданный бакет.

2. Используйте команду gsutil для загрузки файлов:

   gsutil cp your_script.py gs://your-bucket-name/
   

Шаг 6: Запуск скрипта с использованием Google Cloud Functions

1. Создайте новую функцию в Google Cloud Functions:

   • Нажмите "CREATE FUNCTION".
   • Введите имя функции и выберите триггер (например, HTTP).
   • Выберите регион и нажмите "NEXT".

2. Выберите язык (Python) и настроите код функции:

import functions_framework

@functions_framework.http
def your_function_name(request):
    # Ваша логика здесь
    return "Hello, World!"

3. Загрузите зависимые файлы и скрипты:

functions-framework --target=your_function_name

4. Деплойте функцию:

gcloud functions deploy your_function_name --runtime python39 --trigger-http --allow-unauthenticated

Шаг 7: Запуск скрипта с использованием Google Compute Engine

1. Создайте виртуальную машину в Google Compute Engine:

   • Перейдите на страницу виртуальных машин.
   • Нажмите "CREATE INSTANCE".
   • Настройте параметры виртуальной машины (название, регион, тип машины и т.д.).
   • Нажмите "CREATE".

2. Подключитесь к виртуальной машине через SSH:

   gcloud compute ssh your-instance-name --zone your-zone
   

3. Установите Python на виртуальной машине (если он не установлен):

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install python3-pip
   

4. Скопируйте Python скрипт на виртуальную машину:

   gcloud compute scp your_script.py your-instance-name:~
   

5. Выполните скрипт на виртуальной машине:

   python3 your_script.py
   

3. Управление зависимостями

Использование requirements.txt

Если ваш проект имеет зависимости, создайте файл requirements.txt с перечислением всех необходимых библиотек.

pip freeze > requirements.txt

На виртуальной машине или другой среде GCP выполните установку зависимостей:

pip install -r requirements.txt

4. Мониторинг и Логирование

GCP предоставляет мощные инструменты для мониторинга и логирования ваших приложений.

• Stackdriver Logging: Используйте для просмотра логов выполнения.
• Stackdriver Monitoring: Настройте метрики и алерты для мониторинга вашего приложения.

5. Демо-проект с использованием GCP

Структура проекта

my_gcp_project/
├── main.py
├── requirements.txt
└── README.md

Содержание main.py

import os
from google.cloud import storage

def list_buckets():
    client = storage.Client()
    buckets = client.list_buckets()

    for bucket in buckets:
        print(bucket.name)

if __name__ == "__main__":
    list_buckets()

Содержание requirements.txt

google-cloud-storage

Запуск демо-проекта

1. Создайте виртуальную машину и подключитесь к ней.
2. Скопируйте файлы проекта на виртуальную машину.
3. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Запустите скрипт:

   python main.py
   

Заключение

Запуск Python программ в Google Cloud Platform позволяет использовать мощные облачные ресурсы для масштабируемых и надежных вычислений. Настройка GCP проектов, загрузка скриптов и управление зависимостями — важные шаги для успешного развертывания приложений в облаке. Эта статья предоставила вам базовые знания для начала работы с GCP и запуска Python программ в облаке.

Теперь вы можете эффективно использовать возможности Google Cloud Platform для развертывания ваших Python приложений и наслаждаться преимуществами облачных технологий.