


So erstellen Sie einen Cloud-Build, damit Docker Python-Pakete aus der Artifact Registry herunterladen kann
Dec 09, 2024 am 08:46 AMArtifact Registry von Google Cloud ist ein leistungsstarkes Tool zum Verwalten der Abh?ngigkeiten Ihrer Anwendung. In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie eine Cloud Build-Pipeline erstellen, um Docker den Zugriff auf in Artifact Registry gespeicherte Python-Pakete zu erm?glichen. Indem Sie diese Schritte befolgen, k?nnen Sie Abh?ngigkeiten sicher verwalten und Bereitstellungen optimieren.
Voraussetzungen
- Google Cloud-Projekt: Stellen Sie sicher, dass Sie ein GCP-Projekt eingerichtet haben.
- Artifact Registry: Ein Python-Repository sollte bereits in der Artifact Registry konfiguriert sein.
- Cloud Build: Aktivieren Sie die Cloud Build API für Ihr Projekt.
- Authentifizierung: Konfigurieren Sie Dienstkontoberechtigungen für den Zugriff auf die Artefaktregistrierung.
Schritte zum Konfigurieren von Cloud Build
1. Generieren Sie ein Artefakt-Registrierungstoken
Verwenden Sie gcloud auth, um ein Zugriffstoken zu generieren, das es dem Docker-Build-Prozess erm?glicht, sich bei der Artifact Registry zu authentifizieren. So k?nnen Sie das tun:
steps: # Generate Artifact Registry token - name: 'gcr.io/google.com/cloudsdktool/cloud-sdk' entrypoint: bash args: - '-c' - | art=$(gcloud auth print-access-token) echo "$art" > /workspace/artifact_registry_token echo "$art"
2. Verwenden Sie das Token in Docker Build
Sobald das Token generiert wurde, kann es als Build-Argument an den Docker-Build-Prozess übergeben werden. So geht's:
- name: gcr.io/cloud-builders/docker id: Build env: - 'btf=/workspace/artifact_registry_token' entrypoint: bash args: - '-c' - | docker build \ --build-arg ARTIFACT_REGISTRY_TOKEN=$(cat $btf) \ --build-arg PROJECT_ID=$PROJECT_ID \ -t test-image:latest \ -f Dockerfile .
3. Erstellen Sie die Docker-Datei
Die Docker-Datei ist so konfiguriert, dass sie das Token zum Herunterladen von Python-Paketen aus Artifact Registry verwendet:
# syntax=docker/dockerfile:1 FROM python:3.11-slim ARG ARTIFACT_REGISTRY_TOKEN ARG PROJECT_ID # Keeps Python from buffering stdout and stderr ENV PYTHONUNBUFFERED=1 WORKDIR /app RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . # Install dependencies using the token RUN pip install \ --index-url https://pypi.org/simple \ --extra-index-url https://oauth2accesstoken:${ARTIFACT_REGISTRY_TOKEN}@us-central1-python.pkg.dev/${PROJECT_ID}/python-packages/simple/ \ "your-package-name==your-package-version" # Expose the application port EXPOSE 8080 # Command to run the application CMD ["uvicorn", "main:app", "--port=8080", "--host=0.0.0.0"]
4. Fügen Sie Build-Konfigurationsoptionen hinzu
Definieren Sie abschlie?end weitere Konfigurationen wie Maschinentyp, Protokollierung und Ersetzungen:
options: machineType: E2_HIGHCPU_8 substitutionOption: ALLOW_LOOSE logging: CLOUD_LOGGING_ONLY substitutions: _PACKAGE: your-package-name==your-package-version _REPOSITORY: python-packages _LOCATION: us-central1 _PROJECT_ID: your-project-id
Tags und Metadaten
Um Ihre Builds besser zu organisieren, fügen Sie aussagekr?ftige Tags hinzu:
tags: - gcp-cloud-build - artifact-registry - docker-python-packages
Zusammenfassung
Dieses Setup stellt sicher, dass Ihre Docker-Builds in Cloud Build Python-Abh?ngigkeiten mithilfe eines Zugriffstokens sicher aus Ihrer Artifact Registry abrufen k?nnen. Passen Sie die bereitgestellte Konfiguration an Ihre projektspezifischen Details an, z. B. Paketnamen, Repository-URLs und Bereitstellungsziele.
Die Implementierung dieser Pipeline verbessert die Sicherheit und sorgt für ein nahtloses Abh?ngigkeitsmanagement für Ihre Projekte.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erstellen Sie einen Cloud-Build, damit Docker Python-Pakete aus der Artifact Registry herunterladen kann. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.
