gcloud 0.18.3

google-cloud

警告： 此软件包已移动。它在PyPI上重命名为google-cloud。将不会为gcloud发布新版本。

概述

• 主页

• API文档

此客户端支持以下Google Cloud Platform服务

• Google Cloud 数据存储

• Google Cloud 存储

• Google Cloud 发布/订阅

• Google 大数据查询

• Google Cloud 资源管理器

• Google Stackdriver日志

如果您需要其他Google API的支持，请查看Google APIs Python客户端库。

快速入门

$ pip install --upgrade gcloud

示例应用程序

• getting-started-python - 一个示例和教程，演示如何使用Cloud Datastore、Cloud Storage和Cloud Pub/Sub构建完整的Web应用程序，并将其部署到Google App Engine或Google Compute Engine。

• gcloud-python-expenses-demo - 使用Cloud Datastore和Cloud Storage的样本费用演示

身份验证

使用gcloud-python，我们试图使身份验证尽可能简单。查看我们的文档中的身份验证部分了解更多信息。您也可能发现所有gcloud-*库共享的身份验证文档很有帮助。

Google Cloud Datastore

Google Cloud Datastore (Datastore API文档) 是一个完全管理的、无模式的数据库，用于存储非关系型数据。Cloud Datastore会自动根据用户进行扩展，并支持ACID事务、读写的高可用性、读和祖先查询的强一致性以及所有其他查询的最终一致性。

查看gcloud-python API datastore文档，了解如何使用此客户端库与Cloud Datastore交互。

查看官方Google Cloud Datastore文档，了解更多关于如何为您的项目激活Cloud Datastore的详细信息。

from gcloud import datastore
# Create, populate and persist an entity
entity = datastore.Entity(key=datastore.Key('EntityKind'))
entity.update({
    'foo': u'bar',
    'baz': 1337,
    'qux': False,
})
# Then query for entities
query = datastore.Query(kind='EntityKind')
for result in query.fetch():
    print result

Google Cloud Storage

Google Cloud Storage (Storage API文档) 允许您在具有非常高的可靠性、性能和可用性的Google基础设施上存储数据，并且可以用于通过直接下载将大型数据对象分发给用户。

查看gcloud-python API storage文档，了解如何使用此客户端库连接到Cloud Storage。

您需要创建一个Google Cloud Storage存储桶才能使用此客户端库。按照官方Google Cloud Storage文档的说明创建存储桶。

from gcloud import storage
client = storage.Client()
bucket = client.get_bucket('bucket-id-here')
# Then do other things...
blob = bucket.get_blob('remote/path/to/file.txt')
print blob.download_as_string()
blob.upload_from_string('New contents!')
blob2 = bucket.blob('remote/path/storage.txt')
blob2.upload_from_filename(filename='/local/path.txt')

Google Cloud Pub/Sub

Google Cloud Pub/Sub (Pub/Sub API文档) 是一种设计用于在应用程序之间提供可靠、多对多、异步消息传递的服务。发布者应用程序可以向主题发送消息，其他应用程序可以订阅该主题以接收消息。通过解耦发送者和接收者，Google Cloud Pub/Sub允许开发者在不同编写的应用程序之间进行通信。

查看gcloud-python API Pub/Sub文档，了解如何使用此客户端库连接到Cloud Pub/Sub。

要开始使用此API，您需要创建

from gcloud import pubsub

client = pubsub.Client()
topic = client.topic('topic_name')
topic.create()

topic.publish('this is the message_payload',
              attr1='value1', attr2='value2')

Google BigQuery

没有适当的硬件和基础设施，查询大量数据集可能会耗费时间和金钱。Google BigQuery (BigQuery API文档) 通过利用Google基础设施的处理能力，允许针对追加表执行超快、类似SQL的查询，从而解决这个问题。

此包仍在实施中，但几乎完成了！

import csv

from gcloud import bigquery
from gcloud.bigquery import SchemaField

client = bigquery.Client()

dataset = client.dataset('dataset_name')
dataset.create()  # API request

SCHEMA = [
    SchemaField('full_name', 'STRING', mode='required'),
    SchemaField('age', 'INTEGER', mode='required'),
]
table = dataset.table('table_name', SCHEMA)
table.create()

with open('csv_file', 'rb') as readable:
    table.upload_from_file(
        readable, source_format='CSV', skip_leading_rows=1)

# Perform a synchronous query.
QUERY = (
    'SELECT name FROM [bigquery-public-data:usa_names.usa_1910_2013] '
    'WHERE state = "TX"')
query = client.run_sync_query('%s LIMIT 100' % QUERY)
query.timeout_ms = TIMEOUT_MS
query.run()

for row in query.rows:
    print row

Google Cloud Resource Manager

云资源管理器API（资源管理器API）提供了您可以使用的方法来以编程方式管理Google Cloud Platform中的项目。（资源管理器API文档）

请参阅 gcloud-python API的资源管理器文档，了解如何使用此客户端库管理项目。

Google Stackdriver 日志

Stackdriver 日志API（日志API文档）允许您存储、搜索、分析、监控和警报来自Google Cloud Platform的日志数据和事件。

from gcloud import logging
client = logging.Client()
logger = client.logger('log_name')
logger.log_text("A simple entry")  # API call

获取条目的示例

entries, token = logger.list_entries()
for entry in entries:
    print entry.payload

请参阅 gcloud-python API的日志文档，了解如何使用此客户端库连接到Stackdriver 日志。

贡献

欢迎并向此库做出贡献，并强烈鼓励。

有关如何开始的更多信息，请参阅贡献文档。

许可证

Apache 2.0 - 请参阅许可协议以获取更多信息。