


Erstellen einer lokalen Umgebung zum Betreiben des GCS-Emulators von Flask aus
Als ich eine Anwendung erstellte, die GCS (Google Cloud Storage) über Flask on Cloud Run manipuliert, wollte ich einen GCS-Emulator in der lokalen Umgebung verwenden. In diesem Dokument wird beschrieben, wie eine solche Umgebung eingerichtet wird.
Zu verwendender Emulator
- fsouza/fake-gcs-server
Beispielcode
Ich habe Beispielcode im folgenden Repository erstellt. Wenn Sie den Anweisungen in README.md folgen, können Sie den GCS-Emulator in einer lokalen Umgebung zum Hochladen, Herunterladen und Löschen von Dateien verwenden.
Da Sie alles starten können, indem Sie einfach das Repository klonen und Make-up ausführen, ist die Einrichtung unkompliziert.
- flask-gcs
Inhalt von docker-compose.yml
Um den GCS-Emulator im Flask-Container zu verwenden, wird die Umgebungsvariable STORAGE_EMULATOR_HOST gesetzt:
services: app: environment: - STORAGE_EMULATOR_HOST=http://gcs:4443
Konfigurieren des StorageClient von Flask
Die Umgebungsvariable STORAGE_EMULATOR_HOST wird überprüft, um festzustellen, ob der Emulator verwendet werden soll:
def get_storage_client(): emulator_host = Config.STORAGE_EMULATOR_HOST if emulator_host: client = storage.Client( credentials=AnonymousCredentials(), project="test", ) else: client = storage.Client() return client
Fazit
Wenn Sie eine Anwendung auf Cloud Run erstellen, die GCS über Flask manipuliert, möchten Sie möglicherweise einen GCS-Emulator in Ihrer lokalen Umgebung verwenden. Dies sind die Einrichtungsschritte. Beachten Sie, dass Sie in der Produktion den GCS-Emulator nicht verwenden werden. Legen Sie daher einfach nicht die Umgebungsvariable STORAGE_EMULATOR_HOST fest, geben Sie Ihren BUCKET_NAME an und erteilen Sie Cloud Run die entsprechenden Berechtigungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen einer lokalen Umgebung zum Betreiben des GCS-Emulators von Flask aus. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.

ChoosearraySoverlistsinpythonforbetterperformanceAndMemoryefficienceInspezifizarios.1) largenumericalDatasets: ArraysReDucemoryusage.2) leistungskritische Operationen: ArraysOfferspeedboostsForsforsarching.3) TypeSafety: ArraysStety

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