


Google Cloud の Artifact Registry は、アプリケーションの依存関係を管理するための強力なツールです。このガイドでは、Cloud Build パイプラインを作成して Docker が Artifact Registry に保存されている Python パッケージにアクセスできるようにする方法を説明します。これらの手順に従うことで、依存関係を安全に管理し、デプロイメントを合理化できます。
前提条件
- Google Cloud プロジェクト: GCP プロジェクトが設定されていることを確認してください。
- Artifact Registry: Python リポジトリは Artifact Registry ですでに構成されている必要があります。
- Cloud Build: プロジェクトの Cloud Build API を有効にします。
- 認証: Artifact Registry にアクセスするためのサービス アカウントのアクセス許可を構成します。
Cloud Build を構成する手順
1. アーティファクト レジストリ トークンを生成する
gcloud auth を使用して、Docker ビルド プロセスが Artifact Registry で認証できるようにするアクセス トークンを生成します。これを行う方法は次のとおりです:
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 "$art"
2. Docker Build でトークンを使用する
トークンが生成されると、それをビルド引数として docker ビルド プロセスに渡すことができます。その方法は次のとおりです:
- name: gcr.io/cloud-builders/docker id: Build env: - 'btf=/workspace/artifact_registry_token' entrypoint: bash args: - '-c' - | docker build \ --build-arg ARTIFACT_REGISTRY_TOKEN=$(cat $btf) \ --build-arg PROJECT_ID=$PROJECT_ID \ -t test-image:latest \ -f Dockerfile .
3. Dockerfileを作成する
Dockerfile は、トークンを使用して Artifact Registry から Python パッケージをダウンロードするように構成されています:
# 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. ビルド構成オプションの追加
最後に、マシンタイプ、ロギング、置換などの他の構成を定義します。
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
タグとメタデータ
ビルドをより適切に整理するには、意味のあるタグを含めます:
tags: - gcp-cloud-build - artifact-registry - docker-python-packages
まとめ
この設定により、Cloud Build の Docker ビルドがアクセス トークンを使用して Artifact Registry から Python の依存関係を安全に取得できるようになります。提供された構成を、パッケージ名、リポジトリ URL、デプロイメント ターゲットなどのプロジェクト固有の詳細に合わせて調整します。
このパイプラインを実装すると、セキュリティが向上し、プロジェクトの依存関係管理がシームレスになります。
以上がDocker が Artifact Registry から Python パッケージをダウンロードできるようにする Cloud ビルドを作成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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