Google Cloud의 Artifact Registry는 애플리케이션의 종속 항목을 관리하기 위한 강력한 도구입니다. 이 가이드에서는 Docker가 Artifact Registry에 저장된 Python 패키지에 액세스할 수 있도록 Cloud Build 파이프라인을 만드는 방법을 보여줍니다. 다음 단계를 따르면 종속성을 안전하게 관리하고 배포를 간소화할 수 있습니다.
전제 조건
- Google 클라우드 프로젝트: GCP 프로젝트가 설정되어 있는지 확인하세요.
- Artifact Registry: Python 저장소는 Artifact Registry에 이미 구성되어 있어야 합니다.
- Cloud Build: 프로젝트에 Cloud Build API를 활성화합니다.
- 인증: Artifact Registry에 액세스하기 위한 서비스 계정 권한을 구성합니다.
Cloud Build 구성 단계
1. Artifact Registry 토큰 생성
gcloud auth를 사용하여 Docker 빌드 프로세스가 Artifact Registry에 인증할 수 있도록 하는 액세스 토큰을 생성하세요. 이를 수행하는 방법은 다음과 같습니다.
2. Docker 빌드에서 토큰 사용
토큰이 생성되면 Docker 빌드 프로세스에 빌드 인수로 전달될 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.
3. Dockerfile 생성
Dockerfile은 토큰을 사용하여 Artifact Registry에서 Python 패키지를 다운로드하도록 구성됩니다.
4. 빌드 구성 옵션 추가
마지막으로 머신 유형, 로깅, 대체 등의 기타 구성을 정의합니다.
태그 및 메타데이터
빌드를 더 효과적으로 구성하려면 의미 있는 태그를 포함하세요.
요약
이 설정을 사용하면 Cloud Build의 Docker 빌드가 액세스 토큰을 사용하여 Artifact Registry에서 Python 종속 항목을 안전하게 가져올 수 있습니다. 패키지 이름, 저장소 URL, 배포 대상 등 프로젝트별 세부 정보에 맞게 제공된 구성을 조정합니다.
이 파이프라인을 구현하면 보안이 향상되고 프로젝트의 종속성 관리가 원활해집니다.
위 내용은 Docker가 Artifact Registry에서 Python 패키지를 다운로드할 수 있도록 클라우드 빌드를 만드는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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