我将演示如何在cloud run上部署一个简单的容器。
Cloud Run 是一个完全托管的平台,使您能够直接在 Google 可扩展的基础设施之上运行代码。 Cloud Run 简单、自动化,旨在提高您的工作效率。
- 使用 fastapi 库 (python) 创建一个简单的 hello world 应用程序
- 容器化应用程序
- 使用 GCP 配置工作流程
- 通过 github 工作流程将容器部署到云运行服务上
我按照官方 fastapi 文档启动了一个 hello world 应用程序
创建requirements.txt文件
fastapi[standard] pydantic>=2.7.0,
- 创建app目录并进入
- 创建一个空文件init.py
- 使用以下内容创建 main.py 文件:
from typing import Union from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): return {"item_id": item_id, "q": q}
创建 Dockerfile
FROM python:3.9 WORKDIR /code COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt COPY ./app /code/app CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"]
GitHub 操作
为了让 GitHub 操作流程能够获取 YAML 文件,它需要有特定的存储位置。每个使用操作的存储库都需要一个名为 /.github/workflows
*使用 GCP 更多信息配置此工作流程 *
# This workflow build and push a Docker container to Google Artifact Registry # and deploy it on Cloud Run when a commit is pushed to the $default-branch # branch. # # To configure this workflow: # # 1. Enable the following Google Cloud APIs: # # - Artifact Registry (artifactregistry.googleapis.com) # - Cloud Run (run.googleapis.com) # - IAM Credentials API (iamcredentials.googleapis.com) # # You can learn more about enabling APIs at # https://support.google.com/googleapi/answer/6158841. # # 2. Create and configure a Workload Identity Provider for GitHub: # https://github.com/google-github-actions/auth#preferred-direct-workload-identity-federation. # # Depending on how you authenticate, you will need to grant an IAM principal # permissions on Google Cloud: # # - Artifact Registry Administrator (roles/artifactregistry.admin) # - Cloud Run Developer (roles/run.developer) # # You can learn more about setting IAM permissions at # https://cloud.google.com/iam/docs/manage-access-other-resources # # 3. Change the values in the "env" block to match your values.
创建文件 google-cloudrun-docker.yml
name: 'Build and Deploy to Cloud Run' on: push: branches: - '$default-branch' env: PROJECT_ID: 'my-project' # TODO: update to your Google Cloud project ID REGION: 'us-central1' # TODO: update to your region SERVICE: 'my-service' # TODO: update to your service name WORKLOAD_IDENTITY_PROVIDER: 'projects/123456789/locations/global/workloadIdentityPools/my-pool/providers/my-provider' # TODO: update to your workload identity provider jobs: deploy: runs-on: 'ubuntu-latest' permissions: contents: 'read' id-token: 'write' steps: - name: 'Checkout' uses: 'actions/checkout@692973e3d937129bcbf40652eb9f2f61becf3332' # actions/checkout@v4 # Configure Workload Identity Federation and generate an access token. # # See https://github.com/google-github-actions/auth for more options, # including authenticating via a JSON credentials file. - id: 'auth' name: 'Authenticate to Google Cloud' uses: 'google-github-actions/auth@f112390a2df9932162083945e46d439060d66ec2' # google-github-actions/auth@v2 with: workload_identity_provider: '${{ env.WORKLOAD_IDENTITY_PROVIDER }}' # BEGIN - Docker auth and build # # If you already have a container image, you can omit these steps. - name: 'Docker Auth' uses: 'docker/login-action@9780b0c442fbb1117ed29e0efdff1e18412f7567' # docker/login-action@v3 with: username: 'oauth2accesstoken' password: '${{ steps.auth.outputs.auth_token }}' registry: '${{ env.REGION }}-docker.pkg.dev' - name: 'Build and Push Container' run: |- DOCKER_TAG="$${{ env.REGION }}-docker.pkg.dev/${{ env.PROJECT_ID }}/${{ env.SERVICE }}:${{ github.sha }}" docker build --tag "${DOCKER_TAG}" . docker push "${DOCKER_TAG}" - name: 'Deploy to Cloud Run' # END - Docker auth and build uses: 'google-github-actions/deploy-cloudrun@33553064113a37d688aa6937bacbdc481580be17' # google-github-actions/deploy-cloudrun@v2 with: service: '${{ env.SERVICE }}' region: '${{ env.REGION }}' # NOTE: If using a pre-built image, update the image name below: image: '${{ env.REGION }}-docker.pkg.dev/${{ env.PROJECT_ID }}/${{ env.SERVICE }}:${{ github.sha }}' # If required, use the Cloud Run URL output in later steps - name: 'Show output' run: |2- echo ${{ steps.deploy.outputs.url }}
目录结构
您现在应该具有如下目录结构:
├── app │ ├── __init__.py │ └── main.py ├── Dockerfile └── requirements.txt └── requirements.txt ├── .github │ ├── workflows ├── google-cloudrun-docker.yml
> 1. Create a new repo in gitHUb > 2. Push your exisisting code to new repository on default branch
以上是在云运行上部署无状态容器的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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