Hello Cloud Run mit Python (Streamlit)

1. Einführung

Cloud Run ist eine verwaltete Computing-Plattform, mit der Sie zustandslose Container ausführen können, die über HTTP-Anfragen aufrufbar sind. Es basiert auf dem Open-Source-Projekt Knative. Dadurch können Sie Ihre Arbeitslasten auf verschiedene Plattformen übertragen. Cloud Run arbeitet serverlos und benötigt keine Infrastrukturverwaltung. So können Sie sich ganz auf das Programmieren von Anwendungen konzentrieren.

In dieser Anleitung wird eine Streamlit-Webanwendung „Hello World“ erstellt und in Cloud Run bereitgestellt.

Lerninhalte

• So erstellen Sie eine Streamlit-Anwendung „Hello World“.
• Testen der Anwendung durch Ausführen der Streamlit-App vor der Bereitstellung.
• Cloud Buildpacks und wie das Vorhandensein von streamlit in einem requirements.txt es ermöglicht, dass kein Dockerfile erforderlich ist.
• Streamlit-Anwendung in Cloud Run bereitstellen

2. Einrichtung und Anforderungen

Einrichtung der Umgebung im eigenen Tempo

1. Melden Sie sich in der Google Cloud Console an und erstellen Sie ein neues Projekt oder verwenden Sie ein vorhandenes Projekt. Wenn Sie noch kein Gmail- oder Google Workspace-Konto haben, müssen Sie eins erstellen.

• Der Projektname ist der Anzeigename für die Teilnehmer dieses Projekts. Es handelt sich um einen String, der nicht von Google APIs verwendet wird. Sie können sie jederzeit aktualisieren.
• Die Projekt-ID ist für alle Google Cloud-Projekte eindeutig und kann nach dem Festlegen nicht mehr geändert werden. In der Cloud Console wird automatisch ein eindeutiger String generiert. Normalerweise ist es nicht wichtig, wie dieser String aussieht. In den meisten Codelabs müssen Sie auf Ihre Projekt-ID verweisen (in der Regel als PROJECT_ID angegeben). Wenn Ihnen die generierte ID nicht gefällt, können Sie eine andere zufällige ID generieren. Alternativ können Sie es mit einem eigenen Namen versuchen und sehen, ob er verfügbar ist. Sie kann nach diesem Schritt nicht mehr geändert werden und bleibt für die Dauer des Projekts bestehen.
• Zur Information: Es gibt einen dritten Wert, die Projektnummer, die von einigen APIs verwendet wird. Weitere Informationen zu diesen drei Werten

Achtung:Eine Projekt-ID ist global eindeutig und kann nach der Auswahl nicht mehr von anderen verwendet werden. Sie sind der einzige Nutzer dieser ID. Auch wenn ein Projekt gelöscht wird, kann die ID nicht wiederverwendet werden.

Hinweis:Wenn Sie ein Gmail-Konto verwenden, können Sie den Standardspeicherort auf Keine Organisation belassen. Wenn Sie ein Google Workspace-Konto verwenden, wählen Sie einen Standort aus, der für Ihre Organisation sinnvoll ist.

2. Als Nächstes müssen Sie die Abrechnung in der Cloud Console aktivieren, um Cloud-Ressourcen/-APIs zu verwenden. Die Durchführung dieses Codelabs kostet wenig oder gar nichts. Wenn Sie Ressourcen herunterfahren möchten, um Kosten zu vermeiden, die über diese Anleitung hinausgehen, können Sie die erstellten Ressourcen oder das Projekt löschen. Neue Google Cloud-Nutzer können am Programm Kostenlose Testversion mit einem Guthaben von 300$ teilnehmen.

Cloud Shell starten

Während Sie Google Cloud von Ihrem Laptop aus per Fernzugriff nutzen können, wird in dieser Anleitung Cloud Shell verwendet, eine Befehlszeilenumgebung, die in der Cloud ausgeführt wird.

Cloud Shell aktivieren

1. Klicken Sie in der Cloud Console auf Cloud Shell aktivieren.

Wenn Sie Cloud Shell zum ersten Mal starten, wird ein Zwischenbildschirm mit einer Beschreibung angezeigt. Klicken Sie in diesem Fall auf Weiter.

Die Bereitstellung und Verbindung mit Cloud Shell sollte nur wenige Augenblicke dauern.

Auf dieser virtuellen Maschine sind alle erforderlichen Entwicklertools installiert. Sie bietet ein Basisverzeichnis mit 5 GB nichtflüchtigem Speicher und läuft in Google Cloud, was die Netzwerkleistung und Authentifizierung erheblich verbessert. Ein Großteil, wenn nicht sogar alle Aufgaben in diesem Codelab können mit einem Browser erledigt werden.

Sobald Sie mit Cloud Shell verbunden sind, sollten Sie sehen, dass Sie authentifiziert sind und das Projekt auf Ihre Projekt-ID eingestellt ist.

2. Führen Sie in Cloud Shell den folgenden Befehl aus, um zu prüfen, ob Sie authentifiziert sind:

gcloud auth list

Befehlsausgabe

 Credentialed Accounts
ACTIVE  ACCOUNT
*       <my_account>@<my_domain.com>

To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`

Hinweis:Das gcloud-Befehlszeilentool ist das leistungsstarke und einheitliche Befehlszeilentool in Google Cloud. Das Tool ist in Cloud Shell vorinstalliert. Sie werden feststellen, dass die Tab-Vervollständigung unterstützt wird. Möglicherweise werden Sie aufgefordert, sich zu authentifizieren, wenn Sie einen Befehl zum ersten Mal ausführen. Weitere Informationen finden Sie in der Übersicht über das gcloud-Befehlszeilentool.

3. Führen Sie den folgenden Befehl in Cloud Shell aus, um zu bestätigen, dass der gcloud-Befehl Ihr Projekt kennt:

gcloud config list project

Befehlsausgabe

[core]
project = <PROJECT_ID>

Ist dies nicht der Fall, können Sie die Einstellung mit diesem Befehl vornehmen:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Befehlsausgabe

Updated property [core/project].

Hinweis:Wenn Sie diese Anleitung außerhalb von Cloud Shell ausführen, folgen Sie der Anleitung unter Standardanmeldedaten für Anwendungen einrichten.

3. APIs aktivieren

Aktivieren Sie in Cloud Shell die Artifact Registry API, die Cloud Build API und die Cloud Run API:

gcloud services enable \
  artifactregistry.googleapis.com \
  cloudbuild.googleapis.com \
  run.googleapis.com

Wenn der Vorgang erfolgreich war, erhalten Sie eine Meldung, die ungefähr so aussieht:

Operation "operations/..." finished successfully.

Für die Bereitstellung Ihrer Anwendung nutzt Cloud Run das Container-Ökosystem:

• Cloud Build erstellt automatisch ein Container-Image aus Ihrem Quellcode und überträgt es per Push an Artifact Registry.
• Artifact Registry verwaltet Ihr Container-Image.

Jetzt können Sie mit der Arbeit beginnen und Ihre Bewerbung schreiben.

4. Anwendung schreiben

In diesem Schritt erstellen Sie eine Streamlit-Python-Anwendung, die auf HTTP-Anfragen reagiert.

Arbeitsverzeichnis

Erstellen Sie mit Cloud Shell ein Arbeitsverzeichnis mit dem Namen helloworld-streamlit und wechseln Sie zu diesem Verzeichnis:

mkdir ~/helloworld-streamlit && cd ~/helloworld-streamlit

main.py

Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen main.py:

touch main.py

Bearbeiten Sie die Datei mit Ihrem bevorzugten Befehlszeileneditor (nano, vim oder emacs) oder indem Sie auf die Schaltfläche „Cloud Shell Editor“ klicken:

Wenn Sie die Datei direkt mit dem Cloud Shell-Editor bearbeiten möchten, verwenden Sie diesen Befehl:

cloudshell edit main.py

main.py

import streamlit as st

st.title("Hello World! 👋🌎")
st.markdown(
    """
    This is a demo Streamlit app.

    Enter your name in the text box below and press a button to see some fun features in Streamlit.
    """
)

name = st.text_input("Enter your name:")

# Use columns to create buttons side by side
col1, col2 = st.columns(2)

with col1:
    if st.button("Send balloons! 🎈"):
        st.balloons()
        st.write(f"Time to celebrate {name}! 🥳")
        st.write("You deployed a Streamlit app! 👏")

with col2:
    if st.button("Send snow! ❄️"):
        st.snow()
        st.write(f"Let it snow {name}! 🌨️")
        st.write("You deployed a Streamlit app! 👏")

Mit diesem Code wird ein einfacher Webdienst erstellt, der auf HTTP GET-Anfragen mit einer freundlichen Nachricht antwortet.

requirements.txt

Öffnen Sie das Terminal noch einmal und fügen Sie eine Datei mit dem Namen requirements.txt hinzu, um die Abhängigkeiten zu definieren:

touch requirements.txt

Wenn Sie die Datei direkt mit dem Cloud Shell-Editor bearbeiten möchten, verwenden Sie diesen Befehl:

cloudshell edit requirements.txt

requirements.txt

# https://pypi.org/project/streamlit
streamlit==1.47.0

Die ersten Schritte mit Cloud Run sind für viele andere Programmiersprachen dokumentiert. Anleitungen für Go, Node.js, Java, C#, C++, PHP, Ruby, Shell-Skripts und weitere Sprachen finden Sie unter https://cloud.google.com/run/docs/quickstarts/build-and-deploy.

Die Streamlit-Anwendung ist bereit für die Bereitstellung, aber wir testen sie zuerst…

5. Anwendung testen

Verwenden Sie zum Testen der Anwendung uv, den extrem schnellen Paket- und Projektmanager für Python, der in Cloud Shell vorinstalliert ist.

Erstellen Sie zum Testen der Anwendung eine virtuelle Umgebung:

uv venv

Installieren Sie die Abhängigkeiten:

uv pip install -r requirements.txt

Starten Sie die Anwendung mit streamlit run und deaktivieren Sie --server.enableCORS für Tests, da es mit Cloud Shell in Konflikt steht:

uv run streamlit run main.py --server.port=8080 --server.enableCORS=false

Die Logs zeigen, dass die Streamlit-App ausgeführt wird:

You can now view your Streamlit app in your browser.

  Local URL: http://localhost:8080
  Network URL: http://10.1.0.1:8080
  External URL: http://34.37.7.94:8080

Klicken Sie im Cloud Shell-Fenster auf das Symbol Web Preview und wählen Sie Preview on port 8080 aus:

Es sollte sich jetzt ein Browserfenster öffnen, in dem der Titel Hello World! 👋🌎 angezeigt wird.

Geben Sie Ihren Namen ein und probieren Sie die beiden Schaltflächen auf dem Bildschirm aus.

Wenn Sie fertig sind, kehren Sie zur Haupt-Cloud Shell-Sitzung zurück und beenden Sie die Streamlit-App mit CTRL+C.

Die Anwendung funktioniert wie erwartet. Es ist an der Zeit, sie bereitzustellen.

6. In Cloud Run bereitstellen

Cloud Run ist regional. Die Infrastruktur, in der die Cloud Run-Dienste ausgeführt werden, befindet sich demnach in einer bestimmten Region. Aufgrund der Verwaltung durch Google sind die Anwendungen in allen Zonen innerhalb dieser Region redundant verfügbar. Definieren Sie die Region, die Sie für die Bereitstellung verwenden möchten, z. B.:

REGION=europe-west1

Eine vollständige Liste der unterstützten Regionen finden Sie unter Cloud Run (vollständig verwaltet)-Standorte.

Achten Sie darauf, dass Sie sich noch im Arbeitsverzeichnis befinden:

ls

Dort sollten die folgenden Dateien aufgeführt sein:

main.py  requirements.txt

Erstellen Sie vor der Bereitstellung eine .gcloudignore-Datei mit .venv/. Dadurch wird verhindert, dass die Cloud Run-Bereitstellung die virtuelle Umgebung enthält, die während der lokalen Tests aus uv erstellt wurde.

Erstellen Sie die .gcloudignore mit dem folgenden Befehl:

echo ".venv/" > .gcloudignore

Stellen Sie die Anwendung für Cloud Run bereit:

gcloud run deploy helloworld-streamlit \
  --source . \
  --region $REGION \
  --allow-unauthenticated

• Mit der Option --allow-unauthenticated wird der Dienst öffentlich verfügbar. Verwenden Sie stattdessen --no-allow-unauthenticated, um nicht authentifizierte Anfragen zu vermeiden.

Verwenden Sie gcloud run deploy --help, um alle Optionen zu prüfen.

Beim ersten Mal werden Sie aufgefordert, ein Artifact Registry-Repository zu erstellen. Tippen Sie zur Bestätigung auf Enter:

Deploying from source requires an Artifact Registry Docker repository to store
built containers. A repository named [cloud-run-source-deploy] in region [REGION]
will be created.

Do you want to continue (Y/n)?

Dadurch wird das Hochladen Ihres Quellcodes in das Artifact Registry-Repository und das Erstellen Ihres Container-Images gestartet:

Building using Buildpacks and deploying container ...
* Building and deploying new service... Building Container.           
  OK Creating Container Repository...
  OK Uploading sources...
  * Building Container... Logs are available at ...

Cloud Build verwendet Buildpacks, die die Sprache Ihres Quellcodes automatisch erkennen und ein Container-Image basierend auf der neuesten stabilen Version des Python-Interpreters (Python 3.13 zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Dokuments) erstellen. Bei Bedarf können Sie den Build an eine bestimmte Version anpinnen, indem Sie eine .python-version-Datei in Ihr Quellverzeichnis einfügen. Wenn Sie Buildpacks mit Streamlit verwenden möchten, muss streamlit in der Datei requirements.txt vorhanden sein. Andernfalls wird die App standardmäßig mit gunicorn bereitgestellt, was zu Fehlern mit Streamlit führt.

Weitere Informationen finden Sie unter Python-Anwendung erstellen.

Warten Sie dann einige Sekunden, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist. Wenn die Bereitstellung erfolgreich war, wird in der Befehlszeile die Dienst-URL angezeigt:

...
OK Building and deploying new service... Done.
  OK Creating Container Repository...
  OK Uploading sources...
  OK Building Container... Logs are available at ...
  OK Creating Revision... Creating Service.
  OK Routing traffic...
  OK Setting IAM Policy...
Done.
Service [SERVICE]... has been deployed and is serving 100 percent of traffic.
Service URL: https://SERVICE-PROJECTHASH-REGIONID.a.run.app

Sie können die Dienst-URL mit diesem Befehl abrufen:

SERVICE_URL=$( \
  gcloud run services describe helloworld-streamlit \
  --region $REGION \
  --format "value(status.address.url)" \
)
echo $SERVICE_URL

Es sollte in etwa Folgendes angezeigt werden:

https://helloworld-streamlit-PROJECTHASH-REGIONID.a.run.app

Sie können Ihre Anwendung jetzt verwenden, indem Sie die Dienst-URL in einem Webbrowser öffnen:

Dieses kurze Lab wurde mit der gcloud-Befehlszeile durchgeführt. Cloud Run ist aber auch über die Cloud Console ( console.cloud.google.com/run) verfügbar. Der Dienst helloworld-streamlit sollte jetzt aufgeführt sein:

Sie können die Console auch verwenden, um Cloud Run-Dienste bereitzustellen.

Glückwunsch! Sie haben eine Anwendung in Cloud Run bereitgestellt. Cloud Run skaliert das Container-Image automatisch horizontal, damit die empfangenen Anfragen bearbeitet werden können, und skaliert es wieder herunter, wenn der Bedarf sinkt. Sie zahlen nur für die CPU-, Arbeitsspeicher- und Netzwerkressourcen, die während der Anfrageverarbeitung für diesen Cloud Run-Dienst verbraucht werden.

7. Bereinigen

Während für Cloud Run keine Kosten anfallen, wenn der Dienst nicht verwendet wird, wird Ihnen dennoch das Speichern des Container-Images in Artifact Registry möglicherweise in Rechnung gestellt. Sie können Ihr Repository oder Ihr Cloud-Projekt löschen, um Kosten zu vermeiden. Durch das Löschen des Cloud-Projekts wird die Abrechnung für alle in diesem Projekt verwendeten Ressourcen beendet.

So löschen Sie Ihr Container-Image-Repository:

gcloud artifacts repositories delete cloud-run-source-deploy \
  --location $REGION

So löschen Sie Ihren Cloud Run-Dienst:

gcloud run services delete helloworld-streamlit \
  --region $REGION

So löschen Sie Ihr Google Cloud-Projekt:

1. Rufen Sie Ihre aktuelle Projekt-ID ab:

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)

2. Prüfen Sie, ob es sich um das Projekt handelt, das Sie löschen möchten:

echo $PROJECT_ID

3. Projekt löschen

gcloud projects delete $PROJECT_ID

8. Glückwunsch!

Sie haben eine „Hello World“-Streamlit-Webanwendung erstellt und in Cloud Run bereitgestellt.

Behandelte Themen

• So erstellen Sie eine Streamlit-Anwendung „Hello World“.
• Testen der Anwendung durch Ausführen der Streamlit-App vor der Bereitstellung.
• Cloud Buildpacks und wie das Vorhandensein von streamlit in einem requirements.txt es ermöglicht, dass kein Dockerfile erforderlich ist.
• Streamlit-Anwendung in Cloud Run bereitstellen

Weitere Informationen

• Cloud Run-Dokumentation
• Dev to Prod in Three Easy Steps with Cloud Run
• Führen Sie die Anleitung unter Django in Cloud Run aus, um eine Cloud SQL-Datenbank zu erstellen, Anmeldedaten mit Secret Manager zu verwalten und Django bereitzustellen.
• Weitere Cloud Run-Codelabs