इस कोडलैब (कोड बनाना सीखने के लिए ट्यूटोरियल) के बारे में जानकारी
1. खास जानकारी
यह लैब ऐसी सुविधाएं और क्षमताएं दिखाता है जो कंटेनर वाले एनवायरमेंट में Python ऐप्लिकेशन डेवलप करने का काम करने वाले सॉफ़्टवेयर इंजीनियर के लिए डेवलपमेंट वर्कफ़्लो को आसान बनाने के लिए डिज़ाइन की गई हैं. सामान्य कंटेनर डेवलपमेंट के लिए, उपयोगकर्ता को कंटेनर के ब्यौरे और कंटेनर बनाने की प्रोसेस को समझना ज़रूरी है. इसके अलावा, डेवलपर को आम तौर पर अपने काम करने का फ़्लो तोड़ना पड़ता है, ताकि वे रिमोट एनवायरमेंट में अपने ऐप्लिकेशन की जांच करने और उन्हें डीबग करने के लिए, अपने IDE को छोड़ दें. इस ट्यूटोरियल में बताए गए टूल और टेक्नोलॉजी की मदद से, डेवलपर अपने IDE को छोड़े बिना, कंटेनर वाले ऐप्लिकेशन के साथ असरदार तरीके से काम कर सकते हैं.
आपको क्या सीखने को मिलेगा
इस लैब में, आपको GCP में कंटेनर को डेवलप करने के तरीकों के बारे में जानकारी मिलेगी. जैसे:
- नया Python स्टार्टर ऐप्लिकेशन बनाना
- डेवलपमेंट प्रोसेस के बारे में जानें
- CRUD के आस-पास आराम करने के लिए आसान टूल बनाएं
- GKE (जीकेई) में डिप्लॉय किया जा रहा है
- किसी गड़बड़ी की स्थिति को डीबग करना
- ब्रेकपॉइंट / लॉग का इस्तेमाल करना
- GKE (जीकेई) में बदलावों को फिर से लागू करना
2. सेटअप और ज़रूरी शर्तें
अपने हिसाब से एनवायरमेंट सेटअप करें
- Google Cloud Console में साइन इन करें और नया प्रोजेक्ट बनाएं या किसी मौजूदा प्रोजेक्ट का फिर से इस्तेमाल करें. अगर आपके पास पहले से Gmail या Google Workspace खाता नहीं है, तो आपको नया खाता बनाना होगा.
- प्रोजेक्ट का नाम, इस प्रोजेक्ट में हिस्सा लेने वाले लोगों का डिसप्ले नेम होता है. यह एक वर्ण स्ट्रिंग है, जिसका इस्तेमाल Google API नहीं करता. इसे कभी भी अपडेट किया जा सकता है.
- प्रोजेक्ट आईडी, Google Cloud के सभी प्रोजेक्ट के लिए यूनीक होता है. साथ ही, इसे बदला नहीं जा सकता. इसे सेट करने के बाद बदला नहीं जा सकता. Cloud Console, एक यूनीक स्ट्रिंग अपने-आप जनरेट करता है; आम तौर पर, आपको उसके होने की कोई परवाह नहीं होती. ज़्यादातर कोडलैब में, आपको प्रोजेक्ट आईडी का रेफ़रंस देना होगा. आम तौर पर, इसे
PROJECT_ID
के तौर पर पहचाना जाता है. अगर आपको जनरेट किया गया आईडी पसंद नहीं है, तो किसी भी क्रम में एक और आईडी जनरेट किया जा सकता है. इसके अलावा, खुद भी आज़माया जा सकता है और देखें कि वह उपलब्ध है या नहीं. इस चरण के बाद इसे बदला नहीं जा सकता और प्रोजेक्ट के कुल समय तक बना रहेगा. - आपकी जानकारी के लिए, एक तीसरी वैल्यू यानी प्रोजेक्ट नंबर है. इसका इस्तेमाल कुछ एपीआई करते हैं. दस्तावेज़ में इन तीनों वैल्यू के बारे में ज़्यादा जानें.
- इसके बाद, आपको क्लाउड संसाधनों/एपीआई का इस्तेमाल करने के लिए, Cloud Console में बिलिंग चालू करनी होगी. इस कोडलैब का इस्तेमाल करने पर, आपको ज़्यादा पैसे नहीं चुकाने होंगे. इस ट्यूटोरियल के अलावा, संसाधनों को बंद करने के लिए कि आपको बिलिंग न करनी पड़े. इसके लिए, अपने बनाए गए संसाधनों को मिटाएं या पूरा प्रोजेक्ट मिटाएं. Google Cloud के नए उपयोगकर्ता, 300 डॉलर के मुफ़्त ट्रायल वाले प्रोग्राम में हिस्सा ले सकते हैं.
Cloudshell एडिटर शुरू करें
इस लैब को Google Cloud Shell Editor के साथ इस्तेमाल करने के लिए डिज़ाइन और टेस्ट किया गया था. एडिटर को ऐक्सेस करने के लिए,
- https://console.cloud.google.com पर जाकर, अपना Google प्रोजेक्ट ऐक्सेस करें.
- सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद, Cloud Shell एडिटर आइकॉन पर क्लिक करें
- आपकी विंडो के सबसे नीचे एक नया पैनल खुलेगा
- 'एडिटर' बटन पर क्लिक करें
- इसके बाद, दाईं ओर एक एक्सप्लोरर और बीच वाले हिस्से में एडिटर खुलेगा
- स्क्रीन के सबसे नीचे टर्मिनल पैनल भी उपलब्ध होना चाहिए
- अगर टर्मिनल खुला नहीं है, तो नई टर्मिनल विंडो खोलने के लिए `ctrl+`` के कुंजी कॉम्बिनेशन का इस्तेमाल करें
एनवायरमेंट का सेटअप
Cloud Shell में, अपना प्रोजेक्ट आईडी और अपने प्रोजेक्ट का प्रोजेक्ट नंबर सेट करें. उन्हें PROJECT_ID
और PROJECT_ID
वैरिएबल के तौर पर सेव करें.
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID \
--format='value(projectNumber)')
इस लैब में इस्तेमाल किए जा रहे इन्फ़्रास्ट्रक्चर का प्रावधान करें
इस लैब में, आपको GKE (जीकेई) पर कोड डिप्लॉय करना होगा. साथ ही, स्पैनर डेटाबेस में स्टोर किए गए डेटा को ऐक्सेस करना होगा. क्लाउड वर्कस्टेशन का इस्तेमाल, आईडीई के तौर पर भी किया जा सकता है. नीचे दी गई सेटअप स्क्रिप्ट आपके लिए यह इन्फ़्रास्ट्रक्चर तैयार करती है.
- सेटअप स्क्रिप्ट डाउनलोड करें और इसे एक्ज़ीक्यूटेबल बनाएं.
wget https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-developer-workshop/main/labs/python/setup_with_cw.sh
chmod +x setup_with_cw.sh
setup_with_cw.sh
फ़ाइल खोलें और वर्तमान में CHANGEME पर सेट पासवर्ड के मानों में बदलाव करें- GKE (जीकेई) क्लस्टर और स्पैनर डेटाबेस तैयार करने के लिए, सेटअप स्क्रिप्ट चलाएं और इस लैब में इस्तेमाल किए जाने वाले आपके डेटाबेस को देखें
./setup_with_cw.sh &
क्लाउड वर्कस्टेशन क्लस्टर
- Cloud Console में Cloud Workstations खोलें. क्लस्टर के
READY
स्टेटस में होने का इंतज़ार करें.
Workstations कॉन्फ़िगरेशन बनाएं
- अगर आपका Cloud Shell सेशन डिसकनेक्ट हो गया है, तो "फिर से कनेक्ट करें" पर क्लिक करें और फिर प्रोजेक्ट आईडी सेट करने के लिए gcloud cli कमांड चलाएं. कमांड चलाने से पहले, नीचे दिए गए सैंपल प्रोजेक्ट आईडी को अपने qwiklabs प्रोजेक्ट आईडी से बदलें.
gcloud config set project qwiklabs-gcp-project-id
- Cloud Workstations कॉन्फ़िगरेशन बनाने के लिए, नीचे दी गई स्क्रिप्ट को टर्मिनल में डाउनलोड करें और चलाएं.
wget https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-developer-workshop/main/labs/python/workstation_config_setup.sh
chmod +x workstation_config_setup.sh
./workstation_config_setup.sh
- कॉन्फ़िगरेशन सेक्शन में जाकर, नतीजों की पुष्टि करें. READY स्थिति में बदलने में दो मिनट लगेंगे.
- कंसोल में Cloud Workstations खोलें और नया इंस्टेंस बनाएं.
- नाम को
my-workstation
में बदलें और मौजूदा कॉन्फ़िगरेशन को चुनें:codeoss-python
.
- Workstations सेक्शन में जाकर, नतीजों की पुष्टि करें.
वर्कस्टेशन लॉन्च करें
- वर्कस्टेशन शुरू और लॉन्च करें. वर्कस्टेशन शुरू होने में कुछ मिनट लगेंगे.
- पता बार में मौजूद आइकॉन पर क्लिक करके, तीसरे पक्ष की कुकी को अनुमति दें.
- "साइट काम नहीं कर रही है?" पर क्लिक करें.
- "कुकी की अनुमति दें" पर क्लिक करें.
- वर्कस्टेशन लॉन्च होने के बाद, आपको कोड OSS IDE दिखेगा. "हो गया के रूप में चिह्नित करें" पर क्लिक करें 'शुरू करें' पेज पर, वर्कस्टेशन IDE पर
3. नया Python स्टार्टर ऐप्लिकेशन बनाएं
इस सेक्शन में, आपको एक नया Python ऐप्लिकेशन बनाना होगा.
- नया टर्मिनल खोलें.
- नई डायरेक्ट्री बनाएं और उसे फ़ाइल फ़ोल्डर के तौर पर खोलें
mkdir music-service && cd music-service
code-oss-cloud-workstations -r --folder-uri="$PWD"
अगर आपको यह मैसेज दिखता है, तो 'अनुमति दें' बटन पर क्लिक करें, ताकि आप उसे कॉपी करके वर्कस्टेशन में चिपका सकें.
requirements.txt
नाम की एक फ़ाइल बनाएं और यहां दिए गए कॉन्टेंट को उसमें कॉपी करें
Flask
gunicorn
google-cloud-spanner
ptvsd==4.3.2
app.py
नाम की एक फ़ाइल बनाएं और उसमें यह कोड चिपकाएं
import os
from flask import Flask, request, jsonify
from google.cloud import spanner
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello_world():
message="Hello, World!"
return message
if __name__ == '__main__':
server_port = os.environ.get('PORT', '8080')
app.run(debug=False, port=server_port, host='0.0.0.0')
Dockerfile
नाम की एक फ़ाइल बनाएं और उसमें इन्हें चिपकाएं
FROM python:3.8
ARG FLASK_DEBUG=0
ENV FLASK_DEBUG=$FLASK_DEBUG
ENV FLASK_APP=app.py
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt
COPY . .
ENTRYPOINT ["python3", "-m", "flask", "run", "--port=8080", "--host=0.0.0.0"]
ध्यान दें: FLASK_DEBUG=1 आपको Python फ़्लास्क ऐप्लिकेशन में, कोड में हुए बदलावों को अपने-आप फिर से लोड करने की सुविधा देता है. इस Dockerfile की मदद से, इस वैल्यू को बिल्ड आर्ग्युमेंट के तौर पर पास किया जा सकता है.
मेनिफ़ेस्ट जनरेट करें
अपने टर्मिनल में, डिफ़ॉल्ट skaffold.yaml और डिप्लॉयमेंट.yaml मोड को जनरेट करने के लिए इस कमांड को एक्ज़ीक्यूट करें
- नीचे दिए गए निर्देश से, स्केलोल्ड को शुरू करें
skaffold init --generate-manifests
जब आपसे कहा जाए, तब कर्सर को एक से दूसरी जगह ले जाने के लिए ऐरो का इस्तेमाल करें. साथ ही, विकल्पों को चुनने के लिए स्पेसबार का इस्तेमाल करें.
चुनें:
- पोर्ट के लिए
8080
- कॉन्फ़िगरेशन सेव करने के लिए
y
स्केलोल्ड कॉन्फ़िगरेशन अपडेट करें
- ऐप्लिकेशन का डिफ़ॉल्ट नाम बदलना
skaffold.yaml
खोलें- इमेज के उस नाम को चुनें जो फ़िलहाल
dockerfile-image
के तौर पर सेट है - राइट क्लिक करें और 'सभी घटनाएं बदलें' को चुनें
- नया नाम,
python-app
के तौर पर लिखें - बिल्ड सेक्शन में और बदलाव करके
FLASK_DEBUG=1
पास करने के लिएdocker.buildArgs
जोड़ें- IDE से चल रहे कंटेनर तक,
*.py
फ़ाइलों में किए गए किसी भी बदलाव को लोड करने के लिए सेटिंग सिंक करें
बदलावों के बाद, skaffold.yaml
फ़ाइल में बिल्ड सेक्शन कुछ ऐसा दिखेगा:
build:
artifacts:
- image: python-app
docker:
buildArgs:
FLASK_DEBUG: "1"
dockerfile: Dockerfile
sync:
infer:
- '**/*.py'
Kubernetes कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में बदलाव करें
- डिफ़ॉल्ट नाम बदलना
deployment.yaml
फ़ाइल खोलें- इमेज के उस नाम को चुनें जो फ़िलहाल
dockerfile-image
के तौर पर सेट है - राइट क्लिक करें और 'सभी घटनाएं बदलें' को चुनें
- नया नाम,
python-app
के तौर पर लिखें
4. डेवलपमेंट प्रोसेस की जानकारी
कारोबारी लॉजिक को जोड़कर अब अपने ऐप्लिकेशन को डिप्लॉय और टेस्ट किया जा सकता है. नीचे दिए गए सेक्शन में, Cloud Code प्लगिन के इस्तेमाल के बारे में बताया जाएगा. इसके अलावा, यह प्लगिन आपकी डेवलपमेंट प्रोसेस को आसान बनाने के लिए skaffold के साथ इंटिग्रेट होता है. अगर इन चरणों को GKE (जीकेई) पर डिप्लॉय किया जाता है, तो Cloud Code और Skaffold, आपके कंटेनर की इमेज अपने-आप बनाएंगे, उसे कंटेनर रजिस्ट्री में पुश करेंगे, और फिर your
ऐप्लिकेशन को GKE (जीकेई) पर डिप्लॉय करेंगे. ऐसा, पर्दे के पीछे की गतिविधियों और डेवलपर फ़्लो से जुड़ी जानकारी को समझकर किया जा सकता है.
Google Cloud में साइन इन करें
- Cloud Code आइकॉन पर क्लिक करें और "Google Cloud में साइन इन करें" को चुनें:
- "साइन इन करने के लिए आगे बढ़ें" पर क्लिक करें.
- Terminal में आउटपुट देखें और लिंक खोलें:
- अपने Qwiklabs छात्र-छात्राओं के क्रेडेंशियल के साथ लॉगिन करें.
- "अनुमति दें" चुनें:
- पुष्टि करने वाला कोड कॉपी करें और Workstation टैब पर वापस जाएं.
- पुष्टि करने के लिए भेजा गया कोड चिपकाएं और Enter दबाएं.
Kubernetes क्लस्टर जोड़ें
- कोई क्लस्टर जोड़ें
- Google Kubernetes Engine चुनें:
- प्रोजेक्ट चुनें.
- "Python-cluster" को चुनें जो शुरुआती सेटअप में बनाया गया था.
- क्लस्टर अब Cloud Code के तहत, Kubernetes क्लस्टर की सूची में दिखता है. क्लस्टर को यहां से नेविगेट करें और उसके बारे में ज़्यादा जानें.
gcloud cli का इस्तेमाल करके मौजूदा प्रोजेक्ट आईडी सेट करें
- qwiklabs पेज से इस लैब का प्रोजेक्ट आईडी कॉपी करें.
- प्रोजेक्ट आईडी सेट करने के लिए, टर्मिनल से gcloud cli कमांड चलाएं. कमांड चलाने से पहले, सैंपल प्रोजेक्ट आईडी बदलें. नीचे दिया गया निर्देश चलाने से पहले, प्रोजेक्ट आईडी डालें.
gcloud config set project qwiklabs-gcp-project-id
Kubernetes में डिप्लॉय करें
- Cloud Shell Editor में सबसे नीचे मौजूद पैनल में, Cloud Code फ़ाॅर्म चुनें
- सबसे ऊपर दिखने वाले पैनल में, Kubernetes पर चलाएं को चुनें.. अगर पूछा जाए, तो मौजूदा Kubernetes संदर्भ इस्तेमाल करने के लिए 'हां' चुनें.
यह निर्देश, सोर्स कोड बनाना शुरू करता है और फिर टेस्ट करता है. बिल्ड और टेस्ट को पूरा होने में कुछ मिनट लगेंगे. इन टेस्ट में यूनिट टेस्ट शामिल होते हैं. साथ ही, इनमें पुष्टि करने का एक चरण शामिल होता है, जो डिप्लॉयमेंट एनवायरमेंट के लिए सेट किए गए नियमों की जांच करता है. पुष्टि करने का यह चरण पहले ही कॉन्फ़िगर किया जा चुका है. इससे यह पक्का होता है कि आपको डेवलपमेंट एनवायरमेंट में काम करने के दौरान, डिप्लॉयमेंट से जुड़ी समस्याओं की चेतावनी मिलती रहे.
- पहली बार निर्देश चलाने पर स्क्रीन के सबसे ऊपर एक प्रॉम्प्ट दिखेगा, जिसमें पूछा जाएगा कि क्या आपको मौजूदा kubernetes कॉन्टेक्स्ट चाहिए या नहीं. इसके लिए, "हां" चुनें और उसका इस्तेमाल मौजूदा संदर्भ के तौर पर करें.
- इसके बाद एक प्रॉम्प्ट दिखेगा, जिसमें पूछा जाएगा कि किस कंटेनर रजिस्ट्री का इस्तेमाल करना है. दी गई डिफ़ॉल्ट वैल्यू को स्वीकार करने के लिए, Enter दबाएं
- "आउटपुट" चुनें प्रोग्रेस और सूचनाएं देखने के लिए निचले पैनल के टैब में. ड्रॉपडाउन का इस्तेमाल करके, "Kubernetes: रन/डीबग" चुनें
- "Kubernetes: रन/डीबग - ज़्यादा जानकारी" चुनें अतिरिक्त विवरण और कंटेनर से लाइव स्ट्रीमिंग लॉग देखने के लिए दाईं ओर दिए गए चैनल ड्रॉप-डाउन में
बिल्ड और टेस्ट पूरे होने के बाद, आउटपुट टैब के लॉग में "Kubernetes: Run/Debug" नाम से लिंक की गई यूआरएल http://localhost: 8080 होगा व्यू.
- Cloud Code टर्मिनल में, आउटपुट में मौजूद पहले यूआरएल (http://localhost:8080) पर कर्सर घुमाएं. इसके बाद, दिखने वाले टूल टिप में 'वेब झलक खोलें' चुनें.
- एक नया ब्राउज़र टैब खुलेगा और
Hello, World!
मैसेज दिखेगा
फिर से लोड करें
app.py
फ़ाइल खोलें- वेलकम मैसेज को
Hello from Python
में बदलें
ध्यान दें कि Output
विंडो Kubernetes: Run/Debug
व्यू में, वॉचर अपडेट की गई फ़ाइलों को Kubernetes के कंटेनर के साथ सिंक करता है
Update initiated Build started for artifact python-app Build completed for artifact python-app Deploy started Deploy completed Status check started Resource pod/python-app-6f646ffcbb-tn7qd status updated to In Progress Resource deployment/python-app status updated to In Progress Resource deployment/python-app status completed successfully Status check succeeded ...
Kubernetes: Run/Debug - Detailed
व्यू पर स्विच करने पर, यह दिखेगा कि ऐप्लिकेशन में किए गए बदलावों की पहचान करने के बाद, यह ऐप्लिकेशन को बनाता और फिर से डिप्लॉय करता है
files modified: [app.py]
Syncing 1 files for gcr.io/veer-pylab-01/python-app:3c04f58-dirty@sha256:a42ca7250851c2f2570ff05209f108c5491d13d2b453bb9608c7b4af511109bd
Copying files:map[app.py:[/app/app.py]]togcr.io/veer-pylab-01/python-app:3c04f58-dirty@sha256:a42ca7250851c2f2570ff05209f108c5491d13d2b453bb9608c7b4af511109bd
Watching for changes...
[python-app] * Detected change in '/app/app.py', reloading
[python-app] * Restarting with stat
[python-app] * Debugger is active!
[python-app] * Debugger PIN: 744-729-662
- अपडेट किए गए नतीजे देखने के लिए, उस ब्राउज़र टैब को रीफ़्रेश करें जहां आपने पिछले नतीजे देखे थे.
डीबग करना
- डीबग व्यू पर जाएं और मौजूदा थ्रेड
को रोकें. अगर आपसे पूछा जाए, तो हर बार दौड़ने के बाद स्टोरेज खाली किया जा सकता है.
- ऐप्लिकेशन को
debug
मोड में चलाने के लिए, सबसे नीचे मौजूद मेन्यू मेंCloud Code
पर क्लिक करें औरDebug on Kubernetes
को चुनें.
Output
विंडो केKubernetes Run/Debug - Detailed
व्यू में, ध्यान दें कि skaffold, इस ऐप्लिकेशन को डीबग मोड में डिप्लॉय करेगा.
- प्रोसेस पूरी होने के बाद. आपको दिखेगा कि डीबगर जुड़ा हुआ है और आउटपुट टैब में लिखा है:
Attached debugger to container "python-app-8476f4bbc-h6dsl" successfully.
और यूआरएल http://localhost:8080 सूची में मौजूद है.
Port forwarding pod/python-app-8bd64cf8b-cskfl in namespace default, remote port 5678 -> http://127.0.0.1:5678
- सबसे नीचे मौजूद स्टेटस बार का रंग नीले से नारंगी रंग में बदल जाता है. इससे पता चलता है कि यह डीबग मोड में है.
Kubernetes Run/Debug
व्यू में, देखें कि डीबग किया जा सकने वाला कंटेनर शुरू हो गया है
**************URLs***************** Forwarded URL from service python-app: http://localhost:8080 Debuggable container started pod/python-app-8bd64cf8b-cskfl:python-app (default) Update succeeded ***********************************
ब्रेकपॉइंट इस्तेमाल करें
app.py
फ़ाइल खोलेंreturn message
वाला स्टेटमेंट ढूंढें- लाइन नंबर की बाईं ओर मौजूद खाली जगह पर क्लिक करके, उस लाइन में एक ब्रेकपॉइंट जोड़ें. ब्रेकपॉइंट सेट होने का पता लगाने के लिए, लाल रंग का इंंडिकेटर दिखेगा
- पहली बार इस प्रॉम्प्ट को चलाने पर, आपसे पूछा जाएगा कि कंटेनर के अंदर सोर्स कहां है. यह वैल्यू Dockerfile में मौजूद डायरेक्ट्री से जुड़ी है.
डिफ़ॉल्ट सहमति को स्वीकार करने के लिए Enter दबाएं
ऐप्लिकेशन को बनाने और डिप्लॉय करने में कुछ मिनट लगेंगे.
- अपने ब्राउज़र को फिर से लोड करें और ध्यान दें कि डीबगर, ब्रेकपॉइंट पर प्रोसेस को रोक देता है. साथ ही, इससे आपको GKE (जीकेई) में रिमोट तरीके से चल रहे ऐप्लिकेशन के वैरिएबल और स्थिति की जांच करने की अनुमति मिलती है
- 'वैरिएबल' सेक्शन में नीचे की ओर क्लिक करें
- वहां मौजूद 'स्थानीय' पर क्लिक करने पर आपको
"message"
वैरिएबल दिखेगा. - वैरिएबल के नाम "मैसेज" पर दो बार क्लिक करें और पॉप-अप में, वैल्यू को बदलकर
"Greetings from Python"
जैसा कुछ करें - डीबग कंट्रोल पैनल में 'जारी रखें' बटन पर क्लिक करें
- अपने ब्राउज़र में उस जवाब की समीक्षा करें जो अब आपकी डाली गई अपडेट की गई वैल्यू दिखाता है.
- "डीबग" बंद करना मोड चालू करने के लिए, 'रोकें' बटन
को दबाएं. इसके बाद, ब्रेकपॉइंट पर फिर से क्लिक करके ब्रेकपॉइंट हटाएं.
5. सीआरयूडी के लिए आसान रेस्ट सर्विस डेवलप करना
इस समय आपका ऐप्लिकेशन कंटेनर वाले डेवलपमेंट के लिए पूरी तरह से कॉन्फ़िगर हो गया है और आपने Cloud Code के साथ बेसिक डेवलपमेंट वर्कफ़्लो को समझ लिया है. नीचे दिए गए सेक्शन में, Google Cloud में मैनेज किए जा रहे डेटाबेस से कनेक्ट करके अन्य सर्विस एंडपॉइंट को जोड़कर, उन चीज़ों की प्रैक्टिस की जाती है जो आपने सीखी हैं.
बाकी सेवा को कोड करें
नीचे दिया गया कोड, आराम करने वाली एक आसान सेवा बनाता है. इसमें ऐप्लिकेशन का बैक अप लेने वाले डेटाबेस के तौर पर स्पैनर का इस्तेमाल किया जाता है. नीचे दिए गए कोड को अपने ऐप्लिकेशन में कॉपी करके ऐप्लिकेशन बनाएं.
app.py
को नीचे दिए गए कॉन्टेंट से बदलकर मुख्य ऐप्लिकेशन बनाएं
import os
from flask import Flask, request, jsonify
from google.cloud import spanner
app = Flask(__name__)
instance_id = "music-catalog"
database_id = "musicians"
spanner_client = spanner.Client()
instance = spanner_client.instance(instance_id)
database = instance.database(database_id)
@app.route("/")
def hello_world():
return "<p>Hello, World!</p>"
@app.route('/singer', methods=['POST'])
def create():
try:
request_json = request.get_json()
singer_id = request_json['singer_id']
first_name = request_json['first_name']
last_name = request_json['last_name']
def insert_singers(transaction):
row_ct = transaction.execute_update(
f"INSERT Singers (SingerId, FirstName, LastName) VALUES" \
f"({singer_id}, '{first_name}', '{last_name}')"
)
print("{} record(s) inserted.".format(row_ct))
database.run_in_transaction(insert_singers)
return {"Success": True}, 200
except Exception as e:
return e
@app.route('/singer', methods=['GET'])
def get_singer():
try:
singer_id = request.args.get('singer_id')
def get_singer():
first_name = ''
last_name = ''
with database.snapshot() as snapshot:
results = snapshot.execute_sql(
f"SELECT SingerId, FirstName, LastName FROM Singers " \
f"where SingerId = {singer_id}",
)
for row in results:
first_name = row[1]
last_name = row[2]
return (first_name,last_name )
first_name, last_name = get_singer()
return {"first_name": first_name, "last_name": last_name }, 200
except Exception as e:
return e
@app.route('/singer', methods=['PUT'])
def update_singer_first_name():
try:
singer_id = request.args.get('singer_id')
request_json = request.get_json()
first_name = request_json['first_name']
def update_singer(transaction):
row_ct = transaction.execute_update(
f"UPDATE Singers SET FirstName = '{first_name}' WHERE SingerId = {singer_id}"
)
print("{} record(s) updated.".format(row_ct))
database.run_in_transaction(update_singer)
return {"Success": True}, 200
except Exception as e:
return e
@app.route('/singer', methods=['DELETE'])
def delete_singer():
try:
singer_id = request.args.get('singer')
def delete_singer(transaction):
row_ct = transaction.execute_update(
f"DELETE FROM Singers WHERE SingerId = {singer_id}"
)
print("{} record(s) deleted.".format(row_ct))
database.run_in_transaction(delete_singer)
return {"Success": True}, 200
except Exception as e:
return e
port = int(os.environ.get('PORT', 8080))
if __name__ == '__main__':
app.run(threaded=True, host='0.0.0.0', port=port)
डेटाबेस कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें
Spanner से सुरक्षित रूप से कनेक्ट करने के लिए, वर्कलोड आईडी का इस्तेमाल करने के लिए ऐप्लिकेशन को सेट अप करें. इससे, आपका ऐप्लिकेशन अपने सेवा खाते के तौर पर काम करता है. साथ ही, डेटाबेस को ऐक्सेस करते समय, उसे अलग-अलग अनुमतियां मिलती हैं.
deployment.yaml
अपडेट करें. फ़ाइल के अंत में निम्न कोड जोड़ें (पक्का करें कि आप नीचे दिए गए उदाहरण में टैब इंडेंट रखें)
serviceAccountName: python-ksa
nodeSelector:
iam.gke.io/gke-metadata-server-enabled: "true"
बदलावों के बाद, खास जानकारी वाला सेक्शन कुछ ऐसा दिखना चाहिए
spec: containers: - name: python-app image: python-app serviceAccountName: python-ksa nodeSelector: iam.gke.io/gke-metadata-server-enabled: "true"
ऐप्लिकेशन डिप्लॉय करें और उसकी पुष्टि करें
- क्लाउड शेल एडिटर में सबसे नीचे मौजूद पैनल में,
Cloud Code
को चुनें. इसके बाद, स्क्रीन पर सबसे ऊपर मौजूदDebug on Kubernetes
को चुनें. - बिल्ड और टेस्ट हो जाने के बाद, आउटपुट टैब में यह मैसेज दिखता है:
Resource deployment/python-app status completed successfully
और एक यूआरएल दिखता है: "service Python-app से फ़ॉरवर्ड किया गया यूआरएल: http://localhost:8080" - कुछ एंट्री जोड़ें.
Cloud Shell Terminal से, नीचे दिए गए निर्देश को चलाएं
curl -X POST http://localhost:8080/singer -H 'Content-Type: application/json' -d '{"first_name":"Cat","last_name":"Meow", "singer_id": 6}'
- टर्मिनल में नीचे दिए गए निर्देश को चलाकर, जीईटी की जांच करें
curl -X GET http://localhost:8080/singer?singer_id=6
- परीक्षण हटाएं: अब निम्न आदेश चलाकर किसी प्रविष्टि को हटाने का प्रयास करें. अगर ज़रूरी हो, तो item-id की वैल्यू बदलें.
curl -X DELETE http://localhost:8080/singer?singer_id=6
This throws an error message
500 Internal Server Error
समस्या की पहचान करना और उसे ठीक करना
- डीबग मोड में जाएं और समस्या का पता लगाएं. इसके लिए, यहां कुछ सुझाव दिए गए हैं:
- हमें पता है कि DELETE में कुछ गड़बड़ी है, क्योंकि यह मनचाहा नतीजा नहीं दे रहा है. इसलिए, आपको
delete_singer
तरीके में,app.py
में ब्रेकपॉइंट सेट करना होगा. - सिलसिलेवार तरीके से एक्ज़ीक्यूशन करें और बाईं विंडो में लोकल वैरिएबल की वैल्यू देखने के लिए, हर चरण पर वैरिएबल देखें.
singer_id
औरrequest.args
जैसी खास वैल्यू देखने के लिए, इन वैरिएबल को वॉच विंडो में जोड़ें.
- ध्यान दें कि
singer_id
के लिए असाइन की गई वैल्यूNone
है. समस्या ठीक करने के लिए कोड बदलें.
तय कोड स्निपेट ऐसा दिखेगा.
@app.route('/delete-singer', methods=['DELETE', 'GET']) def delete_singer(): try: singer_id = request.args.get('singer_id')
- एक बार ऐप्लिकेशन के रीस्टार्ट होने पर, उसे मिटाने की कोशिश करके दोबारा जांच करें.
- डीबग टूलबार में लाल रंग के स्क्वेयर पर क्लिक करके, डीबग करने वाले सेशन को रोकें
6. साफ़-सफ़ाई सेवा
बधाई हो! इस लैब में, आपने शुरुआत से एक नया Python ऐप्लिकेशन बनाया है और उसे कंटेनर के साथ असरदार तरीके से काम करने के लिए कॉन्फ़िगर किया है. इसके बाद, आपने पुराने ऐप्लिकेशन स्टैक में मिलने वाले डेवलपर फ़्लो का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन को किसी रिमोट GKE क्लस्टर में डिप्लॉय और डीबग किया.
लैब पूरा होने के बाद, स्टोरेज खाली करने के लिए:
- लैब में इस्तेमाल की गई फ़ाइलें मिटाना
cd ~ && rm -rf ~/music-service
- प्रोजेक्ट को मिटाएं, ताकि उससे जुड़े सभी इन्फ़्रास्ट्रक्चर और संसाधनों को हटाया जा सके