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Visão geral

O Cloud Storage permite o armazenamento global e a recuperação de volumes de dados a qualquer momento. Você pode usar o Cloud Storage em diversas situações, como na veiculação de conteúdo de sites, no armazenamento de dados para recuperação de desastres e arquivos ou na distribuição de grandes objetos de dados a usuários por download direto.

Neste laboratório, você irá configurar um aplicativo para usar o Cloud Storage no armazenamento e recuperação de dados. O aplicativo é um teste on-line e os dados são coletados nos formulários, que contêm uma imagem do computador local enviada por upload.

Objetivos

Neste laboratório, você aprenderá a:

• configurar o Cloud Shell como o ambiente de desenvolvimento;
• atualizar o código do aplicativo para integrar o Cloud Datastore;
• usar o aplicativo de teste para fazer upload de um arquivo de imagem no Cloud Storage e conferir a imagem no próprio aplicativo.

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do Laboratório, à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer Login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.

4. Clique em Próxima.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.

6. Clique em Próxima.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.

Ativar o Cloud Shell

O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.

1. Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.

2. Clique nas seguintes janelas:

   • Continue na janela de informações do Cloud Shell.
   • Autorize o Cloud Shell a usar suas credenciais para fazer chamadas de APIs do Google Cloud.

Depois de se conectar, você verá que sua conta já está autenticada e que o projeto está configurado com seu Project_ID, . A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

A gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

3. (Opcional) É possível listar o nome da conta ativa usando este comando:

gcloud auth list

4. Clique em Autorizar.

Saída:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opcional) É possível listar o ID do projeto usando este comando:

gcloud config list project

Saída:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Observação: consulte a documentação completa da gcloud no Google Cloud no guia de visão geral da gcloud CLI.

Iniciar o editor de código do Cloud Shell

1. No Cloud Shell, clique em Abrir editor para iniciar o editor de código.

Observação: o editor de código é iniciado em uma guia separada do navegador, junto com o Cloud Shell.

2. Execute o comando a seguir para configurar o ID do seu projeto, substituindo YOUR-PROJECT-ID pelo ID especificado:

gcloud config set project <YOUR-PROJECT-ID>

Tarefa 1: prepare o aplicativo de teste

Nesta seção você vai acessar o Cloud Shell, clonar o repositório git que contém o aplicativo de teste e executar o aplicativo.

Clonar o código-fonte no Cloud Shell

• Clone o repositório deste curso usando o comando abaixo:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

Configurar e executar o aplicativo de teste

1. Mude o diretório de trabalho:

   cd ~/training-data-analyst/courses/developingapps/python/cloudstorage/start

2. Defina a região usando uma variável:

   REGION={{{project_0.default_region | REGION}}} sed -i s/us-central/$REGION/g prepare_environment.sh

3. Configure o aplicativo:

   . prepare_environment.sh Observação: ignore os avisos.

   Esse arquivo de script faz o seguinte:

   • Cria um aplicativo do App Engine
   • Exporta a variável de ambiente GCLOUD_PROJECT
   • Atualiza o pip e depois executa pip install -r requirements.txt
   • Cria entidades no Cloud Datastore
   • Exibe o ID do projeto

4. Execute o aplicativo:

   python run_server.py

   O aplicativo está sendo executado quando a seguinte saída aparece:

   * Running on http://127.0.0.1:8080/ (Press CTRL+C to quit) * Restarting with stat * Debugger is active! * Debugger PIN: 502-577-323

Revisar o aplicativo de teste

1. Para acessar o aplicativo, clique em Visualização na Web > Visualizar na porta 8080.

2. Clique no link Create Question na barra de ferramentas.

Um formulário simples com caixas de texto para as perguntas e respostas vai aparecer, além de botões de opção para a escolha da alternativa correta.

Observação: o formulário tem um novo campo para upload de arquivos que pode ser usado no envio de imagens ou vídeos. Neste laboratório, você vai fazer o upload de um arquivo de imagem (semelhante ao upload de vídeos).

Tarefa 2: examine o código do aplicativo de teste

Nesta seção, você vai revisar o código do aplicativo para o estudo de caso.

Neste laboratório, você verá e editará arquivos. Você pode usar os editores de shell instalados no Cloud Shell, como nano ou vim, ou usar o editor de código do Cloud Shell.

Neste laboratório, vamos usar o editor do Cloud Shell para revisar o código do aplicativo de teste.

Verificar o código do aplicativo

1. Navegue até a pasta /training-data-analyst/courses/developingapps/python/datastore/start usando o painel do navegador de arquivos no lado esquerdo do editor.

2. Selecione o arquivo add.html na pasta …quiz/webapp/templates/.

   Esse arquivo contém o modelo para o formulário "Create Question".

   O formulário foi modificado para usar multipart/form-data como o enc-type, e há dois novos controles de formulário:

   • Um controle de upload de arquivo chamado image
   • Um campo oculto chamado imageUrl

3. Selecione o arquivo routes.py na pasta ...quiz/webapp.

   Esse arquivo contém a rota para o gerenciador POST que recebe os dados do formulário. Ele foi modificado para receber o arquivo de imagem do formulário.

4. Selecione o arquivo questions.py na pasta ...quiz/webapp.

   Esse arquivo contém o gerenciador que processa os dados do formulário extraídos do arquivo routes.py. Você modificará esse arquivo para usar um novo módulo que seja um cliente do Cloud Storage.

5. Selecione o arquivo ...quiz/gcp/storage.py.

   Nele, você escreverá o código para salvar os dados do arquivo de imagem no Cloud Storage.

Tarefa 3: crie um bucket do Cloud Storage

Nesta seção, você criará um bucket do Cloud Storage e exportará uma variável de ambiente que faz referência a ele.

1. Volte para a linha de comando do Cloud Shell.

2. Interrompa o aplicativo pressionando Ctrl + C.

3. Crie um bucket do Cloud Storage chamado <Project ID>-media:

   gsutil mb gs://$DEVSHELL_PROJECT_ID-media

   É possível criar um bucket com o comando gsutil mb, transmitindo o nome do bucket como gs://BUCKET_NAME

   Use $DEVSHELL_PROJECT_ID como o prefixo do nome do bucket seguido por -media

4. Para exportar o bucket do Cloud Storage como uma variável de ambiente com o nome GCLOUD_BUCKET, execute este comando:

export GCLOUD_BUCKET=$DEVSHELL_PROJECT_ID-media Observação: lembre-se que o aplicativo usa as variáveis de ambiente para fazer a configuração. Isso permite que a equipe de desenvolvedores implante o aplicativo durante o desenvolvimento, teste, preparo ou produção, alterando apenas essas variáveis.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Criar um bucket

Tarefa 4: adicione objetos ao Cloud Storage

Nesta seção, você vai escrever o código para salvar os arquivos enviados por upload no Cloud Storage.

Importante: atualize o código nas seções marcadas da seguinte maneira:

# TODO

# END TODO

Para maximizar seu aprendizado, revise o código, os comentários inline e a documentação da API relacionada.

Para mais informações sobre a documentação da API do Cloud Storage, consulte APIs e referência.

Importar e usar o módulo Python do Cloud Storage

1. No editor de código, vá para o início do arquivo ...quiz/gcp/storage.py.
2. Confira o nome do bucket na variável de ambiente GCLOUD_BUCKET.
3. Importe o módulo de armazenamento do pacote google.client.
4. Crie um cliente do Cloud Storage.
5. Crie uma referência para o bucket do Cloud Storage.

quiz/gcp/storage.py

# TODO: Confira o nome do bucket na # variável de ambiente GCLOUD_BUCKET bucket_name = os.getenv('GCLOUD_BUCKET') # END TODO # TODO: Importe o módulo de armazenamento from google.cloud import storage # END TODO # TODO: Crie um cliente para o Cloud Storage storage_client = storage.Client() # END TODO # TODO: Use o cliente para encontrar o bucket do Cloud Storage bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name) # END TODO

Escreva o código para enviar um arquivo ao Cloud Storage

1. Ainda em storage.py, na função upload_file(...), remova a instrução "pass" existente e use o cliente do Cloud Storage para fazer upload de um arquivo no bucket desse serviço e torná-lo público.
2. Crie uma referência para um objeto blob do Cloud Storage no bucket.
3. Use o objeto blob para fazer upload da imagem.
4. Torne o arquivo público.
5. Retorne o URL público do blob.

quiz/gcp/storage.py - Função upload)file(...)

""" Uploads a file to a given Cloud Storage bucket and returns the public url to the new object. """ def upload_file(image_file, public): # TODO: Use o bucket para recuperar um objeto blob blob = bucket.blob(image_file.filename) # END TODO # TODO: Use o blob para fazer upload do arquivo blob.upload_from_string( image_file.read(), content_type=image_file.content_type) # END TODO # TODO: Torne o objeto público if public: blob.make_public() # END TODO # TODO: Modifique para encontrar o URL público do blob return blob.public_url # END TODO

6. Salve o arquivo storage.py.

Escreva o código para usar a funcionalidade do Cloud Storage

1. No editor, vá para o início do arquivo ...quiz/webapp/questions.py.
2. Modifique a instrução "import" para usar os clientes de armazenamento e de repositório de dados.
3. Vá até a função upload_file(...). Use o cliente de armazenamento para fazer upload de um arquivo e atribua o URL público retornado a uma variável.
4. Modifique a instrução "return" para retornar o URL público.
5. Vá até a função save_question(...). Escreva um teste "if" para ver se o image_file está presente.
6. Se estiver, chame a função upload_file(...) e atribua o URL público a uma propriedade de entidade chamada imageUrl.
7. Caso contrário, atribua uma string vazia à propriedade imageUrl da entidade.

quiz/webapp/questions.py

# TODO: Importe o módulo de importação from quiz.gcp import storage, datastore # END TODO """ uploads file into google cloud storage - upload file - return public_url """ def upload_file(image_file, public): if not image_file: return None # TODO: Use o cliente de armazenamento para fazer upload do arquivo # O segundo argumento é um booleano public_url = storage.upload_file( image_file, public ) # END TODO # TODO: Returne o URL público # do objeto return public_url # END TODO """ uploads file into google cloud storage - call method to upload file (public=true) - call datastore helper method to save question """ def save_question(data, image_file): # TODO: Se houver um arquivo de imagem, faça o upload # E atribua o resultado a um novo repositório de dados # propriedade imageUrl # Se não houver, atribua uma string vazia if image_file: data['imageUrl'] = str( upload_file(image_file, True)) else: data['imageUrl'] = u'' # END TODO data['correctAnswer'] = int(data['correctAnswer']) datastore.save_question(data) return

8. Salve o arquivo questions.py.

Execute o aplicativo e crie um objeto do Cloud Storage

1. Salve os arquivos ...gcp/storage.py e ...webapp/questions.py e volte ao comando do Cloud Shell.
2. Volte ao Cloud Shell para executar o aplicativo:

python run_server.py

3. Faça o download de um arquivo de imagem no armazenamento do Google e salve no computador.

4. No Cloud Shell, clique em Visualização na Web > Visualizar na porta 8080 para conferir o aplicativo de teste.

5. Clique no link Create Question.

6. Preencha o formulário com os valores a seguir e clique em Save.

   Campo do formulário	Valor
   Author	Your name
   Quiz	Google Cloud Platform
   Title	Which product does this logo relate to?
   Image	Upload the Google_Cloud_Storage_logo.png file you previously downloaded
   Answer 1	App Engine
   Answer 2	Cloud Storage (Select the Answer 2 radio button)
   Answer 3	Compute Engine
   Answer 4	Container Engine

7. Volte ao console do Cloud e acesse Menu de navegação > Cloud Storage.

8. Em Cloud Storage > página Buckets, clique no bucket correto (nomeado <Project ID>-media).

O novo objeto chamado Google_Cloud_Storage_logo.png vai aparecer.

Faça upload de objetos para o bucket.

Execute o aplicativo cliente e teste o URL público do Cloud Storage

1. Adicione /api/quizzes/gcp ao final do URL do aplicativo.

   Você verá que os dados JSON foram retornados para o cliente correspondente à pergunta que você adicionou no aplicativo da Web.

   A propriedade imageUrl terá um valor correspondente ao objeto no Cloud Storage.

2. Volte à página inicial do aplicativo e clique no link Take Test.

3. Clique em GCP e responda às questões.

   Quando chegar à pergunta que acabou de ser adicionada, você verá que a imagem foi formatada no aplicativo da Web no lado do cliente.

Parabéns!

Com isso, concluímos o laboratório "Desenvolvimento de aplicativos: como armazenar arquivos de imagem e vídeo no Cloud Storage – Python". Você usou o Cloud Storage no armazenamento e na recuperação de dados.

Próximas etapas / Saiba mais

• Confira outras formas de usar imagens e vídeos:

  • Extraia, analise e traduza texto de imagens com as APIs do Cloud ML
  • Video Intelligence: Qwik Start

• Saiba mais sobre o Python no Google Cloud.

Manual atualizado em 24 de janeiro de 2025

Laboratório testado em 24 de janeiro de 2025

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