有没有办法在 GCP 中自动化这个 Python 脚本？

Question

我是使用 GCP 功能/产品的初学者。 我在下面编写了以下代码，它从本地文件夹中获取城市列表，并调用该列表中每个城市的天气数据，最终将这些天气值上传到 BigQuery 中的表中。我不再需要更改代码，因为它会在新的一周开始时创建新表，现在我想在云中“部署”（我什至不确定这是否称为部署代码）自动运行在那里。我尝试使用 App Engine 和 Cloud Functions，但在这两个地方都遇到了问题。

import requests, json, sqlite3, os, csv, datetime, re
from google.cloud import bigquery
#from google.cloud import storage

list_city = []
with open("list_of_cities.txt", "r") as pointer:
    for line in pointer:
        list_city.append(line.strip())

API_key = "PLACEHOLDER"
Base_URL = "http://api.weatherapi.com/v1/history.json?key="

yday = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days = 1)
Date = yday.strftime("%Y-%m-%d")

table_id = f"sonic-cat-315013.weather_data.Historical_Weather_{yday.isocalendar()[0]}_{yday.isocalendar()[1]}"

credentials_path = r"PATH_TO_JSON_FILE"
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = credentials_path

client = bigquery.Client()

try:
    schema = [
        bigquery.SchemaField("city", "STRING", mode="REQUIRED"),
        bigquery.SchemaField("Date", "Date", mode="REQUIRED"),
        bigquery.SchemaField("Hour", "INTEGER", mode="REQUIRED"),
        bigquery.SchemaField("Temperature", "FLOAT", mode="REQUIRED"),
        bigquery.SchemaField("Humidity", "FLOAT", mode="REQUIRED"),
        bigquery.SchemaField("Condition", "STRING", mode="REQUIRED"),
        bigquery.SchemaField("Chance_of_rain", "FLOAT", mode="REQUIRED"),
        bigquery.SchemaField("Precipitation_mm", "FLOAT", mode="REQUIRED"),
        bigquery.SchemaField("Cloud_coverage", "INTEGER", mode="REQUIRED"),
        bigquery.SchemaField("Visibility_km", "FLOAT", mode="REQUIRED")
    ]


    table = bigquery.Table(table_id, schema=schema)
    table.time_partitioning = bigquery.TimePartitioning(
        type_=bigquery.TimePartitioningType.DAY,
        field="Date",  # name of column to use for partitioning
    )
    table = client.create_table(table)  # Make an API request.
    print(
        "Created table {}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id)
    )
except:
    print("Table {}_{} already exists".format(yday.isocalendar()[0], yday.isocalendar()[1]))

    
def get_weather():
    try:
        x["location"]
    except:
        print(f"API could not call city {city_name}")
        
    global day, time, dailytemp, dailyhum, dailycond, chance_rain, Precipitation, Cloud_coverage, Visibility_km    
    
    day = []
    time = []
    dailytemp = []
    dailyhum = []
    dailycond = []
    chance_rain = []
    Precipitation = []
    Cloud_coverage = []
    Visibility_km = []
    
    for i in range(24):
        dayval = re.search("^\S*\s" ,x["forecast"]["forecastday"][0]["hour"][i]["time"])
        timeval = re.search("\s(.*)" ,x["forecast"]["forecastday"][0]["hour"][i]["time"])
       
        day.append(dayval.group()[:-1])
        time.append(timeval.group()[1:])
        dailytemp.append(x["forecast"]["forecastday"][0]["hour"][i]["temp_c"])
        dailyhum.append(x["forecast"]["forecastday"][0]["hour"][i]["humidity"])
        dailycond.append(x["forecast"]["forecastday"][0]["hour"][i]["condition"]["text"])
        chance_rain.append(x["forecast"]["forecastday"][0]["hour"][i]["chance_of_rain"])
        Precipitation.append(x["forecast"]["forecastday"][0]["hour"][i]["precip_mm"])
        Cloud_coverage.append(x["forecast"]["forecastday"][0]["hour"][i]["cloud"])
        Visibility_km.append(x["forecast"]["forecastday"][0]["hour"][i]["vis_km"])
    for i in range(len(time)):
        time[i] = int(time[i][:2])

def main():
    i = 0
    while i < len(list_city):
        try:
            global city_name
            city_name = list_city[i]
            complete_URL = Base_URL + API_key + "&q=" + city_name + "&dt=" + Date
            response = requests.get(complete_URL, timeout = 10)
            global x
            x = response.json()

            get_weather()
            table = client.get_table(table_id)
            varlist = []
            for j in range(24):
                variables = city_name, day[j], time[j], dailytemp[j], dailyhum[j], dailycond[j], chance_rain[j], Precipitation[j], Cloud_coverage[j], Visibility_km[j]
                varlist.append(variables)
                
            client.insert_rows(table, varlist)
            print(f"City {city_name}, ({i+1} out of {len(list_city)}) successfully inserted")
            i += 1
        except Exception as e:
            print(e)
            continue

在代码中，直接引用了位于本地的两个文件，一个是城市列表，另一个是包含在 GCP 中访问我的项目的凭据的 JSON 文件。我相信将这些文件上传到 Cloud Storage 并在那里引用它们不会有问题，但后来我意识到如果不使用凭据文件，我实际上无法访问 Cloud Storage 中的存储桶。

这导致我不确定整个过程是否可行，如果我需要首先在本地引用它，我如何首先从云端进行身份验证？似乎是一个无限循环，我将从 Cloud Storage 中的文件进行身份验证，但我需要先进行身份验证才能访问该文件。

我真的很感谢这里的一些帮助，我不知道从哪里开始，而且我对 SE/CS 也没有很好的了解，我只知道 Python R 和 SQL。

Answer 1

对于 Cloud Functions，默认情况下，部署的函数将使用项目服务帐户凭据运行，而无需单独的凭据文件。只需确保此服务帐户被授予访问它将尝试访问的任何资源的权限即可。

您可以在此处阅读有关此方法的更多信息（以及根据需要使用不同服务帐户的选项）：https://cloud.google.com/functions/docs/securing/function-identity

这种方法非常简单，您无需在服务器上处理凭据文件。请注意，您应该删除 os.environ 行，因为它是不需要的。 BigQuery 客户端将使用上述默认凭据。

如果您希望代码在本地机器上或部署到云上运行相同，只需在您机器上的操作系统中永久设置“GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS”环境变量即可。这类似于您在发布的代码中所做的事情；但是，您每次使用 os.environ 时都是临时设置它，而不是在您的机器上永久设置环境变量。 os.environ 调用仅为该一个进程执行设置该环境变量。

如果由于某种原因您不想使用上述默认服务帐户方法，则可以在实例化 bigquery.Client() 时直接引用它

https://cloud.google.com/bigquery/docs/authentication/service-account-file

您只需将凭证文件与您的代码一起打包（即与您的 main.py 文件位于同一文件夹中），然后将其部署到一起，使其位于执行环境中。在这种情况下，它可以从您的脚本中引用/加载，而无需任何特殊权限或凭据。只需提供文件的相对路径（即假设您将其与 python 脚本放在同一目录中，只需引用文件名）

Answer 2

部署您的应用程序可能有不同的风格和选项，这些将取决于您的应用程序语义和执行约束。

很难涵盖所有这些内容，Google Cloud Platform 官方文档详细介绍了所有这些内容：

• 谷歌计算引擎
• Google Kubernetes 引擎
• 谷歌应用引擎
• 谷歌云函数
• 谷歌云运行

根据我对您的应用程序设计的理解，最合适的应该是：

• 谷歌应用引擎
• 谷歌云函数
• Google Cloud Run：检查these criteria，看看您的应用程序是否适合这种部署风格

我建议使用 Cloud Functions 作为您的部署选项，在这种情况下，您的应用程序将默认使用项目 App Engine 服务帐户来验证自身并执行允许的操作。因此，您应该只检查 IAM 配置部分下的默认帐户 PROJECT_ID@appspot.gserviceaccount.com 是否可以正确访问所需的 API（BigQuery 在你的情况下）。

在这样的设置中，您需要将您的服务帐户密钥推送到 Cloud Storage，我建议在这两种情况下都避免这样做，并且您需要在运行时处理时拉取它为您验证功能。