Google ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อแปลเนื้อหาเป็นภาษาที่คุณต้องการ การแปลโดย AI อาจมีข้อผิดพลาด

HTTP Cloud Functions ใน Python

1. บทนำ

Python เป็นภาษาโปรแกรมโอเพนซอร์สยอดนิยมที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักพัฒนาเว็บแอปพลิเคชัน ผู้ดูแลระบบ และอื่นๆ ใช้กัน

Cloud Functions เป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ Cloud Functions ช่วยให้คุณเขียนโค้ดได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการจัดสรรทรัพยากรหรือการปรับขนาดเพื่อรองรับข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลงไป

Cloud Functions มี 2 ประเภท ได้แก่

ฟังก์ชัน HTTP จะตอบกลับคำขอ HTTP คุณจะได้สร้างคู่ในโค้ดแล็บนี้
ฟังก์ชันพื้นหลังจะทริกเกอร์โดยเหตุการณ์ เช่น การเผยแพร่ข้อความไปยัง Cloud Pub/Sub หรือการอัปโหลดไฟล์ไปยัง Cloud Storage เราจะไม่พูดถึงเรื่องนี้ในแล็บนี้ แต่คุณสามารถอ่านข้อมูลเพิ่มเติมได้ในเอกสารประกอบ

Codelab นี้จะแนะนำขั้นตอนการสร้าง Cloud Functions ของคุณเองใน Python

สิ่งที่คุณจะสร้าง

ใน Codelab นี้ คุณจะเผยแพร่ Cloud Function ที่เมื่อเรียกใช้ผ่าน HTTP จะแสดงโลโก้ "Python Powered" ดังนี้

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

วิธีเขียน HTTP Cloud Function
วิธีเขียน HTTP Cloud Function ที่รับอาร์กิวเมนต์
วิธีทดสอบ HTTP Cloud Function
วิธีเรียกใช้เซิร์ฟเวอร์ HTTP ของ Python ในเครื่องเพื่อลองใช้ฟังก์ชัน
วิธีเขียน HTTP Cloud Function ที่แสดงผลรูปภาพ

2. การตั้งค่าและข้อกำหนด

การตั้งค่าสภาพแวดล้อมแบบเรียนรู้ด้วยตนเอง

ลงชื่อเข้าใช้ คอนโซล Google Cloud แล้วสร้างโปรเจ็กต์ใหม่หรือใช้โปรเจ็กต์ที่มีอยู่ซ้ำ หากยังไม่มีบัญชี Gmail หรือ Google Workspace คุณต้องสร้างบัญชี

ชื่อโปรเจ็กต์คือชื่อที่แสดงสำหรับผู้เข้าร่วมโปรเจ็กต์นี้ ซึ่งเป็นสตริงอักขระที่ Google APIs ไม่ได้ใช้ คุณอัปเดตได้ทุกเมื่อ
รหัสโปรเจ็กต์จะไม่ซ้ำกันในโปรเจ็กต์ Google Cloud ทั้งหมดและเปลี่ยนแปลงไม่ได้ (เปลี่ยนไม่ได้หลังจากตั้งค่าแล้ว) Cloud Console จะสร้างสตริงที่ไม่ซ้ำกันโดยอัตโนมัติ ซึ่งโดยปกติแล้วคุณไม่จำเป็นต้องสนใจว่าสตริงนั้นคืออะไร ใน Codelab ส่วนใหญ่ คุณจะต้องอ้างอิงรหัสโปรเจ็กต์ (โดยทั่วไปจะระบุเป็น PROJECT_ID) หากไม่ชอบรหัสที่สร้างขึ้น คุณอาจสร้างรหัสแบบสุ่มอีกรหัสหนึ่งได้ หรือคุณจะลองใช้ชื่อของคุณเองและดูว่าชื่อนั้นพร้อมใช้งานหรือไม่ก็ได้ คุณจะเปลี่ยนแปลงรหัสนี้หลังจากขั้นตอนนี้ไม่ได้ และรหัสจะคงอยู่ตลอดระยะเวลาของโปรเจ็กต์
โปรดทราบว่ายังมีค่าที่ 3 ซึ่งก็คือหมายเลขโปรเจ็กต์ที่ API บางตัวใช้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าทั้ง 3 นี้ได้ในเอกสารประกอบ

จากนั้นคุณจะต้องเปิดใช้การเรียกเก็บเงินใน Cloud Console เพื่อใช้ทรัพยากร/API ของ Cloud การทำตาม Codelab นี้จะไม่เสียค่าใช้จ่ายมากนัก หรืออาจไม่เสียเลย หากต้องการปิดทรัพยากรเพื่อหลีกเลี่ยงการเรียกเก็บเงินนอกเหนือจากบทแนะนำนี้ คุณสามารถลบทรัพยากรที่สร้างขึ้นหรือลบโปรเจ็กต์ได้ ผู้ใช้ Google Cloud รายใหม่มีสิทธิ์เข้าร่วมโปรแกรมช่วงทดลองใช้ฟรีมูลค่า$300 USD

เริ่มต้น Cloud Shell

แม้ว่าคุณจะใช้งาน Google Cloud จากระยะไกลในแล็ปท็อปได้ แต่ใน Codelab นี้คุณจะใช้ Cloud Shell ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมบรรทัดคำสั่งที่ทำงานในระบบคลาวด์

เปิดใช้งาน Cloud Shell

จาก Cloud Console ให้คลิกเปิดใช้งาน Cloud Shell

หากเริ่มใช้ Cloud Shell เป็นครั้งแรก คุณจะเห็นหน้าจอระดับกลางที่อธิบายว่า Cloud Shell คืออะไร หากเห็นหน้าจอระดับกลาง ให้คลิกต่อไป

การจัดสรรและเชื่อมต่อกับ Cloud Shell จะใช้เวลาไม่นาน

เครื่องเสมือนนี้โหลดเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมดที่จำเป็นไว้แล้ว โดยมีไดเรกทอรีหลักขนาด 5 GB ที่คงอยู่ถาวรและทำงานใน Google Cloud ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายและการตรวจสอบสิทธิ์ได้อย่างมาก คุณสามารถทำงานส่วนใหญ่หรือทั้งหมดใน Codelab นี้ได้ด้วยเบราว์เซอร์

เมื่อเชื่อมต่อกับ Cloud Shell แล้ว คุณควรเห็นว่าระบบได้ตรวจสอบสิทธิ์ของคุณแล้วและตั้งค่าโปรเจ็กต์เป็นรหัสโปรเจ็กต์ของคุณ

เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ใน Cloud Shell เพื่อยืนยันว่าคุณได้รับการตรวจสอบสิทธิ์แล้ว

gcloud auth list

เอาต์พุตจากคำสั่ง

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

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

หมายเหตุ: gcloud เครื่องมือบรรทัดคำสั่งเป็นเครื่องมือบรรทัดคำสั่งที่มีประสิทธิภาพและเป็นหนึ่งเดียวใน Google Cloud โดยจะติดตั้งมาล่วงหน้าใน Cloud Shell คุณจะเห็นว่าเครื่องมือนี้รองรับการเติมข้อความอัตโนมัติด้วยการกด Tab ระบบอาจแจ้งให้คุณตรวจสอบสิทธิ์ในครั้งแรกที่เรียกใช้คำสั่ง ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ภาพรวมเครื่องมือบรรทัดคำสั่ง gcloud

เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ใน Cloud Shell เพื่อยืนยันว่าคำสั่ง gcloud รู้จักโปรเจ็กต์ของคุณ

gcloud config list project

เอาต์พุตจากคำสั่ง

[core]
project = <PROJECT_ID>

หากไม่ได้ตั้งค่าไว้ คุณตั้งค่าได้ด้วยคำสั่งนี้

gcloud config set project <PROJECT_ID>

เอาต์พุตจากคำสั่ง

Updated property [core/project].

ตรวจสอบว่าได้เปิดใช้ Cloud Functions และ Cloud Build API แล้ว

เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้จาก Cloud Shell เพื่อให้แน่ใจว่าได้เปิดใช้ Cloud Functions และ Cloud Build API แล้ว

gcloud services enable \
  cloudfunctions.googleapis.com \
  cloudbuild.googleapis.com

หมายเหตุ: ระบบจะเรียกใช้ Cloud Build ด้วยคำสั่ง gcloud functions deploy และจะสร้างโค้ดเป็นอิมเมจคอนเทนเนอร์โดยอัตโนมัติ

ดาวน์โหลดซอร์สโค้ด

จากเทอร์มินัล Cloud Shell ให้เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้

REPO_NAME="codelabs"
REPO_URL="https://github.com/GoogleCloudPlatform/$REPO_NAME"
SOURCE_DIR="cloud-functions-python-http"

git clone --no-checkout --filter=blob:none --depth=1 $REPO_URL
cd $REPO_NAME
git sparse-checkout set $SOURCE_DIR
git checkout
cd $SOURCE_DIR

ตรวจสอบเนื้อหาของไดเรกทอรีต้นทาง

ls

คุณควรมีไฟล์ต่อไปนี้

main.py  python-powered.png  test_main.py  web_app.py

3. ขอแนะนำ HTTP Cloud Functions

HTTP Cloud Functions ใน Python เขียนเป็นฟังก์ชัน Python ปกติ ฟังก์ชันต้องยอมรับอาร์กิวเมนต์ flask.Request รายการเดียว ซึ่งมักจะมีชื่อว่า request

main.py

import flask


def hello_world(request: flask.Request) -> flask.Response:
    """HTTP Cloud Function.

    Returns:
    - "Hello World! 👋"
    """
    response = "Hello World! 👋"

    return flask.Response(response, mimetype="text/plain")

# ...

คุณเปิดไฟล์ด้วยโปรแกรมแก้ไขบรรทัดคำสั่งที่ต้องการ (nano, vim หรือ emacs) ได้ นอกจากนี้ คุณยังเปิดใน Cloud Shell Editor ได้หลังจากตั้งค่าไดเรกทอรีต้นทางเป็นพื้นที่ทำงานแล้ว โดยทำดังนี้

cloudshell open-workspace .

มาทำให้ฟังก์ชันนี้ใช้งานได้เป็น HTTP Cloud Function โดยใช้คำสั่ง gcloud functions deploy กัน

FUNCTION_NAME="hello_world"

gcloud functions deploy $FUNCTION_NAME \
  --runtime python312 \
  --trigger-http \
  --allow-unauthenticated

เอาต์พุตจากคำสั่ง

...
Deploying function (may take a while - up to 2 minutes)...done.
availableMemoryMb: 256
...
entryPoint: FUNCTION_NAME
httpsTrigger:
  url: https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/FUNCTION_NAME
...

หมายเหตุเกี่ยวกับตัวเลือก gcloud functions deploy

--runtime: ระบุรันไทม์ของภาษา สำหรับ Python ขณะนี้ค่านี้อาจเป็น python37, python38, python39, python310 หรือ python312 ดูรันไทม์
--trigger-http: ระบบจะกำหนดปลายทางให้กับฟังก์ชัน คำขอ HTTP (POST, PUT, GET, DELETE และ OPTIONS) ไปยังปลายทางจะทริกเกอร์การเรียกใช้ฟังก์ชัน
--allow-unauthenticated: ฟังก์ชันนี้จะเป็นแบบสาธารณะ ซึ่งจะอนุญาตให้ผู้โทรทุกคนโทรได้โดยไม่ต้องตรวจสอบการตรวจสอบสิทธิ์
ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ gcloud functions deploy

คุณได้รับข้อผิดพลาดระหว่างการติดตั้งใช้งานหรือไม่ โปรดตรวจสอบสิ่งต่อไปนี้

API เปิดใช้อยู่ไหม ตรวจสอบขั้นตอน "การตั้งค่าและข้อกำหนด" ก่อนหน้าอีกครั้ง
ตรวจสอบว่าไดเรกทอรีการทำงาน (ที่เรียกใช้ gcloud จาก) เป็นไดเรกทอรีที่มีไฟล์ main.py
ชื่อฟังก์ชันถูกต้องไหม ควรเป็น hello_world ซึ่งเป็นชื่อของฟังก์ชัน Python ที่เราพยายามจะติดตั้งใช้งาน

หากต้องการทดสอบฟังก์ชัน ให้คลิก httpsTrigger.url URL ที่แสดงในเอาต์พุตจากคำสั่งด้านบน นอกจากนี้ คุณยังดึงข้อมูล URL และเรียกฟังก์ชันด้วยคำสั่งต่อไปนี้ได้ด้วย

URL=$(gcloud functions describe $FUNCTION_NAME --format "value(httpsTrigger.url)")
curl -w "\n" $URL

คุณควรได้รับผลลัพธ์ต่อไปนี้

Hello World! 👋

4. การเขียน HTTP Cloud Function ที่รับอาร์กิวเมนต์

ฟังก์ชันจะใช้งานได้หลากหลายมากขึ้นเมื่อรับอาร์กิวเมนต์ มากำหนดฟังก์ชันใหม่ hello_name ซึ่งรองรับพารามิเตอร์ name กัน

main.py

# ...

def hello_name(request: flask.Request) -> flask.Response:
    """HTTP Cloud Function.

    Returns:
    - "Hello {NAME}! 🚀" if "name=NAME" is defined in the GET request
    - "Hello World! 🚀" otherwise
    """
    name = request.args.get("name", "World")
    response = f"Hello {name}! 🚀"

    return flask.Response(response, mimetype="text/plain")

# ...

มาทำให้ฟังก์ชันใหม่นี้ใช้งานได้กัน

FUNCTION_NAME="hello_name"

gcloud functions deploy $FUNCTION_NAME \
  --runtime python312 \
  --trigger-http \
  --allow-unauthenticated

เอาต์พุตจากคำสั่ง

...
Deploying function (may take a while - up to 2 minutes)...done.
availableMemoryMb: 256
...
entryPoint: FUNCTION_NAME
httpsTrigger:
  url: https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/FUNCTION_NAME
...

URL=$(gcloud functions describe $FUNCTION_NAME --format "value(httpsTrigger.url)")
curl -w "\n" $URL

คุณควรได้รับผลลัพธ์เริ่มต้นดังนี้

Hello World! 🚀

คุณได้รับผลลัพธ์เริ่มต้นเนื่องจากไม่ได้ตั้งค่าอาร์กิวเมนต์ name เพิ่มพารามิเตอร์ลงใน URL โดยทำดังนี้

curl -w "\n" $URL?name=YOUR%20NAME

คราวนี้คุณจะได้รับคำตอบที่กำหนดเอง ดังนี้

Hello YOUR NAME! 🚀

ขั้นตอนถัดไปคือการเพิ่มการทดสอบหน่วยเพื่อให้แน่ใจว่าฟังก์ชันจะยังคงทำงานตามที่ตั้งใจไว้เมื่อมีการอัปเดตซอร์สโค้ด

5. การทดสอบการเขียน

เราทดสอบฟังก์ชัน Cloud HTTP ใน Python โดยใช้โมดูล unittest จากไลบรารีมาตรฐาน คุณไม่จำเป็นต้องเรียกใช้โปรแกรมจำลองหรือการจำลองอื่นๆ เพื่อทดสอบฟังก์ชัน เพียงใช้โค้ด Python ปกติก็พอ

ตัวอย่างการทดสอบฟังก์ชัน hello_world และ hello_name มีดังนี้

test_main.py

import unittest
import unittest.mock

import main


class TestHello(unittest.TestCase):
    def test_hello_world(self):
        request = unittest.mock.Mock()

        response = main.hello_world(request)
        assert response.status_code == 200
        assert response.get_data(as_text=True) == "Hello World! 👋"

    def test_hello_name_no_name(self):
        request = unittest.mock.Mock(args={})

        response = main.hello_name(request)
        assert response.status_code == 200
        assert response.get_data(as_text=True) == "Hello World! 🚀"

    def test_hello_name_with_name(self):
        name = "FirstName LastName"
        request = unittest.mock.Mock(args={"name": name})

        response = main.hello_name(request)
        assert response.status_code == 200
        assert response.get_data(as_text=True) == f"Hello {name}! 🚀"

การเขียนการทดสอบ Python จะเหมือนกับการเขียนไฟล์ Python อื่นๆ โดยจะเริ่มต้นด้วยชุดการนำเข้า จากนั้นจึงกำหนดคลาสและฟังก์ชัน
การประกาศการทดสอบมีรูปแบบ class TestHello(TestCase) ต้องเป็นคลาสที่สืบทอดมาจาก unittest.TestCase
คลาสการทดสอบมีเมธอด ซึ่งแต่ละเมธอดต้องขึ้นต้นด้วย test_ ซึ่งแสดงถึงกรณีทดสอบแต่ละรายการ
กรณีทดสอบแต่ละรายการจะทดสอบฟังก์ชันของเรา 1 รายการโดยจำลองพารามิเตอร์ request (เช่น แทนที่ด้วยออบเจ็กต์จำลองที่มีข้อมูลเฉพาะที่จำเป็นสำหรับการทดสอบ)
หลังจากเรียกใช้แต่ละฟังก์ชันแล้ว การทดสอบจะตรวจสอบการตอบกลับ HTTP เพื่อให้แน่ใจว่าเป็นการตอบกลับที่เราคาดหวัง

เนื่องจาก main.py ขึ้นอยู่กับ flask ให้ตรวจสอบว่าได้ติดตั้งเฟรมเวิร์ก Flask ในสภาพแวดล้อมการทดสอบแล้ว

pip install flask

การติดตั้ง Flask จะแสดงผลลัพธ์ที่คล้ายกับตัวอย่างต่อไปนี้

Collecting flask
...
Successfully installed ... flask-3.0.2 ...

เรียกใช้การทดสอบต่อไปนี้ในเครื่อง

python -m unittest

การทดสอบ 1 หน่วยทั้ง 3 รายการควรผ่าน

...
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s

OK

จากนั้น คุณจะสร้างฟังก์ชันใหม่ที่แสดงผลโลโก้ "Python Powered"

6. การเขียน HTTP Cloud Function ที่ "ขับเคลื่อนด้วย Python"

มาทำให้ฟังก์ชันใหม่นี้สนุกขึ้นอีกหน่อยด้วยการแสดงรูปภาพ "Python Powered" สำหรับทุกคำขอ

รายการต่อไปนี้แสดงโค้ดที่ใช้ในการดำเนินการดังกล่าว

main.py

# ...

def python_powered(request: flask.Request) -> flask.Response:
    """HTTP Cloud Function.

    Returns:
    - The official "Python Powered" logo
    """
    return flask.send_file("python-powered.png")

ทำให้ฟังก์ชัน python_powered ใหม่ใช้งานได้

FUNCTION_NAME="python_powered"

gcloud functions deploy $FUNCTION_NAME \
  --runtime python312 \
  --trigger-http \
  --allow-unauthenticated

เอาต์พุตจากคำสั่ง

...
Deploying function (may take a while - up to 2 minutes)...done.
availableMemoryMb: 256
...
entryPoint: FUNCTION_NAME
httpsTrigger:
  url: https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/FUNCTION_NAME
...

หากต้องการทดสอบฟังก์ชัน ให้คลิก URL httpsTrigger.url ที่แสดงในเอาต์พุตจากคำสั่งด้านบน หากทุกอย่างทำงานอย่างถูกต้อง คุณจะเห็นโลโก้ "Python Powered" ในแท็บเบราว์เซอร์ใหม่

จากนั้นคุณจะสร้างแอปเพื่อให้เรียกใช้และทดลองใช้ฟังก์ชันในเครื่องได้ก่อนที่จะทําให้ใช้งานได้

7. การเรียกใช้ฟังก์ชันในเครื่อง

คุณเรียกใช้ฟังก์ชัน HTTP ได้ในเครื่องโดยสร้างเว็บแอปและเรียกใช้ฟังก์ชันในเส้นทาง คุณเพิ่มได้ในไดเรกทอรีเดียวกับฟังก์ชัน ไฟล์ชื่อ web_app.py มีเนื้อหาต่อไปนี้

web_app.py

import flask

import main

app = flask.Flask(__name__)


@app.get("/")
def index():
    return main.python_powered(flask.request)


if __name__ == "__main__":
    # Local development only
    # Run "python web_app.py" and open http://localhost:8080
    app.run(host="localhost", port=8080, debug=True)

ไฟล์นี้จะสร้างแอปพลิเคชัน Flask
โดยจะลงทะเบียนเส้นทางที่ URL ฐานซึ่งจัดการด้วยฟังก์ชันชื่อ index()
จากนั้นฟังก์ชัน index() จะเรียกฟังก์ชัน python_powered ของเราและส่งคำขอปัจจุบันไปให้

ตรวจสอบว่าได้ติดตั้งเฟรมเวิร์ก Flask ในสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์แล้ว

pip install flask

การติดตั้ง Flask จะแสดงผลลัพธ์ที่คล้ายกับต่อไปนี้

Collecting flask
...
Successfully installed ... flask-3.0.2 ...

หากต้องการเรียกใช้แอปพลิเคชันนี้ในเครื่อง ให้เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้

python web_app.py

ตอนนี้ให้ใช้การแสดงตัวอย่างเว็บของ Cloud Shell เพื่อทดสอบเว็บแอปในเบราว์เซอร์ ใน Cloud Shell ให้คลิกปุ่ม "ตัวอย่างเว็บ" แล้วเลือก "แสดงตัวอย่างบนพอร์ต 8080"

Cloud Shell จะเปิด URL ตัวอย่างบนบริการพร็อกซีในหน้าต่างเบราว์เซอร์ใหม่ ตัวอย่างบนเว็บจะจำกัดการเข้าถึงผ่าน HTTPS ให้เข้าถึงได้เฉพาะบัญชีผู้ใช้ของคุณ หากทุกอย่างทำงานอย่างถูกต้อง คุณควรเห็นโลโก้ "Python Powered"

8. ยินดีด้วย

คุณได้ติดตั้งใช้งาน Cloud Functions แบบ HTTP โดยใช้ฟังก์ชันเฉพาะที่จัดการคำขอเว็บด้วยเฟรมเวิร์ก Flask

ราคาของ Cloud Functions ขึ้นอยู่กับความถี่ในการเรียกใช้ฟังก์ชัน ซึ่งรวมถึงระดับฟรีสำหรับฟังก์ชันที่ไม่ได้ทำงานบ่อยนัก เมื่อทดสอบ Cloud Functions เสร็จแล้ว คุณจะลบฟังก์ชันเหล่านั้นได้โดยใช้gcloud

gcloud functions delete hello_world --quiet
gcloud functions delete hello_name --quiet
gcloud functions delete python_powered --quiet

นอกจากนี้ คุณยังลบฟังก์ชันออกจาก คอนโซล Google Cloud ได้ด้วย

เราหวังว่าคุณจะสนุกกับการใช้ Cloud Functions ใน Python