Python'da HTTP Cloud Functions

1. Giriş

Python; veri bilimciler, web uygulaması geliştiricileri, sistem yöneticileri ve daha birçok kişi tarafından kullanılan popüler bir açık kaynak programlama dilidir.

Cloud Functions, etkinliğe dayalı, sunucusuz bir bilgi işlem platformudur. Cloud Functions, kaynak sağlama veya değişen gereksinimleri karşılamak için ölçeklendirme konusunda endişelenmeden kodunuzu yazmanıza olanak tanır.

İki tür Cloud Functions işlevi vardır:

• HTTP işlevleri, HTTP isteklerine yanıt verir. Bu codelab'de birkaç tane oluşturacaksınız.
• Arka plan işlevleri, Cloud Pub/Sub'da mesaj yayınlanması veya Cloud Storage'a dosya yüklenmesi gibi etkinliklerle tetiklenir. Bu laboratuvarda bu konuya değinilmemektedir ancak belgelerden daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Bu codelab'de, Python'da kendi Cloud Functions işlevlerinizi oluşturma adımları açıklanmaktadır.

Bu codelab, Python hakkında biraz bilgi sahibi olan ve Cloud Functions hakkında bilgi edinmek isteyen kullanıcılara yöneliktir. Tüm Python kodları için açıklamalar var ancak Python'a tamamen yeni başlayan birinin ihtiyaç duyduğu her şeyi açıklamayabilir. Cloud Functions hakkında ön bilgi sahibi olmanız gerekmez.

Ne oluşturacaksınız?

Bu codelab'de, HTTP üzerinden çağrıldığında "Python Powered" logosunu gösteren bir Cloud Functions işlevi yayınlayacaksınız:

Neler öğreneceksiniz?

• HTTP Cloud Functions işlevi yazma
• Bağımsız değişken alan bir HTTP Cloud Functions işlevi yazma
• HTTP Cloud Functions işlevlerini test etme
• İşlevi denemek için yerel bir Python HTTP sunucusu çalıştırma
• Resim döndüren bir HTTP Cloud Functions işlevi yazma

2. Kurulum ve şartlar

Yönlendirmesiz ortam kurulumu

1. Google Cloud Console'da oturum açın ve yeni bir proje oluşturun veya mevcut bir projeyi yeniden kullanın. Gmail veya Google Workspace hesabınız yoksa hesap oluşturmanız gerekir.

• Proje adı, bu projenin katılımcıları için görünen addır. Google API'leri tarafından kullanılmayan bir karakter dizesidir. Bu bilgiyi dilediğiniz zaman güncelleyebilirsiniz.
• Proje kimliği, tüm Google Cloud projeleri genelinde benzersizdir ve sabittir (ayarlandıktan sonra değiştirilemez). Cloud Console, benzersiz bir dizeyi otomatik olarak oluşturur. Genellikle bu dizeyi önemsemeniz gerekmez. Çoğu codelab'de proje kimliğinize (genellikle PROJECT_ID olarak tanımlanır) başvurmanız gerekir. Oluşturulan kimliği beğenmezseniz başka bir rastgele kimlik oluşturabilirsiniz. Alternatif olarak, kendi adınızı deneyebilir ve kullanılabilir olup olmadığını görebilirsiniz. Bu adımdan sonra değiştirilemez ve proje süresince geçerli olur.
• Bazı API'lerin kullandığı üçüncü bir değer olan proje numarası da vardır. Bu üç değer hakkında daha fazla bilgiyi belgelerde bulabilirsiniz.

Dikkat: Proje kimliği dünya genelinde benzersizdir ve siz seçtikten sonra başka kimse tarafından kullanılamaz. Bu kimliğin tek kullanıcısı sizsiniz. Proje silinse bile kimlik tekrar kullanılamaz.

Not: Gmail hesabı kullanıyorsanız varsayılan konumu Kuruluş yok olarak bırakabilirsiniz. Google Workspace hesabı kullanıyorsanız kuruluşunuz için uygun bir konum seçin.

2. Ardından, Cloud kaynaklarını/API'lerini kullanmak için Cloud Console'da faturalandırmayı etkinleştirmeniz gerekir. Bu codelab'i tamamlamak için çok az bir ücret ödemeniz gerekir veya hiç ödeme yapmanız gerekmez. Bu eğitimden sonra faturalandırma yapılmaması için oluşturduğunuz kaynakları veya projeyi silebilirsiniz. Yeni Google Cloud kullanıcıları 300 ABD doları değerinde ücretsiz deneme programından yararlanabilir.

Cloud Shell'i Başlatma

Google Cloud'u dizüstü bilgisayarınızdan uzaktan çalıştırabilirsiniz ancak bu codelab'de, Cloud'da çalışan bir komut satırı ortamı olan Cloud Shell'i kullanacaksınız.

Cloud Shell'i etkinleştirme

1. Cloud Console'da Cloud Shell'i etkinleştir'i tıklayın.

Cloud Shell'i ilk kez başlatıyorsanız ne olduğunu açıklayan bir ara ekran gösterilir. Ara ekran gösterilirse Devam'ı tıklayın.

Cloud Shell'in temel hazırlığı ve bağlanması yalnızca birkaç dakikanızı alır.

Bu sanal makine, gerekli tüm geliştirme araçlarıyla yüklüdür. 5 GB boyutunda kalıcı bir ana dizin bulunur ve Google Cloud'da çalışır. Bu sayede ağ performansı ve kimlik doğrulama önemli ölçüde güçlenir. Bu codelab'deki çalışmalarınızın neredeyse tamamını bir tarayıcı kullanarak yapabilirsiniz.

Cloud Shell'e bağlandıktan sonra kimliğinizin doğrulandığını ve projenin, proje kimliğinize ayarlandığını görürsünüz.

2. Kimliğinizin doğrulandığını onaylamak için Cloud Shell'de şu komutu çalıştırın:

gcloud auth list

Komut çıkışı

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

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

Not: gcloud komut satırı aracı, Google Cloud'un güçlü ve birleştirilmiş komut satırı aracıdır. Cloud Shell'e önceden yüklenmiştir. Sekmeyle tamamlama desteğini fark edeceksiniz. Bir komutu ilk kez çalıştırdığınızda kimlik doğrulamanız istenebilir. Daha fazla bilgi için gcloud komut satırı aracına genel bakış başlıklı makaleyi inceleyin.

3. gcloud komutunun projenizi tanıdığını doğrulamak için Cloud Shell'de aşağıdaki komutu çalıştırın:

gcloud config list project

Komut çıkışı

[core]
project = <PROJECT_ID>

Doğru proje listelenmiyorsa şu komutla ayarlayabilirsiniz:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Komut çıkışı

Updated property [core/project].

Not: Bu eğitimi Cloud Shell dışında tamamlıyorsanız Uygulama Varsayılan Kimlik Bilgileri'ni ayarlama başlıklı makaledeki adımları uygulayın.

Cloud Functions ve Cloud Build API'lerinin etkinleştirildiğinden emin olma

Cloud Functions ve Cloud Build API'lerinin etkinleştirildiğinden emin olmak için Cloud Shell'de aşağıdaki komutu çalıştırın:

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

Not: Cloud Build, gcloud functions deploy komutuyla çağrılır ve kodunuzu otomatik olarak bir container görüntüsüne dönüştürür.

Kaynak kodunu indirme

Cloud Shell terminalinden aşağıdaki komutları çalıştırın:

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

Kaynak dizinin içeriğine göz atın:

ls

Aşağıdaki dosyalara sahip olmanız gerekir:

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

3. HTTP Cloud Functions ile tanışma

Python'da HTTP Cloud Functions işlevleri, normal Python işlevleri olarak yazılır. İşlev, genellikle request olarak adlandırılan tek bir flask.Request bağımsız değişkenini kabul etmelidir.

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")

# ...

Dosyayı tercih ettiğiniz komut satırı düzenleyiciyle (nano, vim veya emacs) açabilirsiniz. Kaynak dizini çalışma alanı olarak ayarladıktan sonra Cloud Shell Düzenleyici'de de açabilirsiniz:

cloudshell open-workspace .

Şimdi gcloud functions deploy komutunu kullanarak bu işlevi bir HTTP Cloud Functions işlevi olarak dağıtalım:

FUNCTION_NAME="hello_world"

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

Komut çıkışı:

...
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
...

gcloud functions deploy seçenekleriyle ilgili notlar:

• --runtime: Bu, dil çalışma zamanını belirtir. Python için bu değer şu anda python37, python38, python39, python310 veya python312 olabilir. Çalışma zamanları bölümüne bakın.
• --trigger-http: İşleve bir uç nokta atanır. Uç noktaya gönderilen HTTP istekleri (POST, PUT, GET, DELETE ve OPTIONS) işlevin yürütülmesini tetikler.
• --allow-unauthenticated: İşlev herkese açık olur ve kimlik doğrulaması kontrol edilmeden tüm arayanlara izin verilir.
• Daha fazla bilgi edinmek için gcloud functions deploy sayfasına bakın.

Dağıtım sırasında hata aldınız mı? Aşağıdakileri kontrol edin:

• API'ler etkin mi? Önceki "Kurulum ve şartlar" adımını tekrar kontrol edin.
• Çalışma dizininizin (gcloud komutunu çalıştırdığınız dizin) main.py dosyasını içeren dizin olduğundan emin olun.
• İşlev adı doğru mu? Bu değer, dağıtmaya çalıştığımız Python işlevinin adı olan hello_world olmalıdır.

İşlevi test etmek için yukarıdaki komut çıkışında gösterilen httpsTrigger.url URL'sini tıklayabilirsiniz. Ayrıca URL'yi programatik olarak alabilir ve aşağıdaki komutlarla işlevi çağırabilirsiniz:

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

Aşağıdaki sonucu almanız gerekir:

Hello World! 👋

Tebrikler! HTTP Cloud Functions işlevi yazdınız ve dağıttınız.

4. Bağımsız değişken alan bir HTTP Cloud Functions işlevi yazma

İşlevler, bağımsız değişkenleri kabul ettiklerinde daha çok yönlü olur. name parametresini destekleyen yeni bir hello_name işlevi tanımlayalım:

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")

# ...

Bu yeni işlevi dağıtalım:

FUNCTION_NAME="hello_name"

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

Komut çıkışı:

...
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
...

İşlevi test etmek için yukarıdaki komut çıkışında gösterilen httpsTrigger.url URL'sini tıklayabilirsiniz. Ayrıca URL'yi programatik olarak alabilir ve aşağıdaki komutlarla işlevi çağırabilirsiniz:

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

Varsayılan sonucu almanız gerekir:

Hello World! 🚀

name bağımsız değişkeni ayarlanmadığı için varsayılan sonucu görüyorsunuz. URL'ye bir parametre ekleyin:

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

Bu kez özel yanıtınızı alırsınız:

Hello YOUR NAME! 🚀

Sonraki adım, kaynak kodu güncellendiğinde işlevlerinizin beklendiği gibi çalışmaya devam etmesini sağlamak için birim testleri eklemektir.

5. Test yazma

Python'da HTTP Cloud Functions işlevleri, standart kitaplıktaki unittest modülü kullanılarak test edilir. İşlevinizi test etmek için emülatör veya başka bir simülasyon çalıştırmanız gerekmez. Normal Python kodu yeterlidir.

hello_world ve hello_name işlevleri için test şu şekilde görünür:

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}! 🚀"

1. Python testleri, diğer Python dosyalarıyla aynı şekilde yazılır. Bir dizi içe aktarma işlemiyle başlar, ardından sınıfları ve işlevleri tanımlarlar.
2. Test beyanı class TestHello(TestCase) biçimindedir. unittest.TestCase sınıfından devralınan bir sınıf olmalıdır.
3. Test sınıfında, her biri test_ ile başlaması gereken ve ayrı test senaryolarını temsil eden yöntemler bulunur.
4. Her test durumu, request parametresini taklit ederek (yani, test için gereken belirli verileri içeren sahte bir nesneyle değiştirerek) işlevlerimizden birini test eder.
5. Her işlev çağrıldıktan sonra test, HTTP yanıtını kontrol ederek beklediğimiz yanıt olup olmadığını doğrular.

main.py, flask'e bağlı olduğundan test ortamınızda Flask çerçevesinin yüklü olduğundan emin olun:

pip install flask

Flask'i yüklediğinizde aşağıdakine benzer bir sonuç elde edersiniz:

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

Bu testleri yerel olarak çalıştırın:

python -m unittest

Üç birim testi de başarılı olmalıdır:

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

OK

Test başarısız mı oluyor?

• Hata mesajında faydalı bir bilgi olup olmadığını kontrol edin.
• main.py ve test_main.py dosyalarıyla aynı dizinde misiniz?

Ardından, "Python Powered" logosunu döndüren yeni bir işlev oluşturacaksınız.

6. "Python destekli" HTTP Cloud Functions işlevini yazma

Her istek için "Python Powered" resmini döndürerek yeni bir işlevi biraz daha eğlenceli hale getirelim:

Aşağıdaki listede, bunu gerçekleştirecek kod gösterilmektedir:

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")

Yeni bir python_powered işlevi dağıtın:

FUNCTION_NAME="python_powered"

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

Komut çıkışı:

...
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
...

İşlevi test etmek için yukarıdaki komut çıkışında gösterilen httpsTrigger.url URL'sini tıklayın. Her şey doğru çalışıyorsa yeni bir tarayıcı sekmesinde "Python Powered" logosunu görürsünüz.

Ardından, işlevinizi dağıtımdan önce yerel olarak çalıştırıp deneyebilmek için bir uygulama oluşturacaksınız.

7. İşlevi yerel olarak çalıştırma

Bir web uygulaması oluşturup işlevinizi bir rotada çağırarak HTTP işlevini yerel olarak çalıştırabilirsiniz. Bu dosyayı işlevinizle aynı dizine ekleyebilirsiniz. web_app.py adlı dosya aşağıdaki içeriğe sahiptir:

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)

1. Bu dosya bir Flask uygulaması oluşturur.
2. Ana URL'de index() adlı işlevle işlenen bir rota kaydeder.
3. Ardından index() işlevi, geçerli isteği ileterek python_powered işlevimizi çağırır.

Geliştirme ortamınızda Flask çerçevesinin yüklü olduğundan emin olun:

pip install flask

Flask'i yüklediğinizde aşağıdakine benzer bir sonuç elde edersiniz:

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

Bu uygulamayı yerel olarak çalıştırmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:

python web_app.py

Şimdi Cloud Shell web önizlemesini kullanarak web uygulamasını tarayıcınızda test edin. Cloud Shell'de "Web Önizlemesi" düğmesini tıklayın ve "8080 bağlantı noktasında önizle"yi seçin:

Cloud Shell, proxy hizmetindeki önizleme URL'sini yeni bir tarayıcı penceresinde açar. Web önizlemesi, HTTPS üzerinden erişimi yalnızca kullanıcı hesabınızla kısıtlar. Her şey düzgün çalışıyorsa "Python Powered" logosunu görürsünüz.

Logoyu göremiyor musunuz?

• main.py, python_powered.jpg ve web_app.py dosyalarıyla aynı dizinde misiniz?
• Sunucu başlatıldı mı? python web_app.py komutunu çalıştırarak başlattığınızdan emin olun. Running on http://localhost:8080 yazdırılmalıdır.

8. Tebrikler!

Flask çerçevesiyle web isteklerini işleyen deyimsel işlevleri kullanarak HTTP Cloud Functions işlevlerini dağıttınız.

Cloud Functions fiyatlandırması, işlevinizin ne sıklıkta çağrıldığına göre belirlenir. Sık çalıştırılmayan işlevler için ücretsiz katman da sunulur. Cloud Functions işlevlerinizi test etmeyi tamamladıktan sonra gcloud komutunu kullanarak silebilirsiniz:

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

İşlevleri Google Cloud Console'dan da silebilirsiniz.

Python'da Cloud Functions'ı keyifle kullanmanızı dileriz.