Cloud Storage, Firestore, और Cloud Run का इस्तेमाल करके इमेज अपलोड और दिखाने का तरीका

Cloud Storage, Firestore, और Cloud Run का इस्तेमाल करके इमेज अपलोड और दिखाने का तरीका

इस कोडलैब (कोड बनाना सीखने के लिए ट्यूटोरियल) के बारे में जानकारी

subjectपिछली बार अप्रैल 4, 2025 को अपडेट किया गया
account_circleकिसी Googler ने लिखा है

1. परिचय

इस कोडलैब में, आपको Cloud Storage, Firestore, और Cloud Run का इस्तेमाल करके इमेज अपलोड और दिखाने का तरीका पता चलेगा. आपको Gemini को कॉल करने के लिए, पुष्टि करने के मकसद से Google की क्लाइंट लाइब्रेरी का इस्तेमाल करने का तरीका भी पता चलेगा.

  • FastAPI ऐप्लिकेशन को Cloud Run में डिप्लॉय करने का तरीका
  • पुष्टि करने के लिए, Google की क्लाइंट लाइब्रेरी का इस्तेमाल करने का तरीका
  • Cloud Run सेवा का इस्तेमाल करके, Cloud Storage में फ़ाइल अपलोड करने का तरीका
  • Firestore में डेटा पढ़ने और उसमें बदलाव करने का तरीका
  • Cloud Run सेवा पर, Cloud Storage से इमेज वापस लाने और उन्हें दिखाने का तरीका

2. सेटअप और ज़रूरी शर्तें

एनवायरमेंट वैरिएबल सेट करें. इनका इस्तेमाल इस कोडलैब में किया जाएगा.

PROJECT_ID=dogfood-gcf-saraford
REGION=us-central1
GCS_BUCKET_NAME=dogfood-gcf-saraford-codelab-wietse-2

SERVICE_NAME=fastapi-storage-firestore
SERVICE_ACCOUNT=fastapi-storage-firestore-sa
SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS=$SERVICE_ACCOUNT@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

एपीआई चालू करें

gcloud services enable run.googleapis.com \
                       storage.googleapis.com \
                       firestore.googleapis.com \
                       cloudbuild.googleapis.com \
                       artifactregistry.googleapis.com

इमेज को सेव करने के लिए Cloud Storage बकेट बनाना

gsutil mb -p dogfood-gcf-saraford -l us-central1 gs://$GCS_BUCKET_NAME

उस बकेट को सार्वजनिक ऐक्सेस दें जिसमें वेबसाइट पर इमेज अपलोड और दिखाई जा सकती हैं:

gsutil iam ch allUsers:objectViewer gs://$GCS_BUCKET_NAME

यह कमांड चलाकर, सेवा खाता बनाएं:

gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT \
    --display-name="SA for CR $SERVICE_ACCOUNT"

साथ ही, एसए को Firestore और GCS बकेट का ऐक्सेस दें

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
    --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS" \
    --role="roles/datastore.user"

gsutil iam ch serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS:roles/storage.objectAdmin gs://$GCS_BUCKET_NAME

3. Firestore डेटाबेस बनाना

Firestore डेटाबेस बनाने के लिए, यह कमांड चलाएं

gcloud firestore databases create --location=nam5

4. ऐप्लिकेशन बनाना

अपने कोड के लिए डायरेक्ट्री बनाएं.

mkdir codelab-cr-fastapi-firestore-gcs
cd codelab-cr-fastapi-firestore-gcs

सबसे पहले, आपको टेंप्लेट डायरेक्ट्री बनाकर एचटीएमएल टेंप्लेट बनाने होंगे.

mkdir templates
cd templates

index.html नाम से नई फ़ाइल बनाएं और उसमें यह कॉन्टेंट शामिल करें:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Cloud Run Image Upload Demo</title>
    <style>
        body { font-family: sans-serif; padding: 20px; }
        .upload-form { margin-bottom: 20px; padding: 15px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 5px; background-color: #f9f9f9; }
        .image-list { margin-top: 30px; }
        .image-item { border-bottom: 1px solid #eee; padding: 10px 0; }
        .image-item img { max-width: 100px; max-height: 100px; vertical-align: middle; margin-right: 10px;}
        .error { color: red; font-weight: bold; margin-top: 10px;}
    </style>
</head>
<body>

    <h1>Upload an Image</h1>
    <p>Files will be uploaded to GCS bucket: <strong>{{ bucket_name }}</strong> and metadata stored in Firestore.</p>

    <div class="upload-form">
        <form action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data">
            <input type="file" name="file" accept="image/*" required>
            <button type="submit">Upload Image</button>
        </form>
        {% if error_message %}
            <p class="error">{{ error_message }}</p>
        {% endif %}
    </div>

    <div class="image-list">
        <h2>Recently Uploaded Images:</h2>
        {% if images %}
            {% for image in images %}
            <div class="image-item">
                <a href="{{ image.gcs_url }}" target="_blank">
                   <img src="{{ image.gcs_url }}" alt="{{ image.filename }}" title="Click to view full size">
                </a>
                <span>{{ image.filename }}</span>
                <small>(Uploaded: {{ image.uploaded_at.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') if image.uploaded_at else 'N/A' }})</small><br/>
                <small><a href="{{ image.gcs_url }}" target="_blank">{{ image.gcs_url }}</a></small>
            </div>
            {% endfor %}
        {% else %}
            <p>No images uploaded yet or unable to retrieve list.</p>
        {% endif %}
    </div>

</body>
</html>

अब रूट डायरेक्ट्री में अपना Python कोड और अन्य फ़ाइलें बनाएं

cd ..

नीचे दिए गए कॉन्टेंट के साथ .gcloudignore फ़ाइल बनाएं:

__pycache__

यहां दिए गए कॉन्टेंट के साथ main.py नाम की फ़ाइल बनाएं:

import os
import datetime
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, Request, Form
from fastapi.responses import HTMLResponse, RedirectResponse
from fastapi.templating import Jinja2Templates
from google.cloud import storage, firestore

# --- Configuration ---
# Get bucket name and firestore collection from Cloud Run env vars
GCS_BUCKET_NAME = os.environ.get("GCS_BUCKET_NAME", "YOUR_BUCKET_NAME_DEFAULT")
FIRESTORE_COLLECTION = os.environ.get("FIRESTORE_COLLECTION", "YOUR_FIRESTORE_DEFAULT")

# --- Initialize Google Client Libraries ---
# These client libraries will use the Application Default Credentials
# for your service account within the Cloud Run environment 
storage_client = storage.Client()
firestore_client = firestore.Client()

# --- FastAPI App ---
app = FastAPI()
templates = Jinja2Templates(directory="templates")

# --- Routes ---
@app.get("/", response_class=HTMLResponse)
async def read_root(request: Request):
    """Serves the main upload form."""
    
    # Query Firestore for existing images to display 
    images = []
    try:
        docs = firestore_client.collection(FIRESTORE_COLLECTION).order_by(
            "uploaded_at", direction=firestore.Query.DESCENDING
        ).limit(10).stream() # Get latest 10 images
        for doc in docs:
            images.append(doc.to_dict())
    except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not fetch images from Firestore: {e}")
        # Continue without displaying images if Firestore query fails

    return templates.TemplateResponse("index.html", {
        "request": request,
        "bucket_name": GCS_BUCKET_NAME,
        "images": images # Pass images to the template
    })

@app.post("/upload")
async def handle_upload(request: Request, file: UploadFile = File(...)):
    """Handles file upload, saves to GCS, and records in Firestore."""
    if not file:
        return {"message": "No upload file sent"}
    elif not GCS_BUCKET_NAME or GCS_BUCKET_NAME == "YOUR_BUCKET_NAME_DEFAULT":
         return {"message": "GCS Bucket Name not configured."}, 500 # Internal Server Error

    try:
        # 1. Upload to GCS
        # note: to keep the demo code short, there are no file verifications
        # for an actual real-world production app, you will want to add checks
        gcs_url = upload_to_gcs(file, GCS_BUCKET_NAME)

        # 2. Save metadata to Firestore
        save_metadata_to_firestore(file.filename, gcs_url, FIRESTORE_COLLECTION)

        # Redirect back to the main page after successful upload
        return RedirectResponse(url="/", status_code=303) # Redirect using See Other

    except Exception as e:
        print(f"Upload failed: {e}")

        return templates.TemplateResponse("index.html", {
            "request": request,
            "bucket_name": GCS_BUCKET_NAME,
            "error_message": f"Upload failed: {e}",
            "images": [] # Pass empty list on error or re-query
        }, status_code=500)

# --- Helper Functions ---
def upload_to_gcs(uploadedFile: UploadFile, bucket_name: str) -> str:
    """Uploads a file to Google Cloud Storage and returns the public URL."""
    try:
        bucket = storage_client.bucket(bucket_name)

        # Create a unique blob name (e.g., timestamp + original filename)
        timestamp = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc).strftime("%Y%m%d%H%M%S")
        blob_name = f"{timestamp}_{uploadedFile.filename}"
        blob = bucket.blob(blob_name)

        # Upload the file
        # Reset file pointer just in case
        uploadedFile.file.seek(0)
        blob.upload_from_file(uploadedFile.file, content_type=uploadedFile.content_type)

        print(f"File {uploadedFile.filename} uploaded to gs://{bucket_name}/{blob_name}")
        return blob.public_url # Return the public URL

    except Exception as e:
        print(f"Error uploading to GCS: {e}")
        raise  # Re-raise the exception for FastAPI to handle

def save_metadata_to_firestore(filename: str, gcs_url: str, collection_name: str):
    """Saves image metadata to Firestore."""
    try:
        doc_ref = firestore_client.collection(collection_name).document()
        doc_ref.set({
            'filename': filename,
            'gcs_url': gcs_url,
            'uploaded_at': firestore.SERVER_TIMESTAMP # Use server timestamp
        })
        print(f"Metadata saved to Firestore collection {collection_name}")
    except Exception as e:
        print(f"Error saving metadata to Firestore: {e}")
        # Consider raising the exception or handling it appropriately
        raise # Re-raise the exception

इस कॉन्टेंट के साथ Dockerfile बनाएं:

# Build stage
FROM python:3.12-slim AS builder

WORKDIR /app

# Install poetry
RUN pip install poetry
RUN poetry self add poetry-plugin-export

# Copy poetry files
COPY pyproject.toml poetry.lock* ./

# Copy application code
COPY . .

# Export dependencies to requirements.txt
RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt 

# Final stage
FROM python:3.12-slim

WORKDIR /app

# Copy files from builder
COPY --from=builder /app/ .

# Install dependencies
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Compile bytecode to improve startup latency
# -q: Quiet mode 
# -b: Write legacy bytecode files (.pyc) alongside source
# -f: Force rebuild even if timestamps are up-to-date
RUN python -m compileall -q -b -f .

# Expose port
EXPOSE 8080

# Run the application
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]

और इनके साथ pyproject.toml बनाया

[tool.poetry]
name = "cloud-run-fastapi-demo"
version = "0.1.0"
description = "Demo FastAPI app for Cloud Run showing GCS upload and Firestore integration."
authors = ["Your Name <you@example.com>"]
readme = "README.md"

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.12"
fastapi = "^0.110.0"
uvicorn = {extras = ["standard"], version = "^0.29.0"} # Includes python-multipart
google-cloud-storage = "^2.16.0"
google-cloud-firestore = "^2.16.0"
jinja2 = "^3.1.3"
python-multipart = "^0.0.20"

[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"

5. Cloud Run पर डिप्लॉय करना

Cloud Run में डिप्लॉय करने के लिए, यह कमांड इस्तेमाल करें. आपके कोड को ज़िप करके Cloud Build पर भेजा जाता है. Cloud Build, इमेज बनाने के लिए Dockerfile का इस्तेमाल करता है.

यह Cloud Run में सोर्स के आधार पर डिप्लॉय किया गया है. इसलिए, आपको सेवा के लिए Cloud Console में, सोर्स टैब दिखेगा. इसमें आपका कोड होगा.

gcloud run deploy $SERVICE_NAME \
 --source . \
 --allow-unauthenticated \
 --service-account=$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
 --set-env-vars=GCS_BUCKET_NAME=$GCS_BUCKET_NAME \
 --set-env-vars=FIRESTORE_COLLECTION=$FIRESTORE_COLLECTION

6. अपनी सेवा की जांच करना

अपने वेब ब्राउज़र में सेवा का यूआरएल खोलें और कोई इमेज अपलोड करें. आपको यह सूची में दिखेगा.

7. सार्वजनिक Cloud Storage बकेट की अनुमतियां बदलना

जैसा कि पहले बताया गया है, यह कोडलैब सार्वजनिक GCS बकेट का इस्तेमाल करता है. हमारा सुझाव है कि आप इस बकेट को मिटा दें या नीचे दिया गया कमांड चलाकर, बकेट से allUsers का ऐक्सेस हटा दें:

gsutil iam ch -d allUsers:objectViewer gs://$GCS_BUCKET_NAME

इस निर्देश को चलाकर, यह पुष्टि की जा सकती है कि allUsers का ऐक्सेस हटा दिया गया है:

gsutil iam get gs://$GCS_BUCKET_NAME

8. बधाई हो

कोडलैब पूरा करने के लिए बधाई!

हमने क्या-क्या कवर किया है

  • FastAPI ऐप्लिकेशन को Cloud Run में डिप्लॉय करने का तरीका
  • पुष्टि करने के लिए, Google की क्लाइंट लाइब्रेरी का इस्तेमाल करने का तरीका
  • Cloud Run सेवा का इस्तेमाल करके, Cloud Storage में फ़ाइल अपलोड करने का तरीका
  • Firestore में डेटा पढ़ने और उसमें बदलाव करने का तरीका
  • Cloud Run सेवा पर, Cloud Storage से इमेज वापस लाने और उन्हें दिखाने का तरीका

9. व्यवस्थित करें

Cloud Run सेवा मिटाने के लिए, https://console.cloud.google.com/run पर Cloud Run Cloud Console में जाएं और सेवा मिटाएं.

Cloud Storage की बकेट मिटाने के लिए, ये कमांड चलाएं:

echo "Deleting objects in gs://$GCS_BUCKET_NAME..."
gsutil rm -r gs://$GCS_BUCKET_NAME/*

echo "Deleting bucket gs://$GCS_BUCKET_NAME..."
gsutil rb gs://$GCS_BUCKET_NAME

अगर आपको पूरा प्रोजेक्ट मिटाना है, तो https://console.cloud.google.com/cloud-resource-manager पर जाएं. इसके बाद, दूसरे चरण में बनाया गया प्रोजेक्ट चुनें और 'मिटाएं' को चुनें. प्रोजेक्ट मिटाने पर, आपको अपने Cloud SDK में प्रोजेक्ट बदलने होंगे. gcloud projects list चलाकर, सभी उपलब्ध प्रोजेक्ट की सूची देखी जा सकती है.

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