Utilizzo delle librerie Python 2

Puoi utilizzare librerie di terze parti che sono codice Python puro senza estensioni C copiando la libreria nella directory dell'applicazione. Se la libreria di terze parti è già integrata, inclusa nel runtime, puoi utilizzarla senza copiarla nella tua app.

Le librerie di terze parti devono essere implementate come codice Python puro senza estensioni C. Se vengono copiate nella directory dell'applicazione, vengono conteggiate ai fini delle quote di file perché la libreria viene caricata su App Engine insieme al codice dell'applicazione.

Copiare una libreria di terze parti

Per utilizzare una libreria di terze parti che non è presente nell'elenco delle librerie integrate incluse nel runtime:

  1. Crea una directory per archiviare le librerie di terze parti, ad esempio lib/.

    mkdir lib

  2. Utilizza pip (versione 6 o successiva) con il flag -t <directory> per copiare le librerie nella cartella che hai creato nel passaggio precedente. Ad esempio:

    pip install -t lib/ <library_name>

    Utilizzi Homebrew Python su macOS?

  3. Crea un file denominato appengine_config.py nella stessa cartella del file app.yaml.

  4. Modifica il file appengine_config.py e fornisci la directory della libreria al metodo vendor.add().

    # appengine_config.py
from google.appengine.ext import vendor

# Add any libraries install in the "lib" folder.
vendor.add('lib')

    Il file appengine_config.py riportato sopra presuppone che la directory di lavoro corrente sia quella in cui si trova la cartella lib. In alcuni casi, ad esempio nei test unitari, la directory di lavoro corrente può essere diversa. Per evitare errori, puoi trasmettere esplicitamente il percorso completo alla cartella lib utilizzando:

    vendor.add(os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), 'lib'))

Utilizzo dei file dei requisiti pip con le librerie copiate

pip può leggere un elenco di librerie da installare da un file, noto come file dei requisiti. I file dei requisiti semplificano la configurazione di un nuovo ambiente di sviluppo per la tua app e l'upgrade alle nuove versioni delle librerie.

Un file dei requisiti è un file di testo con una riga per libreria, che elenca il nome del pacchetto e, facoltativamente, la versione del pacchetto (impostata per impostazione predefinita sull'ultima versione):

Flask==0.10
Markdown==2.5.2
google-api-python-client

Per installare le librerie da un file requirements, utilizza il flag -r oltre al flag -t lib:

pip install -t lib -r requirements.txt

Utilizzo di una libreria di terze parti integrata inclusa nel runtime

Se la libreria di terze parti è presente nell'elenco delle librerie integrate incluse nel runtime Python di App Engine, devi specificarla solo nella direttiva libraries nel file app.yaml, ad esempio:

libraries:
- name: PIL
  version: "1.1.7"
- name: webob
  version: "1.1.1"

App Engine fornisce automaticamente le librerie richieste durante il deployment.

Utilizzo delle librerie integrate in bundle con il server di sviluppo locale

Molte delle librerie integrate fornite dal runtime sono disponibili automaticamente per il server di sviluppo locale. Per installare localmente alcune librerie, devi eseguire gcloud components install app-engine-python-extras. Se il server di sviluppo locale rileva che questo componente è necessario, ti verrà chiesto di installarlo. Prima di poterle utilizzare con il server di sviluppo locale, è necessario installare localmente le seguenti librerie integrate:

Puoi utilizzare il comando pip per installare tutti questi pacchetti da Python Package Index (PyPI).

sudo pip install lxml==2.3.5

A seconda della piattaforma, potrebbe essere necessario installare strumenti di supporto alla build e origini Python per installare queste librerie.

  • Su Linux, il gestore di pacchetti può fornire questi prerequisiti e spesso può fornire una versione precompilata della libreria.
  • Su Windows sono generalmente disponibili programmi di installazione per le versioni precompilate.
  • Su macOS, gli strumenti a riga di comando Xcode sono necessari per creare alcuni pacchetti.

Il server di sviluppo utilizza la versione del pacchetto installata localmente, indipendentemente dalla versione specificata in app.yaml. Se vuoi, configura un virtualenv per il tuo progetto per fornire la versione esatta del pacchetto. Tieni presente che virtualenv viene utilizzato solo per questi pacchetti binari localmente e non sarà reso disponibile per la tua applicazione una volta eseguito il deployment. Per aggiungere altre librerie di terze parti, utilizza il metodo descritto in Installazione di una libreria.

Utilizzo di Django nel server di sviluppo locale

Django è un framework per applicazioni web completo per Python. Fornisce uno stack completo di componenti intercambiabili, tra cui componenti di dispatch, visualizzazioni, middleware e modelli, e molti altri.

L'interfaccia di modellazione dei dati di Django non è compatibile con il datastore App Engine. Puoi utilizzare le librerie di modellazione dei dati di App Engine (db o ndb) nelle tue applicazioni Django. Tuttavia, le applicazioni Django di terze parti che utilizzano l'interfaccia di modellazione dei dati di Django, in particolare l'applicazione di amministrazione di Django, potrebbero non funzionare direttamente con App Engine.

La libreria di modellazione Datastore (DB) è quella predefinita. Per utilizzare Django con l'API NDB Storage, aggiungi 'google.appengine.ext.ndb.django_middleware.NdbDjangoMiddleware', alla voce MIDDLEWARE_CLASSES nel file settings.py di Django. È consigliabile inserirlo prima di qualsiasi altra classe middleware, poiché alcuni altri middleware potrebbero effettuare chiamate al datastore e queste non verranno gestite correttamente se il middleware viene richiamato prima di questo. Per scoprire di più sul middleware Django, consulta la documentazione del progetto.

Per abilitare Django nella tua app, specifica l'applicazione WSGI e la libreria Django in app.yaml:

...
handlers:
- url: /.*
  script: main.app  # a WSGI application in the main module's global scope

libraries:
- name: django
  version: "1.4"

La variabile di ambiente DJANGO_SETTINGS_MODULE deve essere impostata sul nome del modulo delle impostazioni Django, in genere 'settings', prima dell'importazione dei pacchetti.

Se il modulo delle impostazioni di Django è diverso da settings.py, imposta la variabile di ambiente DJANGO_SETTINGS_MODULE di conseguenza nel file app.yaml:

env_variables:
  DJANGO_SETTINGS_MODULE: 'myapp.settings'

Oppure nel codice Python:

import os
# specify the name of your settings module
os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'myapp.settings'

import django.core.handlers.wsgi
app = django.core.handlers.wsgi.WSGIHandler()

Utilizzo di matplotlib nel server di sviluppo locale

Matplotlib è una libreria di tracciamento che produce grafici e figure in una varietà di formati di immagine. Su App Engine, le modalità interattive di matplotlib non sono supportate e non sono disponibili anche diverse altre funzionalità. Ciò significa che non puoi utilizzare pyplot.show() come suggerito da molti tutorial di matplotlib. Devi invece utilizzare pyplot.savefig() per scrivere i dati delle immagini nel flusso di output, un'istanza cStringIO.StringIO o Google Cloud Storage utilizzando la libreria client di Cloud Storage.

Matplotlib consente un'ampia personalizzazione tramite l'utilizzo del file di configurazione matplotlibrc, che deve essere inserito nella directory di primo livello dell'applicazione. In alternativa, puoi impostare la variabile di ambiente MATPLOTLIBRC su un percorso relativo alla directory della tua applicazione.

Il backend predefinito è AGG, che consente di scrivere file di tutti i formati supportati: PNG (il formato predefinito), RAW, PS, PDF, SVG e SVGZ. Se rendi disponibile la libreria PIL aggiungendo PIL alla sezione libraries di app.yaml, il backend AGG supporterà automaticamente anche la scrittura dei formati di immagine JPEG e TIFF.

Matplotlib include una serie di caratteri disponibili automaticamente. Puoi utilizzare caratteri personalizzati caricandoli in formato TTF insieme all'applicazione e impostando la variabile di ambiente TTFPATH sul percorso in cui si trovano, rispetto alla directory dell'applicazione. Per saperne di più, consulta il app.yaml riferimento.

Un certo numero di funzionalità di matplotlib non sono supportate su App Engine. In particolare:

  • Non esiste una directory ~/.matplotlib. Tuttavia, esistono posizioni alternative in cui inserire il file di configurazione matplotlibrc, come descritto sopra.
  • I backend interattivi e gli elementi della GUI non sono supportati.
  • I backend EMF, Cairo e GDK non sono supportati.
  • Non è presente alcuna memorizzazione nella cache, pertanto diversi meccanismi ricalcoleranno o scaricheranno nuovamente i dati che normalmente vengono memorizzati nella cache. I meccanismi di memorizzazione nella cache specifici che sono stati disattivati includono i dati dei caratteri calcolati da matplotlib.font_manager.FontManager.findfont, i dati di esempio scaricati da matplotlib.cbook.get_sample_data e i dati finanziari scaricati da matplotlib.finance.fetch_historical_yahoo.
    • Poiché non è presente la memorizzazione nella cache, non è possibile chiamare [matplotlib.cbook.get_sample_data](http://matplotlib.org/api/cbook_api.html#matplotlib.cbook.get_sample_data) con asfileobj=False a meno che examples.download non sia impostato su False.
  • Tutte le funzionalità che richiamano comandi esterni sono state disattivate.
    • L'utilizzo di fontconfig è stato disattivato. I caratteri vengono trovati tramite il meccanismo descritto sopra.
    • L'utilizzo di LaTeX per il rendering del testo non è supportato. L'impostazione di text.usetex su True non funzionerà.
    • L'utilizzo di un programma di distillazione PostScript esterno non è supportato. L'impostazione ps.usedistiller su ghostscript o xpdf non funzionerà.
    • L'utilizzo di un programma di codifica video esterno non è supportato. Il metodo matplotlib.animation.Animation.save non funzionerà e, pertanto, il pacchetto matplotlib.animation non è utile.
    • La funzione matplotlib.cbook.report_memory e la classe matplotlib.cbook.MemoryMonitor non sono supportate.
  • La funzione matplotlib.test è stata disattivata.

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