概要

Cloud Storage では、世界中のどこからでも、いつでもデータを保存、取得できます。データの量に制限はありません。ウェブサイト コンテンツの提供、アーカイブと障害復旧のためのデータの保存、ユーザーへの大きなデータ オブジェクトの配布（直接ダウンロードによる）など、さまざまなシナリオで Google Cloud Storage を使用できます。

このラボでは、データの保存と取得に Cloud Storage を使用するようにアプリケーションを構成します。使用するアプリケーションはオンライン クイズ アプリケーション、使用するデータはそのフォームデータです。フォームに含める画像をローカルマシンからアップロードします。

目標

このラボでは、次のタスクの実行方法について学びます。

• Cloud Shell を開発環境として設定する
• アプリケーション コードを更新して Cloud Datastore を統合する
• クイズ アプリケーションを使用して画像ファイルを Cloud Storage にアップロードし、その画像をクイズに表示する

設定と要件

各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。

1. Qwiklabs にシークレット ウィンドウでログインします。

2. ラボのアクセス時間（例: 1:15:00）に注意し、時間内に完了できるようにしてください。
   一時停止機能はありません。必要な場合はやり直せますが、最初からになります。

3. 準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。

4. ラボの認証情報（ユーザー名とパスワード）をメモしておきます。この情報は、Google Cloud Console にログインする際に使用します。

5. [Google Console を開く] をクリックします。

6. [別のアカウントを使用] をクリックし、このラボの認証情報をコピーしてプロンプトに貼り付けます。
   他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金の請求が発生したりします。

7. 利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします。

Google Cloud Shell の有効化

Google Cloud Shell は、開発ツールと一緒に読み込まれる仮想マシンです。5 GB の永続ホーム ディレクトリが用意されており、Google Cloud で稼働します。

Google Cloud Shell を使用すると、コマンドラインで Google Cloud リソースにアクセスできます。

1. Google Cloud コンソールで、右上のツールバーにある [Cloud Shell をアクティブにする] ボタンをクリックします。

   

2. [続行] をクリックします。

環境がプロビジョニングされ、接続されるまでしばらく待ちます。接続した時点で認証が完了しており、プロジェクトに各自のプロジェクト ID が設定されます。次に例を示します。

gcloud は Google Cloud のコマンドライン ツールです。このツールは、Cloud Shell にプリインストールされており、タブ補完がサポートされています。

• 次のコマンドを使用すると、有効なアカウント名を一覧表示できます。

gcloud auth list

出力:

Credentialed accounts: - @.com (active)

出力例:

Credentialed accounts: - google1623327_student@qwiklabs.net

• 次のコマンドを使用すると、プロジェクト ID を一覧表示できます。

gcloud config list project

出力:

[core] project =

出力例:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 注: gcloud ドキュメントの全文については、 gcloud CLI の概要ガイド をご覧ください。

タスク 1. 仮想環境を作成する

virtualenv を使用してユーザー空間の仮想環境を作成します。この環境では、プロジェクトごとに異なる Python パッケージ セットをインストールできます。また、virtualenv を使用すると、Python パッケージをグローバルにインストールする必要がなくなるので、インストールが原因で発生するシステムツールや他の Python プロジェクトの障害を回避できます。このラボでは、virtualenv を使用してすべての Python コマンドに Python3 が使用されるようにします。

1. Python 3 の virtualenv 環境を構成します。

   virtualenv -p python3 vrenv

2. 仮想環境をアクティブにします。

   source vrenv/bin/activate

タスク 2. クイズ アプリケーションを準備する

このセクションでは、Cloud Shell にアクセスしてクイズ アプリケーションを含む git リポジトリのクローンを作成し、アプリケーションを実行します。

Cloud Shell でソースコードのクローンを作成する

1. 次のコマンドを実行して、クラスのリポジトリのクローンを作成します。

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

2. 作業ディレクトリへのショートカットとしてソフトリンクを作成します。

   ln -s ~/training-data-analyst/courses/developingapps/v1.3/python/cloudstorage ~/cloudstorage

クイズ アプリケーションを構成し、実行する

1. 作業ディレクトリを変更します。

   cd ~/cloudstorage/start

2. アプリケーションを構成します。

   . prepare_environment.sh

   警告が表示されても無視します。

   このスクリプト ファイルを実行すると、以下の処理が行われます。

   • App Engine アプリケーションを作成する
   • 環境変数 GCLOUD_PROJECT をエクスポートする
   • pip を更新してから pip install -r requirements.txt を実行する
   • Cloud Datastore にエンティティを作成する
   • Google Cloud Platform のプロジェクト ID を出力する

3. アプリケーションを実行します。

   python run_server.py

   アプリケーションの実行が開始されると、次のような出力が表示されます。

   * Running on http://127.0.0.1:8080/ (Press CTRL+C to quit) * Restarting with stat * Debugger is active! * Debugger PIN: 502-577-323

クイズ アプリケーションを確認する

1. [ウェブでプレビュー] アイコン > [ポート 8080 でプレビュー] をクリックして、アプリケーションをプレビューします。

2. ツールバーの [Create Question] をクリックします。

シンプルなフォームが表示されます。このフォームには、質問と解答用のテキストボックスと、正解を選択するためのラジオボタンが含まれています。

注: このフォームにはファイル アップロード用の項目があり、画像ファイルと動画ファイルのどちらでもアップロードできます。このラボでは画像ファイルをアップロードしますが、動画ファイルをアップロードする場合もプロセスは同じです。

タスク 3. クイズ アプリケーションのコードを調べる

このセクションでは、このケーススタディ用アプリケーションのコードを確認します。

このラボでは、ファイルの閲覧と編集を行います。Cloud Shell にインストールされている nano や vim などの shell エディタや、Cloud Shell コードエディタを使用できます。

このラボでは、Cloud Shell コードエディタを使用してこのクイズ アプリケーションのコードを確認します。

Cloud Shell コードエディタを起動する

• Cloud Shell で [エディタを開く] > [新しいウィンドウで開く] をクリックすると、コードエディタが起動します。

アプリケーションのコードを確認する

1. エディタの左側にあるファイル ブラウザ パネルから、/cloudstorage/start フォルダに移動します。

2. ...quiz/webapp/templates/ フォルダにある add.html ファイルを選択します。

   このファイルには、Create Question フォームのテンプレートが含まれています。

   フォームが変更されていることに注意してください。enc-type に multipart/form-data が使用され、次の 2 つのフォーム コントロールが追加されています。

   • image: ファイル アップロード用コントロール
   • imageUrl: 非表示項目

3. ...quiz/webapp フォルダにある routes.py ファイルを選択します。

   このファイルには、フォームデータを受け取る POST ハンドラのルートが含まれています。フォームから画像ファイルを取得するように変更されています。

4. ...quiz/webapp フォルダにある questions.py ファイルを選択します。

   このファイルには、routes.py ファイルで抽出されたフォームデータを処理するハンドラが含まれています。Cloud Storage のクライアントである新しいモジュールを使用できるように、このファイルを変更します。

5. ...quiz/gcp/storage.py ファイルを選択します。

   このファイルに、画像ファイルのデータを Cloud Storage に保存するためのコードを記述します。

タスク 4. Cloud Storage バケットを作成する

このセクションでは、Cloud Storage バケットを作成し、それを参照する環境変数をエクスポートします。

1. Cloud Shell コマンドラインに戻り、[ターミナルを開く] をクリックします。

2. Ctrl+C キーを押してアプリケーションを停止します。

3. <プロジェクト ID>-media という名前の Cloud Storage バケットを作成します。

   gcloud storage buckets create gs://$DEVSHELL_PROJECT_ID-media

   バケットを作成するには gcloud storage buckets create コマンドを使用し、このコマンドにバケットの名前として gs://BUCKET_NAME を渡します。

   接頭辞 $DEVSHELL_PROJECT_ID の後に -media を続けたバケット名を使用します。

4. 次のコマンドを実行して、Cloud Storage バケット名を GCLOUD_BUCKET という名前の環境変数としてエクスポートします。

   export GCLOUD_BUCKET=$DEVSHELL_PROJECT_ID-media

注: このアプリケーションの構成では環境変数を利用します。 開発チームはこれらの変数を変更するだけで、開発、テスト、ステージング、本番の各環境にアプリケーションをデプロイできます。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 バケットを作成する

タスク 5. Cloud Storage にオブジェクトを追加する

このセクションでは、アップロードされたファイルを Cloud Storage に保存するためのコードを記述します。

注: 以下のコメント間のコードを更新または追加します。

// TODO

// END TODO

学習効果を最大限に高めるために、コード、インライン コメント、関連する API ドキュメントを確認してください。

Cloud Storage の API ドキュメントについて詳しくは、API とリファレンスをご覧ください。

Python の Cloud Storage モジュールをインポートして使用する

1. コードエディタで ...quiz/gcp/storage.py ファイルの先頭に移動します。
2. GCLOUD_BUCKET 環境変数からバケット名を取得します。
3. google.cloud パッケージから storage モジュールをインポートします。
4. Cloud Storage クライアントを作成します。
5. Cloud Storage バケットへの参照を取得します。

quiz/gcp/storage.py:

# TODO: GCLOUD_BUCKET 環境変数からバケット名を取得する bucket_name = os.getenv('GCLOUD_BUCKET') # END TODO # TODO: storage モジュールをインポートする from google.cloud import storage # END TODO # TODO: Cloud Storage のクライアントを作成する storage_client = storage.Client() # END TODO # TODO: クライアントを使用して Cloud Storage バケットを取得する bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name) # END TODO

Cloud Storage にファイルを送信するコードを記述する

1. 引き続き storage.py で、upload_file(...) 関数の既存の pass ステートメントを削除してから、Cloud Storage クライアントを使用して、Cloud Storage バケットにファイルをアップロードして公開します。
2. バケット内の Cloud Storage blob オブジェクトへの参照を取得します。
3. その blob オブジェクトを使用して画像をアップロードします。
4. ファイルを公開します。
5. blob の公開 URL を返します。

quiz/gcp/storage.py upload_file(...) 関数:

""" 指定した Cloud Storage バケットにファイルをアップロードし、新しいオブジェクトの公開 URL を返します。 """ def upload_file(image_file, public): pass # TODO: バケットを使用して blob オブジェクトを取得する blob = bucket.blob(image_file.filename) # END TODO # TODO: blob を使用してファイルをアップロードする blob.upload_from_string( image_file.read(), content_type=image_file.content_type) # END TODO # TODO: オブジェクトを一般公開する if public: blob.make_public() # END TODO # TODO: blob の公開 URL を返すように変更する return blob.public_url # END TODO

6. storage.py を保存します。

Cloud Storage の機能を使用するためのコードを記述する

1. エディタで ...quiz/webapp/questions.py ファイルの先頭に移動します。
2. datastore クライアントだけでなく storage クライアントも使用できるように import ステートメントを変更します。
3. upload_file(...) 関数に移動し、storage クライアントを使用してファイルをアップロードし、返された公開 URL を変数に代入します。
4. その公開 URL を返すように return ステートメントを変更します。
5. save_question(...) 関数に移動し、image_file が存在するかどうかを確認する if テストを記述します。
6. 存在する場合は、upload_file(...) 関数を呼び出して、imageUrl という名前のエンティティ プロパティに公開 URL を割り当てます。
7. 存在しない場合は、imageUrl エンティティ プロパティに空の文字列を割り当てます。

quiz/webapp/questions.py:

# TODO: storage モジュールをインポートする from quiz.gcp import storage, datastore # END TODO """ ファイルを Google Cloud Storage にアップロードします。 - ファイルをアップロードする - public_url を返す """ def upload_file(image_file, public): if not image_file: return None # TODO: storage クライアントを使用してファイルをアップロードする # 2 番目の引数はブール値です。 public_url = storage.upload_file( image_file, public ) # END TODO # TODO: オブジェクトの公開 URL # を返す return public_url # END TODO """ ファイルを Google Cloud Storage にアップロードします。 - ファイルをアップロードするメソッドを呼び出す（public=true） - 質問を保存する Datastore ヘルパー メソッドを呼び出す """ def save_question(data, image_file): # TODO: 画像ファイルがある場合はそれを # アップロードして、結果を新しい Datastore # プロパティ imageUrl に代入する # ない場合は空の文字列を代入する if image_file: data['imageUrl'] = str( upload_file(image_file, True)) else: data['imageUrl'] = u'' # END TODO data['correctAnswer'] = int(data['correctAnswer']) datastore.save_question(data) return

8. questions.py を保存します。

アプリケーションを実行し、Cloud Storage オブジェクトを作成する

1. Cloud Shell に戻ってアプリケーションを実行します。

python run_server.py

2. ローカルマシンに storage ロゴの画像ファイルをダウンロードします。

3. Cloud Shell で [ウェブでプレビュー] アイコン > [ポート 8080 でプレビュー] をクリックして、クイズ アプリケーションをプレビューします。

4. [Create Question] をクリックします。

5. フォームに次の値を入力して、[Save] をクリックします。

   フォームの項目	値
   Author	自分の名前
   Quiz	Google Cloud Platform
   Title	Which product does this logo relate to?
   Image	先ほどダウンロードした Google_Cloud_Storage_logo.png ファイルをアップロード
   Answer 1	App Engine
   Answer 2	Cloud Storage（[Answer 2] のラジオボタンを選択します）
   Answer 3	Compute Engine
   Answer 4	Kubernetes Engine

6. Google Cloud コンソールに戻り、ナビゲーション メニュー > [Cloud Storage] に移動します。

7. [Cloud Storage] > [バケット] ページで、適切なバケット（<プロジェクト ID>-media という名前）をクリックします。

Google_Cloud_Storage_logo.png という名前の新しいオブジェクトが表示されます。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 オブジェクトをバケットにアップロードする

クライアント アプリケーションを実行し、Cloud Storage の公開 URL をテストする

1. アプリケーションの URL の末尾に /api/quizzes/gcp を追加します。

   先ほどこのウェブ アプリケーションに追加した質問に対応する JSON データがクライアントに返されるはずです。

   imageUrl プロパティには、Cloud Storage のオブジェクトに対応する値が含まれています。

2. アプリケーションのホームページに戻り、[Take Test] リンクをクリックします。

3. [GCP] をクリックし、各質問に答えます。

   先ほど追加した質問まで進むと、クライアントサイド ウェブ アプリケーションに画像が表示されます。

ラボを終了する

ラボが完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボで使用したリソースが Google Cloud Skills Boost から削除され、アカウントの情報も消去されます。

ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。

星の数は、それぞれ次の評価を表します。

• 星 1 つ = 非常に不満
• 星 2 つ = 不満
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• 星 4 つ = 満足
• 星 5 つ = 非常に満足

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