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Anwendungsentwicklung - Python

Advanced 6 Schritte 6 Stunden 40 Guthabenpunkte

In dieser Aufgabenreihe für Fortgeschrittene lernen Sie die Vor- und Nachteile der Entwicklung von GCP-Anwendungen in Python kennen. Die ersten Labs führen Sie durch die Grundlagen der Einrichtung der Umgebung und der Speicherung von Anwendungsdaten mit Cloud Datastore. Sobald Sie sich mit den Grundlagen vertraut gemacht haben, können Sie in praktischen Übungen Python-Anwendungen auf Kubernetes und App Engine bereitstellen. Letzteres ist dasselbe Framework, das auch Snapchat unterstützt. Mit speziellen Bonus-Labs, in denen die Benutzerauthentifizierung und die Entwicklung von Back-End-Diensten behandelt werden, vermittelt die Aufgabenreihe praktische Kenntnisse, sodass Sie sofort mit der Entwicklung stabiler Python-Anwendungen beginnen können.

Application Development

Voraussetzungen:

Da in dieser Aufgabenreihe sehr viel mit der Programmiersprache Python gearbeitet wird, sollten die Teilnehmer gute Python-Programmierkenntnisse mitbringen. Außerdem sind für die Aufgabenreihe praktische Erfahrungen mit den Computing- und Speicherdiensten der GCP erforderlich. Teilnehmer sollten zuvor mindestens die praxisorientierten Labs in den Aufgabenreihen "Cloud Architecture" und/oder "Baseline: Deploy and Develop" erfolgreich abgeschlossen haben.

Quest Outline

Praxisorientiertes Lab

App Dev: Entwicklungsumgebung einrichten – Python

In diesem Lab stellen Sie eine virtuelle Maschine von Google Compute Engine bereit und installieren Softwarebibliotheken für die Softwareentwicklung.

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Praxisorientiertes Lab

App Dev: Anwendungsdaten in Cloud Datastore speichern – Python

In diesem Lab sehen Sie sich die Fallstudienanwendung, ein Onlinequiz, genauer an und speichern die Anwendungsdaten in Cloud Datastore.

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Praxisorientiertes Lab

App Dev: Bild- und Videodateien in Google Cloud Storage speichern – Python

In diesem Lab fügen Sie einer Anwendung Bilder und Videos hinzu. Außerdem speichern Sie Dateien als Objekte in einem Cloud Storage-Bucket.

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Praxisorientiertes Lab

App Dev: Nutzerauthentifizierung für die Anwendung einrichten – Python

In diesem Lab entwickeln Sie die Online-Quiz-Anwendung weiter, indem Sie Firebase Authentication hinzufügen.

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Praxisorientiertes Lab

App Dev: Back-End-Dienst entwickeln – Python

In diesem Lab entwickeln Sie für die Online-Quizanwendung einen Back-End-Dienst, mit dem Nutzerfeedback verarbeitet und Sentimentwerte gespeichert werden können.

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Praxisorientiertes Lab

App Dev: Anwendung in Kubernetes Engine bereitstellen – Python

In diesem Lab stellen Sie die Quizanwendung in Kubernetes Engine bereit. Dazu nutzen Sie Google Cloud Platform-Ressourcen, darunter Container Builder und Container Registry, sowie Kubernetes-Ressourcen wie Deployments, Pods und Dienste.

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