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Anwendungsentwicklung - Python

Advanced 7 Steps Hours 45 Credits

In dieser Fortgeschrittenen-Suche, werden Sie das In und Outs der Entwicklung von GCP-Anwendungen in Python lernen. Die ersten Labors führen Sie durch die Grundlagen der Umgebungskonfiguration und Anwendungsdatenspeicher mit Cloud Datastor. Sobald Sie einen Griff auf den Grundlagen haben, werden Sie hands-on erhalten Praxis Bereitstellung von Python-Anwendungen auf Kubernetes und App Engine (letzteres ist der gleiche Rahmen, die Befugnisse Snapchat!) Mit speziellen Bonus Labors, die Benutzerauthentifizierung und die Back-End-Service-Entwicklung lehren, diese Quest erhalten Sie praktische Erfahrung geben, so dass Sie sofort robusten Python-Anwendungen zu entwickeln beginnen.

Application Development

Prerequisites:

Da diese Quest stark auf der Programmiersprache Python angewiesen ist, sollte der Student ein erfahrener Programmierer mit Python sein. Diese Quest erfordert eine vorherige praktische Erfahrung mit GCP Rechen- und Speicherleistungen. Es wird empfohlen, dass der Schüler hat mindestens ein Abzeichen verdient, indem sie die Hände auf dem Abschluss Labor in der Cloud-Architektur und / oder die Basislinie: Bereitstellen und DevelopQuests vor Beginn.

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 der flexiblen App Engine-Umgebung bereitstellen – Python

In diesem Lab stellen Sie die Quizanwendung in der flexiblen App Engine-Umgebung bereit und nutzen dabei App Engine-Funktionen wie Instanzen, Versionen und Traffic-Aufteilung.

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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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