Il runtime di Python

Il runtime Python è lo stack software responsabile dell'installazione del codice dell'applicazione e delle dipendenze, nonché dell'esecuzione dell'applicazione nell'ambiente flessibile.

Versioni Python

Python 3.15 (anteprima) utilizza i buildpack. Per l'elenco completo delle versioni di Python supportate e della versione di Ubuntu corrispondente, consulta la Pianificazione del supporto di runtime.

Per utilizzare una versione di Python supportata, devi:

  • Includi le impostazioni runtime_config e operating_system nel file app.yaml per specificare un sistema operativo.

  • Installa l'interfaccia a riga di comando gcloud versione 420.0.0 o successive. Puoi aggiornare gli strumenti dell'interfaccia a riga di comando eseguendo il comando gcloud components update. Per visualizzare la versione installata, esegui il comando gcloud version.

  • Facoltativamente, puoi specificare una versione di runtime includendo l'impostazione runtime_version nel file app.yaml. Per impostazione predefinita, viene utilizzata l'ultima versione di Python se l'impostazione runtime_version non è specificata.

Esempi

  • Per specificare Python 3.15 (anteprima) su Ubuntu 24:

    runtime: python
env: flex
entrypoint: gunicorn -b :$PORT main:app

runtime_config:
    operating_system: "ubuntu24"
    runtime_version: "3.15"

  • Per specificare l'ultima versione di Python supportata su Ubuntu 24:

      runtime: python
  env: flex
  entrypoint: gunicorn -b :$PORT main:app

  runtime_config:
      operating_system: "ubuntu24"

Per ulteriori informazioni, consulta la pagina di riferimento di app.yaml.

Supporto per altri runtime Python

Se devi utilizzare una versione di Python non supportata, puoi creare un runtime personalizzato e selezionare un'immagine di base valida con la versione di Python di cui hai bisogno.

Per le immagini di base fornite da Google o le immagini di base Docker Python, consulta Creazione di runtime personalizzati.

Per ulteriori informazioni sulla containerizzazione delle app App Engine per Cloud Run, consulta la guida alla migrazione.

Dipendenze

Il runtime cerca un file requirements.txt nella directory di origine dell'applicazione e utilizza pip per installare eventuali dipendenze prima di avviare l'applicazione. Per saperne di più sulla dichiarazione e sulla gestione dei pacchetti, consulta Utilizzo delle librerie Python.

Se la tua app richiede dipendenze private, devi utilizzare un runtime personalizzato basato sul runtime Python per installare i pacchetti appropriati.

Avvio dell'applicazione

Il runtime avvia l'applicazione utilizzando il comando entrypoint definito nel file app.yaml. L'entrypoint deve avviare un processo che risponda alle richieste HTTP sulla porta definita dalla variabile di ambiente PORT.

La maggior parte delle applicazioni web utilizza un server WSGI come Gunicorn, uWSGI o Waitress.

Prima di poter utilizzare uno di questi server, devi aggiungerlo come dipendenza nel file requirements.txt della tua applicazione. Se utilizzi gunicorn per la tua applicazione Flask, assicurati che la versione Python della tua applicazione sia compatibile con gunicorn.

Il runtime garantisce che tutte le dipendenze siano installate prima che venga chiamato l'entry point.

Flask==2.0.2
gunicorn==20.1.0

Un entrypoint di esempio che utilizza gunicorn per un'applicazione Flask:

entrypoint: gunicorn -b :$PORT main:app

Un entrypoint di esempio che utilizza gunicorn per un'applicazione Django:

entrypoint: gunicorn -b :$PORT mydjangoapp:wsgi

Gunicorn è il server WSGI consigliato, ma è possibile utilizzare qualsiasi altro server WSGI. Ad esempio, ecco un entrypoint che utilizza uWSGI con Flask:

entrypoint: uwsgi --http :$PORT --wsgi-file main.py --callable app

Per le applicazioni che possono gestire le richieste senza un server WSGI, puoi semplicemente eseguire uno script Python:

entrypoint: python main.py

Gli esempi di entrypoint di base mostrati sopra sono pensati come punti di partenza e potrebbero funzionare per le tue applicazioni web. Tuttavia, per la maggior parte delle applicazioni sarà necessario configurare ulteriormente il server WSGI. Anziché specificare tutte le impostazioni nell'entrypoint, crea un file gunicorn.conf.py nella directory root del progetto, dove si trova il file app.yaml, e specificalo nell'entrypoint:

entrypoint: gunicorn -c gunicorn.conf.py -b :$PORT main:app

Puoi leggere tutti i valori di configurazione di Gunicorn nella relativa documentazione.

Worker

Gunicorn utilizza i worker per gestire le richieste. Per impostazione predefinita, Gunicorn utilizza i worker di sincronizzazione. Questa classe di worker è compatibile con tutte le applicazioni web, ma ogni worker può gestire una sola richiesta alla volta. Per impostazione predefinita, gunicorn utilizza solo uno di questi worker. Questo può spesso causare un sottoutilizzo delle istanze e un aumento della latenza nelle applicazioni con un carico elevato.

Ti consigliamo di impostare il numero di worker su un valore compreso tra 2 e 4 volte il numero di core della CPU per la tua istanza più uno. Puoi specificarlo in gunicorn.conf.py come:

import multiprocessing

workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1

Inoltre, alcune applicazioni web che sono per lo più limitate dall'I/O possono registrare un miglioramento delle prestazioni utilizzando una classe di worker diversa. Se la classe worker richiede dipendenze aggiuntive come gevent o tornado, queste dipendenze dovranno essere dichiarate nel file requirements.txt dell'applicazione.

Proxy HTTPS e di forwarding

App Engine termina la connessione HTTPS sul bilanciatore del carico e inoltra la richiesta alla tua applicazione. La maggior parte delle applicazioni non ha bisogno di sapere se la richiesta è stata inviata tramite HTTPS o meno, ma le applicazioni che necessitano di queste informazioni devono configurare Gunicorn in modo che consideri attendibile il proxy App Engine nel relativo gunicorn.conf.py:

forwarded_allow_ips = '*'
secure_scheme_headers = {'X-FORWARDED-PROTO': 'https'}

Gunicorn ora garantisce che wsgi.url_scheme sia 'https', che la maggior parte dei framework web utilizzerà come indicazione che la richiesta è sicura. Se il tuo framework o server WSGI non supporta questa funzionalità, controlla manualmente il valore dell'intestazione X-Forwarded-Proto.

Alcune applicazioni devono anche accertare l'indirizzo IP dell'utente. Questa opzione è disponibile nell'intestazione X-Forwarded-For.

Tieni presente che l'impostazione secure_scheme_headers in gunicorn.conf.py deve essere in lettere maiuscole, ad esempio X-FORWARDED-PROTO, ma le intestazioni che il codice può leggere saranno in lettere maiuscole e minuscole, ad esempio X-Forwarded-Proto.

Estensione del runtime

Il runtime Python dell'ambiente flessibile può essere utilizzato per creare un runtime personalizzato. Per saperne di più, consulta Personalizzazione di Python.

Variabili di ambiente

Le seguenti variabili di ambiente vengono impostate dall'ambiente di runtime:

Variabile di ambiente Descrizione
GAE_INSTANCE Il nome dell'istanza corrente.
GAE_MEMORY_MB La quantità di memoria disponibile per il processo dell'applicazione.
GAE_SERVICE Il nome del servizio specificato nel file app.yaml della tua applicazione o, se non è specificato alcun nome, è impostato su default.
GAE_VERSION L'etichetta della versione dell'applicazione corrente.
GOOGLE_CLOUD_PROJECT L'ID progetto associato alla tua applicazione, visibile nella console Google Cloud
PORT La porta che riceverà le richieste HTTP.

Puoi impostare variabili di ambiente aggiuntive nel file app.yaml.

Server di metadati

Ogni istanza della tua applicazione può utilizzare il server dei metadati di Compute Engine per eseguire query sulle informazioni relative all'istanza, tra cui il nome host, l'indirizzo IP esterno, l'ID istanza, i metadati personalizzati e le informazioni sull'account di servizio. App Engine non consente di impostare metadati personalizzati per ogni istanza, ma puoi impostare metadati personalizzati a livello di progetto e leggerli dalle tue istanze App Engine e Compute Engine.

Questa funzione di esempio utilizza il server dei metadati per ottenere l'indirizzo IP esterno dell'istanza:

METADATA_NETWORK_INTERFACE_URL = (
    "http://metadata/computeMetadata/v1/instance/network-interfaces/0/"
    "access-configs/0/external-ip"
)


def get_external_ip():
    """Gets the instance's external IP address from the Compute Engine metadata
    server.

    If the metadata server is unavailable, it assumes that the application is running locally.

    Returns:
        The instance's external IP address, or the string 'localhost' if the IP address
        is not available.
    """
    try:
        r = requests.get(
            METADATA_NETWORK_INTERFACE_URL,
            headers={"Metadata-Flavor": "Google"},
            timeout=2,
        )
        return r.text
    except requests.RequestException:
        logging.info("Metadata server could not be reached, assuming local.")
        return "localhost"