datalab gcp 包与 gcloud

Question

几个月来，我一直在使用 python（与 BigQuery 和 Cloud Storage 交互），最近一直在使用 Datalab 完成类似的任务。我希望澄清gcloud（又名gcloud-python）包和数据实验室示例中使用的gcp 包之间的区别。 Datalab 似乎不了解 gcloud（尝试导入它会导致“ImportError: No module named gcloud”）。

更新：我项目的开发人员在过去一年中使用了各种 python 包来与 Google Cloud Platform 合作。有时，一些软件包不稳定，但随着后续版本的改进。在某些情况下，这些包中的功能会重叠，我们正在寻找专家意见，了解哪些包需要标准化，和/或建议哪些包最适合哪些用例。

• 谷歌云平台gcloud-python
• 云数据实验室gcp
• Google API Client Library for Python
• boto

特别是，我们在 gcloud-python 不稳定的时候使用了 boto，但我们假设如果我们不需要支持对 AWS 的访问，我们最好使用 Google 特定的库而不是 boto . This page 使用 boto 描述/推荐（？）似乎得到了积极维护——这是否意味着它是首选替代方案，或者目标只是为开发人员提供许多替代方案？

如果这不是一个合适的 SO 问题，我将删除。

Answer 1

gcloud 专为 CLI 使用而设计。 gcp 包是专门为 DataLab 设计的，是一个更面向 OOP 的 API，您可以在其中创建对象，以便稍后在其他单元格中引用。