datalab gcp包与gcloud

Question

我已经使用python (与BigQuery和云存储交互)工作了几个月，最近我一直在使用Datalab执行类似的任务。我希望澄清在datalab示例中使用的古云 (又名巨蟒)包和gcp包之间的区别。Datalab似乎不知道gcloud (试图导入它会导致"ImportError: No模块名为gcloud")。

更新:在过去一年中，我的项目中的开发人员在使用Google平台时使用了各种包。有时，一些包是不稳定的，但在随后的版本中得到了改进。在某些情况下，这些包中的功能重叠，我们正在寻找专家意见，以确定哪些包应该标准化，以及/或建议哪些包最适合用例。

• 谷歌云平台巨蟒
• 云Datalab gcp
• 用于Python的Google客户端库
• 博托

特别是，在gcloud-python不稳定的时候，我们使用了boto，但是我们假设，如果我们不需要支持对AWS的访问，那么我们最好使用一个特定于Google的库，而不是boto。此页描述/推荐(？)使用boto似乎是积极维护的--这是否意味着它是首选的选择，还是目标仅仅是为开发人员提供许多替代方案？

如果这不是一个适当的问题，我会删除。

Answer 1

gcloud是为CLI使用而设计的。gcp包是专门为DataLab设计的，它是一个更面向对象的API，您将在其中创建可以在其他单元格中引用的对象。