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Application Development - Python

Advanced 7 Steps 6h 40m 45 Credits

In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.

Application Development

Prerequisites

As this Quest relies heavily on the Python programming language, the student should be an experienced programmer with Python. This Quest requires prior hands-on experience with GCP computing and storage services. It is recommended that the student have at least earned a Badge by completing the hands-on labs in the Cloud Architecture and/or the Baseline: Deploy and Develop Quests before beginning.

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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