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IBM 클라우드 파이썬 SDK
- 환경 변수
- 선적 서류 비치
- 지원되는 기능
- 설치
- 캐싱
  - 포드맨
  - 도커
- 예
  - VPC를 나열하십시오
  - VPC 인스턴스를 만듭니다
- FAQ

IBM 클라우드 파이썬 SDK

ibmcloud-python-sdk IBM Cloud와 대화하는 것을 목표로합니다. 이를 위해서는 구성 파일이 필요합니다. ibmcloud-python-sdk clouds.yaml 파일을 선호하지만 환경 변수를 사용할 수도 있습니다 (아래 참조) . An example:

---
clouds :
  default : demo-acc
  demo-acc :
    profile : demo
    description : Credentials from my IBM Cloud demo account
    key : XxX1234567890XxX
    region : us-south
    version : 2021-06-15
    generation : 2
    cis_username : [email protected]
    cis_apikey : abc123def456ghi789klm0n
  prod-acc :
    profile : prod
    description : Credentials from my IBM Cloud production account
    key : zZz1234567890zZz
    region : us-south
    version : 2021-06-15
    generation : 2
    cis_username : [email protected]
    cis_apikey : @@abc123def456ghi789klm0n@@

clouds.yaml 파일은 처음에는 ~/.ibmcloud 디렉토리로 검색되지만이 동작은 환경 변수에 의해 오버레이션 될 수 있습니다.

환경 변수

변하기 쉬운	설명	예	필수적인
`IC_CONFIG_FILE`	`clouds.yaml` 파일의 절대 경로	`~/vault/ibm.yaml`	[]
`IC_CONFIG_NAME`	기본 클라우드 구성의 이름	`demo`	[]
`IC_REGION`	지역이 연결되어야합니다	`us-south`	[엑스]
`IC_VERSION`	API 버전을 요청합니다	`2021-06-15`	[엑스]
`IC_GENERATION`	요청에 대한 인프라 생성	`2`	[엑스]
`IC_SDK_CONFIG_FILE`	`sdk.yaml` 파일의 절대 경로	`~/.config/ibmcloud/sdk.yaml`	[]
`IC_API_KEY`	IBM Cloud IAM 시스템을 통해 생성 된 API 키	`XxX1234567890XxX`	[엑스]
`SL_USERNAME`	SoftLayer 사용자	`goldyfruit`	[]
`SL_API_KEY`	SoftLayer API 키	`abc123def456ghi789klm0n`	[]

선적 서류 비치

IBM Cloud Python SDK에 대한 문서는 여기에서 확인할 수 있습니다.

IBM Cloud Python SDK는 다음과 같은 기존 Python SDK를 활용합니다.

Softlayer
IBM 클라우드 객체 저장

지원되는 기능

이 SDK는 VPC Gen 2 만 지원됩니다.

서비스	특징
시스	바레 메탈, 객체 저장
DNS	공공 구역, 개인 구역
여자 이름	계정을 받고 엔터프라이즈를 얻으십시오
그래요	정책, 역할
힘	전원 시스템
의지	바인딩, 그룹, 인스턴스, 키
VPC	ACL, FIP, Gateway, Geo, Image, Instance, 키,로드 밸런서, 보안, 서브넷, 볼륨, VPC, VPN

설치

pip 를 통해 PYPI에서 설치하십시오.

python -m venv ~ /virtualenvs/ibmcloud-python-sdk
source ~ /virtualenvs/ibmcloud-python-sdk/bin/activate
pip install ibmcloud-python-sdk

또는 소스에서 설치할 수 있습니다.

 cd ~ /Git
git clone https://github.com/goldyfruit/ibmcloud-python-sdk.git
python -m venv ~ /virtualenvs/ibmcloud-python-sdk
source ~ /virtualenvs/ibmcloud-python-sdk/bin/activate
cd ~ /Git/ibmcloud-python-sdk
pip install .

Python 가상 환경을 사용하여 SDK를 설치하는 것이 좋습니다.

캐싱

SDK에는 HTTP 요청 속도를 향상시키기 위해 캐싱 기능 (현재 만 memcached ) 이 있습니다. 이 기계를 활성화하려면 ~/.ibmcloud/sdk.yaml 파일을 사용하여 SDK를 올바르게 구성하십시오.

---
sdk :
  cache_ttl : 60
  memcached :
    - 127.0.0.1:11211

Muttiple 캐시 서버도 구성 할 수 있습니다.

---
sdk :
  cache_ttl : 60
  memcached :
    - 127.0.0.1:11211
    - 127.0.0.1:11212
    - 127.0.0.1:11213

memcached Server를 배포하는 쉬운 방법은 컨테이너를 사용하는 것입니다.

포드맨

podman run -dt -p 11211:11211 --name memcached -d memcached

도커

sudo docker run -dt -p 11211:11211 --name memcached -d memcached

예

이 SDK 사용 방법에 대한 예 목록은 여기에서 찾을 수 있습니다.

VPC를 나열하십시오

 from ibmcloud_python_sdk . vpc import vpc as ic


vpc = ic . Vpc ()
vpc . get_vpc ( "ibmcloud-vpc-baby" )

VPC 인스턴스를 만듭니다

 from ibmcloud_python_sdk . vpc import vpc as icv
from ibmcloud_python_sdk . resource import resource_group as icr
import sys


# Variables
vpc_name = 'ibmcloud-vpc-baby'
resource_group_name = 'ibmcloud-resource-group-baby'

# Intentiate classes
vpc = icv . Vpc ()
rg = icr . ResourceGroup ()

# Retrieve resource group ID and check for error
resource_group_info = rg . get_resource_group ( resource_group_name )
if 'errors' in resource_group_info :
    print ( resource_group_info [ 'errors' ])
    sys . exit ()

# Create the VPC based on variable and resource group ID
response = vpc . create_vpc (
            name = vpc_name ,
            resource_group = resource_group_info [ 'id' ],
            address_prefix_management = 'auto' ,
            classic_access = True
        )

# Check for error during the VPC creation process
if 'errors' in response :
    print ( response [ 'errors' ])
else :
    print ( response )