Как лучше всего установить переменные среды при разработке nodejs на локальном компьютере для среды App Engine Flex? Если они установлены в app.yaml, они не устанавливаются во время локальной разработки. Есть ли способ заставить это, или я должен использовать что-то вроде dotenv и отслеживать одни и те же переменные среды в 2 местах?
Переменные среды в App Engine для локальной разработки
28.01.2017
Ответы:
1
Конфиденциальные данные (например, ключи API) не должны передаваться в исходный код.
Я решил, что храню файл .env в Google Storage. Затем вы можете использовать @google-cloud/storage для его загрузки в продакшн (используя хук prestart) и dotenv для загрузки переменные в память.
Полное руководство можно найти здесь: https://gunargessner.com/gcloud-env-vars/< /а>
PS: я бы согласился на ответ Эйдана для хранения любых данных, которые не являются конфиденциальными. Я сам удовлетворительно использовал dotenv в прошлом. Аналогично этому, есть nconf, пакет, который сам gcloud использует для примеров. Довольно аккуратно!
11.04.2017
2
Вариант 1:
require('dotenv').config({path: '/custom/project/root/app.yaml'})
Вариант 2:
Поддерживайте как файл .env, так и файл .yaml с одинаковыми ключами, но разными значениями (соответственно, локальным и GAE). В app.yaml я стараюсь не развертывать свой файл .env, добавляя следующую строку:
skip_files : .env
Затем вам нужно будет добавить проверку ('dotenv').config(), чтобы убедиться, что она не выдаст ошибку или не перезапишет ваши переменные процесса, если файл .env не обнаружен.
09.03.2017
3
Предложение Эйдана хорошее.
Поскольку конфигурации должны различаться для GAE и локальной среды, я бы предложил вариант 2 — отдельный .ENV для локальной среды и .YAML для среды GAE.
Однако один незначительный момент. Я бы предложил добавить файлы .gcloudignore, что-то вроде приведенного ниже:
.gcloudignore
.git
.gitignore
.env
staging.yaml
node_modules/
31.01.2019
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..
productionв этой строкеconst dsKey = ds.key(['ENV_VAR', 'production'])используйте переменнуюNODE_ENV. Итак, эта строка теперь выглядит такconst dsKey = ds.key(['ENV_VAR', process.env.NODE_ENV])Таким образом, вы можете поместить туда все свои файлы конфигурации, просто имея два ключа (разработка и производство). 22.04.2017