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Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Cloud Build so konfigurieren, dass Ihre Python-Anwendungen erstellt und getestet werden, Ihre Artefakte in Artifact Registry hochgeladen werden, Herkunftsinformationen generiert werden und Ihre Testlogs in Cloud Storage gespeichert werden.
Mit Cloud Build können Sie jedes öffentlich verfügbare Container-Image zur Ausführung Ihrer Aufgaben verwenden. Im öffentlichen python-Image aus Docker Hub sind die Tools python und pip vorinstalliert. Sie können Cloud Build zum Installieren von Abhängigkeiten sowie zum Erstellen und Ausführen von Einheitentests mit diesen Tools konfigurieren.
Hinweis
Die Anleitung auf dieser Seite setzt voraus, dass Sie mit Python vertraut sind. Außerdem gilt:
Enable the Cloud Build, Artifact Registry, and Cloud Storage APIs.
Dieser Abschnitt enthält eine Beispiel-Build-Konfigurationsdatei für eine Python-Anwendung. Sie enthält Build-Schritte zum Verwalten von Installationsanforderungen, zum Hinzufügen von Einheitentests und zum Erstellen und Bereitstellen der Anwendung nach dem Bestehen der Tests.
Erstellen Sie im Stammverzeichnis des Projekts eine Build-Konfigurationsdatei mit dem Namen cloudbuild.yaml.
Anforderungen für die Installation: Beim Image python von Docker Hub ist pip vorinstalliert. Fügen Sie einen Build-Schritt mit den folgenden Feldern hinzu, um Abhängigkeiten aus pip zu installieren:
name: Legen Sie den Wert dieses Felds auf python oder python:<tag> fest, um für diese Aufgabe das Python-Image von Docker Hub zu verwenden. Eine Liste der verfügbaren Tags für andere Python-Images finden Sie in der Docker Hub-Referenz für das Python-Image.
entrypoint: Wenn Sie dieses Feld festlegen, wird der Standardeinstiegspunkt des Image überschrieben, auf das in name verwiesen wird. Legen Sie den Wert dieses Felds auf pip fest, um pip als Einstiegspunkt für den Build-Schritt aufzurufen und pip-Befehle auszuführen.
args: Im Feld args eines Build-Schritts wird eine Liste von Argumenten abgerufen und an das Image übergeben, auf das im Feld name verwiesen wird. Übergeben Sie die Argumente, um den Befehl pip install in diesem Feld auszuführen. Das Flag --user im Befehl pip install sorgt dafür, dass die nachfolgenden Build-Schritte auf die in diesem Build-Schritt installierten Module zugreifen können.
Mit dem folgenden Build-Schritt werden Argumente zum Installieren von Anforderungen hinzugefügt:
Einheitentests hinzufügen: Wenn Sie in Ihrer Anwendung Einheitentests mit einem Test-Framework wie pytest definiert haben, können Sie Cloud Build so konfigurieren, dass die Tests ausgeführt werden: Fügen Sie folgende Felder in einem Build-Schritt hinzu:
name: Legen Sie den Wert dieses Felds auf python fest, um das Python-Image von Docker Hub für Ihre Aufgabe zu verwenden.
entrypoint: Legen Sie den Wert dieses Felds auf python fest, um python-Befehle auszuführen.
args: Fügen Sie die Argumente zum Ausführen des Befehls python pytest hinzu.
Mit dem folgenden Build-Schritt wird die Logausgabe von pytest in einer JUnit-XML-Datei gespeichert.
Der Name dieser Datei wird mit $SHORT_SHA, der kurzen Version der Commit-ID, die Ihrem Build zugeordnet ist, erstellt.
Bei einem nachfolgenden Build-Schritt werden die Logs in dieser Datei in Cloud Storage gespeichert.
Fügen Sie requestedVerifyOption: VERIFIED dem Abschnitt options in Ihrer Konfigurationsdatei hinzu, um die Generierung von Herkunftsnachweisen zu aktivieren.
Testlogs in Cloud Storage speichern: Sie können Cloud Build so konfigurieren, dass alle Testlogs in Cloud Storage gespeichert werden. Geben Sie dazu einen vorhandenen Bucket-Speicherort und einen Pfad zu den Testlogs an.
Mit dem folgenden Build-Schritt werden die Testlogs, die Sie in der JUNIT-XML-Datei gespeichert haben, in einem Cloud Storage-Bucket gespeichert:
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-18 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eCloud Build can be configured to build and test Python applications using the publicly available \u003ccode\u003epython\u003c/code\u003e Docker image, which includes pre-installed \u003ccode\u003epython\u003c/code\u003e and \u003ccode\u003epip\u003c/code\u003e tools.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can use Cloud Build to install Python dependencies, run unit tests with frameworks like \u003ccode\u003epytest\u003c/code\u003e, and save the test logs to a JUNIT XML file.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCloud Build allows you to upload your built Python artifacts to Artifact Registry by specifying the repository details in your build configuration file, and you can specify where to save the built artifacts.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can optionally enable verifiable build provenance metadata using Supply chain Levels for Software Artifacts (SLSA) by adding \u003ccode\u003erequestedVerifyOption: VERIFIED\u003c/code\u003e to your build configuration file.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can save any test logs to a Cloud Storage bucket by specifying a bucket location and the paths to the log files in your build configuration.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Build and test Python applications\n\nThis page describes how to configure Cloud Build to build and test your Python applications, upload your artifacts to Artifact Registry, generate provenance information, and save your test logs in Cloud Storage.\n\nCloud Build enables you to use any publicly available container image\nto execute your tasks. The public\n[`python` image from Docker Hub](https://hub.docker.com/_/python/)\ncomes preinstalled with `python` and `pip` tools. You can configure Cloud Build\nuse these tools to install dependencies, build, and run unit tests using these tools.\n\nBefore you begin\n----------------\n\nThe instructions on this page assume that you are familiar with Python. In addition:\n\n-\n\n\n Enable the Cloud Build, Artifact Registry, and Cloud Storage APIs.\n\n\n [Enable the APIs](https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=cloudbuild.googleapis.com,artifactregistry.googleapis.com,storage.googleapis.com&redirect=https://cloud.google.com/build/docs/building/build-python)\n- To run the `gcloud` commands on this page, install [Google Cloud CLI](/sdk).\n- Have your Python project handy.\n- Have a Python repository in Artifact Registry. If you don't have one, then [create a new repository](/artifact-registry/docs/repositories/create-repos).\n- If you want to store test logs in Cloud Storage, [create a bucket in Cloud Storage](/storage/docs/creating-buckets).\n\n### Required IAM permissions\n\n- To store test logs in Logging, grant the\n [Storage Object Creator (`roles/storage.objectCreator`)](/iam/docs/understanding-roles#storage-roles)\n role for the Cloud Storage bucket to your build service account.\n\n- To store built images in Artifact Registry, grant the [Artifact Registry Writer\n (`roles/artifactregistry.writer`) role](/artifact-registry/docs/access-control#grant)\n to the your build service account.\n\nFor instructions on granting these roles see\n[Granting a role using the IAM page](/build/docs/securing-builds/configure-access-for-cloud-build-service-account#granting_a_role_using_the_iam_page).\n\nConfiguring Python builds\n-------------------------\n\nThis section walks through an example build config file for a Python app. It has\nbuild steps to manage installation requirements, add unit tests, and after the tests pass, to build and deploy the app.\n\n1. In your project root directory, create [Cloud Build config file](/build/docs/build-config)\n named `cloudbuild.yaml`.\n\n2. **Install requirements** : The `python` image from Docker Hub comes preinstalled\n with `pip`. To install dependencies from `pip`, add a build step with the\n following fields:\n\n - `name`: Set the value of this field to `python` or `python:\u003ctag\u003e` to use the python image from Docker Hub for this task. To see a list of available tags for other Python images, see the [Docker Hub reference for the python image](https://hub.docker.com/_/python/tags).\n - `entrypoint`: Setting this field overrides the default entrypoint of the image referenced in `name`. Set the value of this field to `pip` to invoke `pip` as the entrypoint of the build step and run `pip` commands.\n - `args`: The `args` field of a build step takes a list of arguments and passes them to the image referenced by the `name` field. Pass the arguments to run the `pip install` command in this field. `--user` flag in the `pip install` command ensures that the subsequent build steps can access the modules installed in this build step.\n\n The following build step adds arguments to install requirements: \n\n steps:\n - name: 'python'\n entrypoint: 'python'\n args: ['-m', 'pip', 'install', '--upgrade', 'pip']\n - name: python\n entrypoint: python\n args: ['-m', 'pip', 'install', 'build', 'pytest', 'Flask', '--user']\n\n3. **Add unit tests** : If you've defined unit tests in your application using a\n testing framework such as `pytest`, you can configure Cloud Build\n to run the tests by adding the following fields in a build step:\n\n - `name`: Set the value of this field to `python` to use the python image from Docker Hub for your task.\n - `entrypoint`: Set the value of this field to `python` to run `python` commands.\n - `args`: Add the arguments for running the `python pytest` command.\n\n The following build step saves the `pytest` log output to a JUNIT XML file.\n The name of this file is constructed using `$SHORT_SHA`, [the short version of the commit ID associated\n with your build](/build/docs/configuring-builds/substitute-variable-values#using_default_substitutions).\n A subsequent build step will save the logs in this file to Cloud Storage. \n\n - name: 'python'\n entrypoint: 'python'\n args: ['-m', 'pytest', '--junitxml=${SHORT_SHA}_test_log.xml']\n\n4. **Build** : In your build config file, define the builder and the `args` to build your application:\n\n - `name`: Set the value of this field to `python` to use the python image from Docker Hub for your task.\n - `entrypoint`: Set the value of this field to `python` to run `python` commands.\n - `args`: Add the arguments for executing your build.\n\n The following build step starts the build: \n\n - name: 'python'\n entrypoint: 'python'\n args: ['-m', 'build']\n\n5. **Upload to Artifact Registry**:\n\n In your config file, add the `pythonPackages` field and specify your Python repository in Artifact Registry: \n\n artifacts:\n pythonPackages:\n - repository: 'https://\u003cvar translate=\"no\"\u003eLOCATION\u003c/var\u003e-python.pkg.dev/\u003cvar translate=\"no\"\u003ePROJECT-ID\u003c/var\u003e/\u003cvar translate=\"no\"\u003eREPOSITORY\u003c/var\u003e'\n paths: ['dist/*']\n\n Replace the following values:\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003ePROJECT-ID\u003c/var\u003e is the ID of the Google Cloud project that contains your Artifact Registry repository.\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003eREPOSITORY\u003c/var\u003e is the ID of the repository.\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003eLOCATION\u003c/var\u003e is the regional or multi-regional [location](/artifact-registry/docs/repo-locations) for the repository.\n6. **Optional: Enable provenance generation**\n\n Cloud Build can generate verifiable\n [Supply chain Levels for Software Artifacts (SLSA)](https://slsa.dev/) build\n provenance metadata to help secure your continuous integration pipeline.\n\n To enable provenance generation, add\n [`requestedVerifyOption: VERIFIED`](/build/docs/build-config-file-schema#options)\n to the `options` section in your config file.\n7. **Save test logs to Cloud Storage**: You can configure Cloud Build\n to store any test logs in Cloud Storage by specifying an existing bucket\n location and path to the test logs.\n The following build step stores the test logs that you saved in the JUNIT XML\n file to a Cloud Storage bucket:\n\n artifacts:\n objects:\n location: 'gs://${_BUCKET_NAME}/'\n paths:\n - '${SHORT_SHA}_test_log.xml'\n\n8. **Start your build** : [manually](/build/docs/running-builds/start-build-manually) or\n [using build triggers](/build/docs/automating-builds/create-manage-triggers).\n\n Once your build completes, you can [view repository details](/artifact-registry/docs/repositories/list-repos)\n in Artifact Registry.\n\n You can also [view build provenance metadata](/build/docs/securing-builds/generate-validate-build-provenance#view) and [validate provenance](/build/docs/securing-builds/generate-validate-build-provenance#validate_provenance).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn how to [view build results](/build/docs/view-build-results).\n- Learn how to [safeguard builds](/software-supply-chain-security/docs/safeguard-builds).\n- Learn how to [build and containerize Python applications](/build/docs/building/build-containerize-python).\n- Learn how to [use private dependencies](/artifact-registry/docs/configure-cloud-build#python).\n- Learn how to [perform blue/green deployments on Compute Engine](/build/docs/deploying-builds/deploy-compute-engine).\n- Learn how to [troubleshoot build errors](/build/docs/troubleshooting)."]]
