从本地Python函数到谷歌云函数

Question

我为API调用创建了一个Python函数，因此我不再需要在Power BI中这样做。它创建了5个XML文件，然后将它们合并成一个CSV文件。我希望该功能在谷歌云上运行（如果这不是一个好主意，请纠正我）。

我认为不可能在函数中创建XML文件（也许可以写入bucket），但理想情况下，我希望跳过XML文件的创建，直接创建CSV。

请在下面找到生成XML文件并合并为CSV的代码：

offices = ['NL001', 'NL002', 'NL003', 'NL004', 'NL005']
#Voor elke office inloggen, office veranderen en een aparte xml maken
for office in offices:

    xmlfilename = office+'.xml'

    session.service.SelectCompany(office, _soapheaders={'Header': auth_header})
    proces_url = cluster + r'/webservices/processxml.asmx?wsdl'
    proces = Client(proces_url)
    response = proces.service.ProcessXmlString(query.XML_String,  _soapheaders={'Header': auth_header})

    f = open(xmlfilename, 'w')
    f.write(response)
    f.close()

到csv

if os.path.exists('CombinedFinance.csv'):
  os.remove('CombinedFinance.csv')
else:
  print("The file does not exist")

xmlfiles = ['NL001.xml','NL002.xml','NL003.xml','NL004.xml','NL005.xml']
for xmlfile in xmlfiles:
    with open(xmlfile, encoding='windows-1252') as xml_toparse:
        tree = ET.parse(xml_toparse)

    root = tree.getroot()
    columns = [element.attrib['label'] for element in root[0]]
    columns.append('?')

    data = [[field.text for field in row] for row in root[1::]]
    df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
    df = df.drop('?', axis=1)

    df.to_csv('CombinedFinance.csv', mode='a', header=not os.path.exists('CombinedFinance.csv'))

有什么想法吗？

n. b.如果我能改进我的代码，请让我知道，我只是在学习这一切

编辑：为了回应一些评论，代码现在看起来是这样的。部署到云端时，我遇到以下错误：

错误：（gcloud.functions.deploy）操作错误：代码=13，消息=由于运行状况检查失败，函数部署失败。这通常表示代码生成成功，但在测试执行期间失败。检查日志以确定原因。如果看起来是暂时的，请在几分钟后再次尝试部署。

我的要求。txt如下所示：

大熊猫

有什么想法吗？

import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET
from zeep import Client
import query
import authentication
import os

sessionlogin = r'https://login.twinfield.com/webservices/session.asmx?wsdl'
login = Client(sessionlogin)

auth = login.service.Logon(authentication.username, authentication.password, authentication.organisation)

auth_header = auth['header']['Header']
cluster = auth['body']['cluster']

#Use cluster to create a session:

url_session = cluster + r'/webservices/session.asmx?wsdl'
session = Client(url_session)

#Select a company for the session:

offices = ['NL001', 'NL002', 'NL003', 'NL004', 'NL005']
#Voor elke office inloggen, office veranderen en een aparte xml maken
for office in offices:

    session.service.SelectCompany(office, _soapheaders={'Header': auth_header})
    proces_url = cluster + r'/webservices/processxml.asmx?wsdl'
    proces = Client(proces_url)
    response = proces.service.ProcessXmlString(query.XML_String,  _soapheaders={'Header': auth_header})


    treetje = ET.ElementTree(ET.fromstring(response))
    root = treetje.getroot()
    columns = [element.attrib['label'] for element in root[0]]
    columns.append('?')

    data = [[field.text for field in row] for row in root[1::]]
    df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
    df = df.drop('?', axis=1)

    df.to_csv('/tmp/CombinedFinance.csv', mode='a', header=not os.path.exists('/tmp/CombinedFinance.csv'))

Answer 1

关于将常规Python脚本（您在这里所拥有的）转换为云函数，需要考虑的一些事情：

• 云函数响应事件——HTTP请求或其他后台触发器。你应该想想“什么会触发我的功能？”
• HTTP函数接收与传入请求相对应的请求，并且必须返回某种HTTP响应
• 文件系统中唯一可用的可写入部分是/tmp。在执行函数的过程中，您必须将所有文件都写入其中
• 文件系统是短暂的。你不能期望文件在调用之间停留。您创建的任何文件都必须存储在其他位置（如GCS存储桶中），或者在HTTP响应中返回（如果是HTTP函数）
• 云功能有一个非常特定的签名，您需要将现有业务逻辑封装在其中：

def my_http_function(request):
    # business logic here
    ...
    return "This is the response", 200

def my_background_function(event, context):
    # business logic here
    ...
    # No return necessary