几天来,我一直把头撞在这上面,觉得是时候问了。任务看起来很简单--使用PhpSpreadsheet将一个Excel表写到Google桶中。
目前,我的想法是,文件将需要流到桶。另一种选择似乎是在内存中生成文件,然后将其写入桶中,我觉得这可能是资源密集型的。
我使用App和一个标准环境以及PHP7.4。
为了测试它,我用了最基本的代码来制作表格-
require 'vendor/autoload.php';
use PhpOffice\PhpSpreadsheet\Spreadsheet;
use PhpOffice\PhpSpreadsheet\Writer\Xlsx;
日安,
我是GCS的新手,并试图使用CLI访问合作伙伴的桶。我已经使用提供的文档安装了gsutil (注意:我正在使用macOS),现在我试图在桶中列出文件。已提供了访问id、密钥和机密,我使用它们创建配置文件时使用:
gsutil config -a
其中产出:
Boto config file "/path/to/.boto" created. If you need to
use a proxy to access the Internet please see the instructions in that
file.
但是,当我使用以下命令列出桶中的文件时:
gsu
我想在python中创建一个函数,使用Google Cloud Storage Client Library函数帮助枚举元数据 我已经创建了列出存储桶的函数,我只想显示存储桶的元数据,如下所示https://cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/buckets#resource for bucket in self.client.list_buckets():
print(bucket)
# this list the all the buckets 我想要这样的东西 def meta(self):
我一直在尝试运行一个从Google Cloud Storage获取文件的Cloud Data Prep flow。
Google Cloud Storage上的文件每天都会更新,目前存储桶中的文件超过1000个。但是,我无法从存储桶中获取超过1000个文件。
有没有办法从云存储中获取数据?如果没有,有没有其他方法可以做到这一点呢?
ibmcloud cos buckets
OK
2 buckets found in your account:
Name Date Created
cloud-object-storage-kc-cos-standard-8e7 May 20, 2020 at 14:40:37
cloud-object-storage-kc-cos-standard-nw6 Dec 14, 2020 at 16:35:48
但是,如果我尝试列出第二个存储桶中的对象,我会得到以下结果:
ibmc
我已经创建了一个新的Firestore项目,并希望能够创建、更新和删除,但简单地尝试列出存储桶会导致以下错误: <user>@<project>.iam.gserviceaccount.com does not have storage.buckets.list access to the Google Cloud projec 在GCP中,当搜索过滤角色时,似乎没有特定的存储或存储桶角色。类似地,唯一的firestore角色是Firestore Service Agent,但不知道如何应用它。 我想我被IAM,原则,角色搞糊涂了。看起来IAM有权限和角色附加到它,而
我正在尝试使用Pandas在本地读取Google Cloud存储桶中的CSV文件。我已经使用gcloud auth login登录并配置了项目。但是,当我尝试使用df = pd.read_csv(f"gs://mybucket/myfolder/mycsv.csv")读取CSV文件时,我得到了一个401错误:
Anonymous caller does not have storage.objects.get access to the Google Cloud Storage object., 401
我想知道我应该采取哪些进一步的步骤才能直接读取csv文件?我已经检查了gc
我在zip文件中有一个很大的图像数据集。我想列出所有的文件,以便我可以使用它们。
一段时间后,我开始使用谷歌云平台,并将我的数据上传到存储桶中。在本地工作时,我使用这段代码来查找数据集中所有文件的文件名。我想做一些类似的事情,这样我就可以在我的笔记本中加载图像。
#files directory in list
matches = []
for root, dirnames, filenames in os.walk("D:\LH\..."):
for filename in fnmatch.filter(filenames, '*.nii'):