Вопрос или проблема
Когда Cloud Run запускает образ контейнера, контейнер завершает работу иначе, чем когда я запускаю его локально.
Я добавил этот блок try/except в app/main.py для отладки различных поведений:
print(f'cwd is {os.getcwd()}')
try:
from .make_sticker.config import StickerConfig
print('относительный путь сработал')
except:
from make_sticker.config import StickerConfig
print('исключение сработало')
Когда я запускаю контейнер локально, приложение логирует ‘исключение сработало’.
Когда я запускаю контейнер в Cloud Run, приложение завершает работу в блоке except и ничего не логирует.
Это мой Dockerfile:
FROM python:3.12
WORKDIR /code
COPY app/requirements.txt /code/requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY app/ /code/app
ENV PYTHONPATH=/code/app
WORKDIR /code/app
RUN ls -la
EXPOSE 5001
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "5001"]
Что здесь происходит?
.
Ответ или решение
Ситуация, описанная вами, связана с различиями в поведении контейнеров при запуске их локально и на платформе Google Cloud Run. Это явление может быть связано с несколькими факторами, которые мы рассмотрим более детально.
1. Структура проекта и пути импортов
В вашей конструкции вы используете относительный импорт (from .make_sticker.config import StickerConfig) и абсолютный импорт (from make_sticker.config import StickerConfig). При запуске контейнера, если рабочая директория (current working directory) не соответствует ожидаемому значению, это может привести к ошибкам импорта.
Решение:
Убедитесь, что ваша структура каталогов правильно настроена. Запуск import в Python зависит от PYTHONPATH и текущей рабочей директории. Один из способов устранить эту проблему — использовать абсолютные импорты, которые менее подвержены влиянию текущей директории.
2. Настройки ENV и PYTHONPATH
Вы установили PYTHONPATH=/code/app, что позволяет Python находить пакеты в указанной директории. Это хорошая практика, но важно убедиться, что ваши модули находятся в этой директории, и что структура каталогов, как вы ожидаете, сохраняется.
Рекомендуемые действия:
- Убедитесь, что структура папок в контейнере соответствует вашей локальной среде.
- Добавьте отладочные сообщения в
Dockerfileдля проверки путей и содержимого каталога.
3. Поведение при запуске
Различия в поведении при выполнении кода могут быть связаны с различиями в средах исполнения. Например, локально у вас могут быть установлены дополнительные зависимости или настройки, которые отсутствуют в контейнере.
Рекомендации по тестированию:
- Запустите контейнер локально с теми же параметрами, что и на Cloud Run, используя команду Docker. Проверьте, ведет ли это к аналогичным ошибкам.
- Запустите контейнер с интерактивным доступом (используя
docker run -it) и выполните командуpython, чтобы исследовать окружение и установить, какие модули действительно доступны.
4. Логи ошибок и отладка
Поскольку вы не видите никаких логов ошибок в Cloud Run, попробуйте включить больше уровней детализации в вашу систему логирования. Для этого вы можете использовать встроенные средства логирования Python.
Пример расширенной отладки:
import logging
import os
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.debug(f'cwd is {os.getcwd()}')
try:
from .make_sticker.config import StickerConfig
logger.info('relative import worked')
except Exception as e:
logger.error(f'relative import failed: {e}')
from make_sticker.config import StickerConfig
logger.info('absolute import worked')5. Итог
Ваша проблема с ModuleNotFoundError может быть решена путем внимательной наладки структуры каталогов, корректной работы с импорта и улучшенной отладки. Тестируйте контейнеры в средах, максимально приближенных к конечной, и используйте средства логирования для глубокой отладки. Таким образом, вы сможете выявить и устранить недостатки в коде и конфигурации, которые могут вызывать ошибки импорта.
Если результаты этих изменений не привели к успеху, рассмотрите возможность обращения к документации Google Cloud или сообществу разработки для более специфических рекомендаций.