我已经使用python（与BigQuery和云存储交互）几个月了，最近还使用Datalab执行类似的任务。我希望澄清gcloud（又名gcloud-python）包和datalab示例中使用的gcp包之间的区别。Datalab似乎不知道gcloud（试图导入它会导致"ImportError:No module named gcloud"）。
更新：在过去的一年里，我的项目开发人员在与谷歌云平台合作时使用了各种python包。有时，有些软件包不稳定，但随着后续版本的发布而有所改进。在某些情况下，这些包中的功能重叠，我们正在寻求专家意见，以确定哪些包需要标准化，和/或建议哪些包最适合哪些用例。
- 谷歌云平台gcloud python
- 云数据实验室gcp
- 用于Python的Google API客户端库
- boto
特别是，我们在gcloud python不稳定的时候使用了boto，但我们认为，如果我们不需要支持访问AWS，我们最好使用谷歌特定的库，而不是boto。这个描述/推荐（？）使用boto的页面似乎得到了积极维护——这意味着它是一个首选的替代方案，还是目的只是为开发者提供许多替代方案？
如果这不是一个合适的SO问题，我会删除。
gcloud是为CLI使用而设计的。gcp包是专门为DataLab设计的，是一个更面向OOP的API，您将在其中创建稍后可以在其他单元格中引用的对象。