La aplicación de vista previa de gcloud deploy carga todos los files de código souce cada vez en un proyecto de python que lleva mucho time

Después de actualizar recientemente los componentes de gcloud components update con la actualización de los componentes de gcloud components update a la versión 108.0.0, noté que la gcloud preview app deploy app.yaml command gcloud preview app deploy app.yaml ha comenzado a tomar demasiado time cada vez (aproximadamente 15 minutos) para mi proyecto. Antes de esto, solía tardar aproximadamente un minuto en completarse.

Descubrí que al usar la gcloud preview app deploy --verbosity info app.yaml muestra el progreso del process de implementación y noté que cada file en el código fuente se carga cada vez que lo despliego incluyendo los files en el directory lib que tiene una cantidad de packages instalados, aproximadamente 2000 files en él así que aquí es de donde viene la demora. Como soy nuevo en appengine, no sé si esto es normal.

El proyecto existe dentro de una carpeta de git repo, y noté que después de cada implementación, se están creando 2 files en default directory default , source-context.json y source-contexts.json , y tenemos información sobre git repo dentro. Siento que de alguna manera puede ser relevante.

Hice una serie de preguntas relevantes aquí pero no pude resolver el problema. Sería genial si esto se puede resolver si es un problema en absoluto porque es un gran inconveniente tener que esperar 15 minutos para implementar cada vez.

Solo comencé a usar google appengine hace un mes, así que no te moleste si la pregunta es incorrecta. Por favor, avíseme si se necesita información adicional para resolver esto. Gracias

ACTUALIZACIÓN: Estoy usando gcloud sdk en ubuntu 14.04 LTS.

Sí, este es el comportamiento esperado, cada implementación es independiente, no se asume que algo esté "ya implementado", todos los artefactos de la aplicación se cargan en cada implementación.

Actualización : el comentario de Kekito sugiere que diferentes herramientas en realidad pueden comportarse de manera diferente. Mi respuesta se aplica a la versión de Linux del Python SDK, independientemente de implementar una nueva versión o volver a implementar la misma versión.

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