Připojení Azure Functions ke službě Azure Storage pomocí editoru Visual Studio Code

• Nainstalujte nástroje rozhraní příkazového řádku .NET Core.

• Dokončete kroky v části 1 rychlého startu editoru Visual Studio Code.

• Dokončete kroky v části 1 rychlého startu editoru Visual Studio Code.

• Dokončete kroky v části 1 rychlého startu editoru Visual Studio Code.

• Dokončete kroky v části 1 rychlého startu editoru Visual Studio Code.

• Dokončete kroky v části 1 rychlého startu editoru Visual Studio Code.

• Dokončete kroky v části 1 rychlého startu editoru Visual Studio Code.

Váš projekt je nakonfigurovaný tak, aby používal sady rozšíření, které automaticky nainstaluje předdefinovanou sadu balíčků rozšíření.

Sady rozšíření jsou již povoleny v souboru host.json v kořenovém adresáři projektu, který by měl vypadat jako v následujícím příkladu:

{
  "version": "2.0",
  "extensionBundle": {
    "id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle",
    "version": "[3.*, 4.0.0)"
  }
}

Teď můžete do projektu přidat výstupní vazbu úložiště.

Váš projekt je nakonfigurovaný tak, aby používal sady rozšíření, které automaticky nainstaluje předdefinovanou sadu balíčků rozšíření.

Sady rozšíření jsou již povoleny v souboru host.json v kořenovém adresáři projektu, který by měl vypadat jako v následujícím příkladu:

{
  "version": "2.0",
  "logging": {
    "applicationInsights": {
      "samplingSettings": {
        "isEnabled": true,
        "excludedTypes": "Request"
      }
    }
  },
  "extensionBundle": {
    "id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle",
    "version": "[4.*, 5.0.0)"
  }
}

Teď můžete do projektu přidat výstupní vazbu úložiště.

Zápis do fronty služby Azure Storage:

• extraOutputs Přidání vlastnosti do konfigurace vazby

  {
      methods: ['GET', 'POST'],
      extraOutputs: [sendToQueue], // add output binding to HTTP trigger
      authLevel: 'anonymous',
      handler: () => {}
  }
  

• output.storageQueue Přidání funkce nad app.http volání

  const sendToQueue = output.storageQueue({
    queueName: 'outqueue',
    connection: 'AzureWebJobsStorage',
  });
  

Zápis do fronty služby Azure Storage:

• extraOutputs Přidání vlastnosti do konfigurace vazby

  {
      methods: ['GET', 'POST'],
      extraOutputs: [sendToQueue], // add output binding to HTTP trigger
      authLevel: 'anonymous',
      handler: () => {}
  }
  

• output.storageQueue Přidání funkce nad app.http volání

  const sendToQueue: StorageQueueOutput = output.storageQueue({
    queueName: 'outqueue',
    connection: 'AzureWebJobsStorage',
  });
  

Ve službě Functions každý typ vazby vyžaduje direction, typea jedinečný name. Způsob, jakým definujete tyto atributy, závisí na jazyce vaší aplikace funkcí.

Atributy vazby jsou definovány v souboru function.json pro danou funkci. V závislosti na typu vazby mohou být vyžadovány další vlastnosti. Konfigurace výstupu fronty popisuje pole požadovaná pro vazbu fronty Azure Storage. Rozšíření usnadňuje přidávání vazeb do souboru function.json .

Pokud chcete vytvořit vazbu, klikněte pravým tlačítkem myši (Ctrl+klikněte na macOS) function.json soubor ve složce HttpTrigger a zvolte Přidat vazbu.... Podle pokynů definujte následující vlastnosti vazby pro novou vazbu:

Do pole v function.json se přidá bindings vazba, která by měla vypadat takto:

      "name": "msg",
      "queueName": "outqueue",
      "connection": "AzureWebJobsStorage"
    }
  ]
}

Atributy vazby jsou definovány dekódováním specifického kódu funkce v souboru function_app.py . Dekorátor použijete queue_output k přidání výstupní vazby azure Queue Storage.

Pomocí dekorátoru queue_output je směr vazby implicitně out a typ je Fronta služby Azure Storage. Do kódu funkce v httpExample\function_app.py přidejte následující dekorátor:

@app.queue_output(arg_name="msg", queue_name="outqueue", connection="AzureWebJobsStorage")

V tomto kódu identifikuje parametr vazby, na který odkazuje váš kód, queue_name je název fronty, do které se vazba zapisuje, a connection je název nastavení aplikace, arg_name které obsahuje připojovací řetězec pro účet úložiště. V rychlých startech použijete stejný účet úložiště jako aplikace funkcí, která je v AzureWebJobsStorage nastavení. queue_name Pokud neexistuje, vazba ji vytvoří při prvním použití.

V projektu jazyka C# jsou vazby definovány jako atributy vazby v metodě funkce. Konkrétní definice závisí na tom, jestli vaše aplikace běží v procesu (knihovna tříd C#) nebo v izolovaném pracovním procesu.

public class MultiResponse
{
    [QueueOutput("outqueue",Connection = "AzureWebJobsStorage")]
    public string[] Messages { get; set; }
    public HttpResponseData HttpResponse { get; set; }
}

[Queue("outqueue"),StorageAccount("AzureWebJobsStorage")] ICollector<string> msg,

[FunctionName("HttpExample")]
public static async Task<IActionResult> Run(
    [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)] HttpRequest req, 
    [Queue("outqueue"),StorageAccount("AzureWebJobsStorage")] ICollector<string> msg, 
    ILogger log)

V projektu v Javě jsou vazby definovány jako poznámky k vazbám v metodě funkce. Soubor function.json se pak automaticky vygeneruje na základě těchto poznámek.

Přejděte do umístění kódu funkce v src /main/java, otevřete soubor projektu Function.java a do definice metody přidejte následující parametr run :

@QueueOutput(name = "msg", queueName = "outqueue", 
connection = "AzureWebJobsStorage") OutputBinding<String> msg,

Parametr msg je OutputBinding<T> typ, který představuje kolekci řetězců, které jsou zapsány jako zprávy do výstupní vazby po dokončení funkce. V tomto případě je výstupem fronta úložiště s názvem outqueue. Připojovací řetězec pro účet úložiště je nastavena metodouconnection. Místo samotné připojovací řetězec předáte nastavení aplikace, které obsahuje připojovací řetězec účtu úložiště.

Definice run metody by teď měla vypadat jako v následujícím příkladu:

@FunctionName("HttpExample")
public HttpResponseMessage run(
        @HttpTrigger(name = "req", methods = {HttpMethod.GET, HttpMethod.POST}, authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS) 
        HttpRequestMessage<Optional<String>> request, 
        @QueueOutput(name = "msg", queueName = "outqueue", 
        connection = "AzureWebJobsStorage") OutputBinding<String> msg, 
        final ExecutionContext context) {

Přidejte kód, který používá objekt context.extraOutputs výstupní vazby k vytvoření zprávy fronty. Přidejte tento kód před příkaz return.

context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);

V tomto okamžiku by vaše funkce mohla vypadat takto:

const { app, output } = require('@azure/functions');

const sendToQueue = output.storageQueue({
  queueName: 'outqueue',
  connection: 'AzureWebJobsStorage',
});

app.http('HttpExample', {
  methods: ['GET', 'POST'],
  authLevel: 'anonymous',
  extraOutputs: [sendToQueue],
  handler: async (request, context) => {
    try {
      context.log(`Http function processed request for url "${request.url}"`);

      const name = request.query.get('name') || (await request.text());
      context.log(`Name: ${name}`);

      if (name) {
        const msg = `Name passed to the function ${name}`;
        context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);
        return { body: msg };
      } else {
        context.log('Missing required data');
        return { status: 404, body: 'Missing required data' };
      }
    } catch (error) {
      context.log(`Error: ${error}`);
      return { status: 500, body: 'Internal Server Error' };
    }
  },
});

Přidejte kód, který používá objekt context.extraOutputs výstupní vazby k vytvoření zprávy fronty. Přidejte tento kód před příkaz return.

context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);

V tomto okamžiku by vaše funkce mohla vypadat takto:

import {
  app,
  output,
  HttpRequest,
  HttpResponseInit,
  InvocationContext,
  StorageQueueOutput,
} from '@azure/functions';

const sendToQueue: StorageQueueOutput = output.storageQueue({
  queueName: 'outqueue',
  connection: 'AzureWebJobsStorage',
});

export async function HttpExample(
  request: HttpRequest,
  context: InvocationContext,
): Promise<HttpResponseInit> {
  try {
    context.log(`Http function processed request for url "${request.url}"`);

    const name = request.query.get('name') || (await request.text());
    context.log(`Name: ${name}`);

    if (name) {
      const msg = `Name passed to the function ${name}`;
      context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);
      return { body: msg };
    } else {
      context.log('Missing required data');
      return { status: 404, body: 'Missing required data' };
    }
  } catch (error) {
    context.log(`Error: ${error}`);
    return { status: 500, body: 'Internal Server Error' };
  }
}

app.http('HttpExample', {
  methods: ['GET', 'POST'],
  authLevel: 'anonymous',
  handler: HttpExample,
});

Přidejte kód, který používá rutinu Push-OutputBinding k zápisu textu do fronty pomocí msg výstupní vazby. Před nastavením stavu OK v if příkazu přidejte tento kód.

$outputMsg = $name
Push-OutputBinding -name msg -Value $outputMsg

V tomto okamžiku musí vaše funkce vypadat takto:

using namespace System.Net

# Input bindings are passed in via param block.
param($Request, $TriggerMetadata)

# Write to the Azure Functions log stream.
Write-Host "PowerShell HTTP trigger function processed a request."

# Interact with query parameters or the body of the request.
$name = $Request.Query.Name
if (-not $name) {
    $name = $Request.Body.Name
}

if ($name) {
    # Write the $name value to the queue, 
    # which is the name passed to the function.
    $outputMsg = $name
    Push-OutputBinding -name msg -Value $outputMsg

    $status = [HttpStatusCode]::OK
    $body = "Hello $name"
}
else {
    $status = [HttpStatusCode]::BadRequest
    $body = "Please pass a name on the query string or in the request body."
}

# Associate values to output bindings by calling 'Push-OutputBinding'.
Push-OutputBinding -Name Response -Value ([HttpResponseContext]@{
    StatusCode = $status
    Body = $body
})

Aktualizujte HttpExample\function_app.py tak, aby odpovídal následujícímu kódu, přidejte msg parametr do definice funkce a msg.set(name) pod příkaz if name: :

import azure.functions as func
import logging

app = func.FunctionApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

@app.route(route="HttpExample")
@app.queue_output(arg_name="msg", queue_name="outqueue", connection="AzureWebJobsStorage")
def HttpExample(req: func.HttpRequest, msg: func.Out [func.QueueMessage]) -> func.HttpResponse:
    logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')

    name = req.params.get('name')
    if not name:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            name = req_body.get('name')

    if name:
        msg.set(name)
        return func.HttpResponse(f"Hello, {name}. This HTTP triggered function executed successfully.")
    else:
        return func.HttpResponse(
             "This HTTP triggered function executed successfully. Pass a name in the query string or in the request body for a personalized response.",
             status_code=200
        )

Parametr msg je instance azure.functions.Out class. Metoda set zapíše řetězcovou zprávu do fronty. V tomto případě se jedná o předanou name funkci v řetězci dotazu adresy URL.

Teď můžete pomocí nového msg parametru zapisovat do výstupní vazby z kódu funkce. Před odpověď na úspěch přidejte následující řádek kódu, který přidá hodnotu name do msg výstupní vazby.

msg.setValue(name);

Při použití výstupní vazby nemusíte k ověřování používat kód sady SDK služby Azure Storage, získání odkazu na frontu nebo zápis dat. Tyto úlohy za vás provádí modul runtime služby Functions a výstupní vazba fronty.

Vaše run metoda by teď měla vypadat jako v následujícím příkladu:

@FunctionName("HttpExample")
public HttpResponseMessage run(
        @HttpTrigger(name = "req", methods = {HttpMethod.GET, HttpMethod.POST}, authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS) 
        HttpRequestMessage<Optional<String>> request, 
        @QueueOutput(name = "msg", queueName = "outqueue", 
        connection = "AzureWebJobsStorage") OutputBinding<String> msg, 
        final ExecutionContext context) {
    context.getLogger().info("Java HTTP trigger processed a request.");

    // Parse query parameter
    String query = request.getQueryParameters().get("name");
    String name = request.getBody().orElse(query);

    if (name == null) {
        return request.createResponseBuilder(HttpStatus.BAD_REQUEST)
        .body("Please pass a name on the query string or in the request body").build();
    } else {
        // Write the name to the message queue. 
        msg.setValue(name);

        return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK).body("Hello, " + name).build();
    }
}

Aktualizace testů

Vzhledem k tomu, že archetyp také vytvoří sadu testů, je nutné tyto testy aktualizovat, aby zvládly nový msg parametr v run podpisu metody.

Přejděte do umístění testovacího kódu v souboru src/test/java, otevřete soubor projektu Function.java a nahraďte řádek kódu následujícím //Invoke kódem.

@SuppressWarnings("unchecked")
final OutputBinding<String> msg = (OutputBinding<String>)mock(OutputBinding.class);
final HttpResponseMessage ret = new Function().run(req, msg, context);

Místní spuštění funkce

Visual Studio Code se integruje s nástroji Azure Functions Core, které vám umožní spustit tento projekt na místním vývojovém počítači před publikováním do Azure. Pokud ještě nemáte nástroje Core Tools nainstalované místně, zobrazí se výzva k jeho instalaci při prvním spuštění projektu.

1. Pokud chcete volat funkci, stisknutím klávesy F5 spusťte projekt aplikace funkcí. Na panelu Terminálu se zobrazí výstup nástrojů Core Tools. Aplikace se spustí na panelu Terminálu . Zobrazí se koncový bod adresy URL funkce aktivované protokolem HTTP spuštěné místně.

   

   Pokud ještě nemáte nainstalované Nástroje Core Tools, po zobrazení výzvy k instalaci nástrojů Core Tools vyberte Nainstalovat .
   Pokud máte potíže se spuštěním ve Windows, ujistěte se, že výchozí terminál pro Visual Studio Code není nastavený na WSL Bash.

2. Se spuštěnými nástroji Core Tools přejděte do oblasti Azure: Functions . V části Funkce rozbalte položku Místní projektové>funkce. Klikněte pravým tlačítkem myši (Windows) nebo Ctrl – klikněte na funkci (macOS) HttpExample a zvolte Spustit funkci nyní....

   

3. V textu požadavku Enter stiskněte Enter a odešlete do funkce zprávu požadavku.

4. Když se funkce spustí místně a vrátí odpověď, v editoru Visual Studio Code se vyvolá oznámení. Informace o provádění funkce se zobrazují na panelu Terminálu .

5. Stisknutím kombinace kláves Ctrl+C zastavte nástroje Core Tools a odpojte ladicí program.

Místní spuštění funkce

1. Stejně jako v předchozím článku spusťte stisknutím klávesy F5 projekt aplikace funkcí a nástroje Core Tools.

2. Se spuštěnými nástroji Core Tools přejděte do oblasti Azure: Functions . V části Funkce rozbalte položku Místní projektové>funkce. Klikněte pravým tlačítkem myši (ctrl klikněte na Mac) HttpExample funkci a vyberte Spustit funkci nyní....

   

3. V textu zadání požadavku se zobrazí hodnota { "name": "Azure" }textu zprávy požadavku . Stisknutím klávesy Enter odešlete tuto zprávu požadavku do funkce.

4. Po vrácení odpovědi stiskněte Ctrl+C a zastavte nástroje Core Tools.

Vzhledem k tomu, že používáte připojovací řetězec úložiště, vaše funkce se při místním spuštění připojí k účtu úložiště Azure. Při prvním použití výstupní vazby se v účtu úložiště vytvoří nová fronta s názvem outqueue v účtu úložiště modulem runtime Služby Functions. K ověření vytvoření fronty spolu s novou zprávou použijete Průzkumník služby Storage.

• Příklady kompletních projektů funkcí v jazyce C#.

• Referenční informace pro vývojáře v jazyce C# pro Azure Functions

• Příklady kompletních projektů funkcí v JavaScriptu

• Azure Functions – Příručka pro vývojáře v JavaScriptu

• Příklady kompletních projektů funkcí v Javě

• Příručka pro vývojáře v Javě pro Azure Functions

• Příklady kompletních projektů funkcí v TypeScriptu

• Příručka pro vývojáře pro Azure Functions TypeScript

• Příklady kompletních projektů funkcí v Pythonu

• Azure Functions – Příručka pro vývojáře v Pythonu

• Příklady kompletních projektů funkcí v PowerShellu

• Azure Functions – Příručka pro vývojáře v PowerShellu