Výstupní vazba azure Blob Storage pro Azure Functions

Programovací model Pythonu v2 umožňuje definovat vazby pomocí dekorátorů přímo v kódu funkce Pythonu. Další informace najdete v příručce pro vývojáře Pythonu.

Programovací model Pythonu v1 vyžaduje, abyste definovali vazby v samostatném souboru function.json ve složce funkce. Další informace najdete v příručce pro vývojáře Pythonu.

Následující příklad je funkce jazyka C#, která běží v izolovaném pracovním procesu a používá trigger objektu blob se vstupními i výstupními vazbami objektu blob. Funkce se aktivuje vytvořením objektu blob v kontejneru test-samples-trigger . Načte textový soubor ze vstupního kontejneru test-samples a vytvoří nový textový soubor ve výstupním kontejneru na základě názvu aktivovaného souboru.

using Microsoft.Azure.Functions.Worker;
using Microsoft.Extensions.Logging;

namespace SampleApp
{
    public static class BlobFunction
    {
        [Function(nameof(BlobFunction))]
        [BlobOutput("test-samples-output/{name}-output.txt")]
        public static string Run(
            [BlobTrigger("test-samples-trigger/{name}")] string myTriggerItem,
            [BlobInput("test-samples-input/sample1.txt")] string myBlob,
            FunctionContext context)
        {
            var logger = context.GetLogger("BlobFunction");
            logger.LogInformation("Triggered Item = {myTriggerItem}", myTriggerItem);
            logger.LogInformation("Input Item = {myBlob}", myBlob);

            // Blob Output
            return "blob-output content";
        }
    }
}

Následující příklad je funkce jazyka C#, která běží v procesu a používá trigger objektu blob a dvě vazby výstupních objektů blob. Funkce se aktivuje vytvořením objektu blob obrázku v kontejneru sample-images . Vytvoří malé a střední kopie objektu blob obrázku.

using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using Microsoft.Azure.WebJobs;
using SixLabors.ImageSharp;
using SixLabors.ImageSharp.Formats;
using SixLabors.ImageSharp.PixelFormats;
using SixLabors.ImageSharp.Processing;

public class ResizeImages
{
    [FunctionName("ResizeImage")]
    public static void Run([BlobTrigger("sample-images/{name}")] Stream image,
        [Blob("sample-images-sm/{name}", FileAccess.Write)] Stream imageSmall,
        [Blob("sample-images-md/{name}", FileAccess.Write)] Stream imageMedium)
    {
        IImageFormat format;

        using (Image<Rgba32> input = Image.Load<Rgba32>(image, out format))
        {
            ResizeImage(input, imageSmall, ImageSize.Small, format);
        }

        image.Position = 0;
        using (Image<Rgba32> input = Image.Load<Rgba32>(image, out format))
        {
            ResizeImage(input, imageMedium, ImageSize.Medium, format);
        }
    }

    public static void ResizeImage(Image<Rgba32> input, Stream output, ImageSize size, IImageFormat format)
    {
        var dimensions = imageDimensionsTable[size];

        input.Mutate(x => x.Resize(dimensions.Item1, dimensions.Item2));
        input.Save(output, format);
    }

    public enum ImageSize { ExtraSmall, Small, Medium }

    private static Dictionary<ImageSize, (int, int)> imageDimensionsTable = new Dictionary<ImageSize, (int, int)>() {
        { ImageSize.ExtraSmall, (320, 200) },
        { ImageSize.Small,      (640, 400) },
        { ImageSize.Medium,     (800, 600) }
    };

}

Následující příklad ukazuje frontu aktivovanou typescriptovou funkci , která vytvoří kopii objektu blob. Funkce se aktivuje zprávou fronty, která obsahuje název objektu blob, který se má zkopírovat. Nový objekt blob má název {originalblobname}-Copy.

import { app, input, InvocationContext, output } from '@azure/functions';

const blobInput = input.storageBlob({
    path: 'samples-workitems/{queueTrigger}',
    connection: 'MyStorageConnectionAppSetting',
});

const blobOutput = output.storageBlob({
    path: 'samples-workitems/{queueTrigger}-Copy',
    connection: 'MyStorageConnectionAppSetting',
});

export async function storageQueueTrigger1(queueItem: unknown, context: InvocationContext): Promise<unknown> {
    return context.extraInputs.get(blobInput);
}

app.storageQueue('storageQueueTrigger1', {
    queueName: 'myqueue-items',
    connection: 'MyStorageConnectionAppSetting',
    extraInputs: [blobInput],
    return: blobOutput,
    handler: storageQueueTrigger1,
});

Ukázky TypeScriptu nejsou zdokumentované pro model v3.

Následující příklad ukazuje frontu aktivovanou javascriptovou funkci , která vytvoří kopii objektu blob. Funkce se aktivuje zprávou fronty, která obsahuje název objektu blob, který se má zkopírovat. Nový objekt blob má název {originalblobname}-Copy.

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

const blobInput = input.storageBlob({
    path: 'samples-workitems/{queueTrigger}',
    connection: 'MyStorageConnectionAppSetting',
});

const blobOutput = output.storageBlob({
    path: 'samples-workitems/{queueTrigger}-Copy',
    connection: 'MyStorageConnectionAppSetting',
});

app.storageQueue('storageQueueTrigger1', {
    queueName: 'myqueue-items',
    connection: 'MyStorageConnectionAppSetting',
    extraInputs: [blobInput],
    return: blobOutput,
    handler: (queueItem, context) => {
        return context.extraInputs.get(blobInput);
    },
});

Následující příklad ukazuje vstupní a výstupní vazby objektu blob v souboru function.json a javascriptovém kódu , který používá vazby. Funkce vytvoří kopii objektu blob. Funkce se aktivuje zprávou fronty, která obsahuje název objektu blob, který se má zkopírovat. Nový objekt blob má název {originalblobname}-Copy.

V souboru queueTrigger function.json se vlastnost metadat používá k zadání názvu objektu blob ve path vlastnostech:

{
  "bindings": [
    {
      "queueName": "myqueue-items",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "name": "myQueueItem",
      "type": "queueTrigger",
      "direction": "in"
    },
    {
      "name": "myInputBlob",
      "type": "blob",
      "path": "samples-workitems/{queueTrigger}",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "direction": "in"
    },
    {
      "name": "myOutputBlob",
      "type": "blob",
      "path": "samples-workitems/{queueTrigger}-Copy",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "direction": "out"
    }
  ],
  "disabled": false
}

Oddíl konfigurace vysvětluje tyto vlastnosti.

Tady je javascriptový kód:

module.exports = async function(context) {
    context.log('Node.js Queue trigger function processed', context.bindings.myQueueItem);
    context.bindings.myOutputBlob = context.bindings.myInputBlob;
};

Kód vytvoří kopii objektu blob.

import logging
import azure.functions as func

app = func.FunctionApp()

@app.function_name(name="BlobOutput1")
@app.route(route="file")
@app.blob_input(arg_name="inputblob",
                path="sample-workitems/test.txt",
                connection="<BLOB_CONNECTION_SETTING>")
@app.blob_output(arg_name="outputblob",
                path="newblob/test.txt",
                connection="<BLOB_CONNECTION_SETTING>")
def main(req: func.HttpRequest, inputblob: str, outputblob: func.Out[str]):
    logging.info(f'Python Queue trigger function processed {len(inputblob)} bytes')
    outputblob.set(inputblob)
    return "ok"

Funkce vytvoří kopii objektu blob. Funkce se aktivuje zprávou fronty, která obsahuje název objektu blob, který se má zkopírovat. Nový objekt blob má název {originalblobname}-Copy.

V souboru queueTrigger function.json se vlastnost metadat používá k zadání názvu objektu blob ve path vlastnostech:

{
  "bindings": [
    {
      "queueName": "myqueue-items",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "name": "queuemsg",
      "type": "queueTrigger",
      "direction": "in"
    },
    {
      "name": "inputblob",
      "type": "blob",
      "dataType": "binary",
      "path": "samples-workitems/{queueTrigger}",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "direction": "in"
    },
    {
      "name": "outputblob",
      "type": "blob",
      "dataType": "binary",
      "path": "samples-workitems/{queueTrigger}-Copy",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "direction": "out"
    }
  ],
  "disabled": false,
  "scriptFile": "__init__.py"
}

Oddíl konfigurace vysvětluje tyto vlastnosti.

Tady je kód Pythonu:

import logging
import azure.functions as func


def main(queuemsg: func.QueueMessage, inputblob: bytes, outputblob: func.Out[bytes]):
    logging.info(f'Python Queue trigger function processed {len(inputblob)} bytes')
    outputblob.set(inputblob)

Konstruktor BlobOutputAttribute přebírá následující parametry:

Konstruktor atributu BlobAttribute přebírá následující parametry:

Následující příklad nastaví cestu k objektu blob a FileAccess parametr označující zápis pro výstupní vazbu:

[FunctionName("ResizeImage")]
public static void Run(
    [BlobTrigger("sample-images/{name}")] Stream image,
    [Blob("sample-images-md/{name}", FileAccess.Write)] Stream imageSmall)
{
    ...
}

Zatímco atribut přebírá Connection vlastnost, můžete také použít StorageAccountAttribute k určení připojení účtu úložiště. Můžete to udělat, když potřebujete použít jiný účet úložiště než jiné funkce v knihovně. Konstruktor přebírá název nastavení aplikace, které obsahuje připojovací řetězec úložiště. Atribut lze použít na úrovni parametru, metody nebo třídy. Následující příklad ukazuje úroveň třídy a úroveň metody:

[StorageAccount("ClassLevelStorageAppSetting")]
public static class AzureFunctions
{
    [FunctionName("StorageTrigger")]
    [StorageAccount("FunctionLevelStorageAppSetting")]
    public static void Run( //...
{
    ...
}

Účet úložiště, který se má použít, se určuje v následujícím pořadí:

• Vlastnost aktivační události nebo vazby atributu Connection .
• Atribut StorageAccount použitý na stejný parametr jako aktivační událost nebo atribut vazby.
• Atribut StorageAccount použitý na funkci.
• Atribut StorageAccount použitý pro třídu.
• Výchozí účet úložiště pro aplikaci funkcí, který je definován v AzureWebJobsStorage nastavení aplikace.

Následující tabulka vysvětluje vlastnosti, které můžete nastavit u objektu předaného options metodě output.storageBlob() .

Následující tabulka vysvětluje vlastnosti konfigurace vazby, které jste nastavili v souboru function.json .

Pokud chcete, aby funkce zapisuje do jednoho objektu blob, výstupní vazba objektu blob může svázat s následujícími typy:

Pokud chcete, aby funkce zapisuje do více objektů blob, výstupní vazba objektu blob může svázat s následujícími typy:

V případě jiných výstupních scénářů můžete přímo vytvářet a používat typy z Azure.Storage.Blobs .

Seznam podporovaných typů najdete v části Typy vazeb.

Přístup k datům objektu blob vrácením hodnoty přímo nebo pomocí context.extraOutputs.set().

Přístup k datům objektu blob pomocí místa context.bindings.<name> , kde <name> je hodnota zadaná ve name vlastnosti function.json.