Enlace de entrada de Azure Blob Storage para Azure Functions

El modelo de programación de Python v2 permite definir enlaces mediante decoradores directamente en el código de función de Python. Para más información, consulte la Guía para desarrolladores de Python.

El modelo de programación de Python v1 requiere que defina enlaces en un archivo function.json independiente en la carpeta de funciones. Para más información, consulte la Guía para desarrolladores de Python.

El ejemplo siguiente es una función de C# que se ejecuta en un proceso de trabajo aislado y utiliza un desencadenador de blobs con enlaces de blobs de entrada y de blobs de salida. La función se activa mediante la creación de un blob en el contenedor test-samples-trigger. Lee un archivo de texto del contenedor test-samples-input y crea un nuevo archivo de texto en un contenedor de salida basado en el nombre del archivo desencadenado.

    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";
        }
    }
}

El ejemplo siguiente es una función de C# que utiliza un desencadenador de cola y un enlaces de blobs de entrada. El mensaje de cola contiene el nombre del blob y la función registra el tamaño del blob.

[FunctionName("BlobInput")]
public static void Run(
    [QueueTrigger("myqueue-items")] string myQueueItem,
    [Blob("samples-workitems/{queueTrigger}", FileAccess.Read)] Stream myBlob,
    ILogger log)
{
    log.LogInformation($"BlobInput processed blob\n Name:{myQueueItem} \n Size: {myBlob.Length} bytes");
}

En el ejemplo siguiente se muestra una función TypeScript desencadenada por cola que realiza una copia de un blob. La función se activa mediante un mensaje de cola que contiene el nombre del blob que se va a copiar. El nuevo blob se denomina {nombreoriginaldelblob}-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,
});

Los ejemplos de TypeScript no están documentados para el modelo v3.

En el ejemplo siguiente se muestra una función JavaScript desencadenada por cola que realiza una copia de un blob. La función se activa mediante un mensaje de cola que contiene el nombre del blob que se va a copiar. El nuevo blob se denomina {nombreoriginaldelblob}-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);
    },
});

En el ejemplo siguiente se muestran enlaces de entrada y salida de blobs en un archivo function.json y código de script de JavaScript que usa los enlaces. La función realiza una copia de un blob. La función se activa mediante un mensaje de cola que contiene el nombre del blob que se va a copiar. El nuevo blob se denomina {nombreoriginaldelblob}-Copy.

En el archivo function.json, la propiedad de metadatos queueTrigger se utiliza para especificar el nombre del blob en las propiedades de path:

{
  "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
}

En la sección de configuración se explican estas propiedades.

Este es el código de JavaScript:

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

En este ejemplo se usan tipos de SDK para acceder directamente al objeto subyacente BlobClient proporcionado por el enlace de entrada de Blob Storage:

import logging

import azure.functions as func
import azurefunctions.extensions.bindings.blob as blob

app = func.FunctionApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)
@app.route(route="file")
@app.blob_input(
    arg_name="client", path="PATH/TO/BLOB", connection="AzureWebJobsStorage"
)
def blob_input(req: func.HttpRequest, client: blob.BlobClient):
    logging.info(
        f"Python blob input function processed blob \n"
        f"Properties: {client.get_blob_properties()}\n"
        f"Blob content head: {client.download_blob().read(size=1)}"
    )
    return "ok"

Para obtener ejemplos de uso de otros tipos de SDK, consulte los ContainerClient ejemplos y StorageStreamDownloader .

Para más información, incluido cómo habilitar enlaces de tipos de SDK en el proyecto, consulte Enlaces de tipos de SDK.

El código crea una copia de un 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"

La función realiza una copia de un blob. La función se activa mediante un mensaje de cola que contiene el nombre del blob que se va a copiar. El nuevo blob se denomina {nombreoriginaldelblob}-Copy.

En el archivo function.json, la propiedad de metadatos queueTrigger se utiliza para especificar el nombre del blob en las propiedades de path:

{
  "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": "$return",
      "type": "blob",
      "path": "samples-workitems/{queueTrigger}-Copy",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "direction": "out"
    }
  ],
  "disabled": false,
  "scriptFile": "__init__.py"
}

En la sección de configuración se explican estas propiedades.

La propiedad dataType determina qué enlace se usa. Los siguientes valores están disponibles para admitir diferentes estrategias de enlace:

Si la propiedad dataType no está definida en function.json, el valor predeterminado es string.

Este es el código de Python:

import logging
import azure.functions as func


# The input binding field inputblob can either be 'bytes' or 'str' depends
# on dataType in function.json, 'binary' or 'string'.
def main(queuemsg: func.QueueMessage, inputblob: bytes) -> bytes:
    logging.info(f'Python Queue trigger function processed {len(inputblob)} bytes')
    return inputblob

El proceso de trabajo aislado define un enlace de entrada mediante un BlobInputAttribute atributo , que toma los parámetros siguientes:

En las bibliotecas de clases de C#, use BlobAttribute, que toma los parámetros siguientes:

En el ejemplo siguiente se muestra cómo el constructor del atributo toma la ruta de acceso al blob y un parámetro FileAccess que indica lectura para el enlace de entrada:

[FunctionName("BlobInput")]
public static void Run(
    [QueueTrigger("myqueue-items")] string myQueueItem,
    [Blob("samples-workitems/{queueTrigger}", FileAccess.Read)] Stream myBlob,
    ILogger log)
{
    log.LogInformation($"BlobInput processed blob\n Name:{myQueueItem} \n Size: {myBlob.Length} bytes");
}

Aunque el atributo toma una propiedad Connection, también puede usar el atributo Connection para especificar una conexión de cuenta de almacenamiento. Puede hacerlo cuando necesite usar una cuenta de almacenamiento diferente a otras funciones de la biblioteca. El constructor toma el nombre de una configuración de aplicación que contiene una cadena de conexión de almacenamiento. El atributo se puede aplicar en el nivel de clase, método o parámetro. En el ejemplo siguiente se muestran el nivel de clase y de método:

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

La cuenta de almacenamiento que se debe usar se determina en el orden siguiente:

• La propiedad Connection del atributo de enlace o desencadenador.
• El atributo StorageAccount aplicado al mismo parámetro que el atributo de enlace o desencadenador.
• El atributo StorageAccount aplicado a la función.
• El atributo StorageAccount aplicado a la clase.
• La cuenta de almacenamiento predeterminada de la aplicación de funciones, que se define en la configuración de la aplicación AzureWebJobsStorage.

En la tabla siguiente se explican las propiedades que puede establecer en el objeto options que se pasa al métodoinput.storageBlob().

En la siguiente tabla se explican las propiedades de configuración de enlace que se establecen en el archivo function.json.

Cuando quiera que la función procese un único blob, el enlace de entrada del blob podrá enlazarse a los siguientes tipos:

Cuando quiera que la función procese varios blobs desde un contenedor, el enlace de entrada de blobs podrá enlazarse a los siguientes tipos:

¹ Para utilizar estos tipos, debe hacer referencia a Microsoft.Azure.Functions.Worker.Extensions.Storage.Blobs 6.0.0 o posterior y a las dependencias comunes para los enlaces de tipo SDK.

En Tipos de enlace encontrará una lista de los tipos admitidos.

Acceda a los datos de blob mediante context.extraInputs.get().

Acceda los datos del blob mediante context.bindings.<name>, donde <name> es el valor especificado en la propiedad name de function.json.