Associação de entrada de Armazenamento de Blobs do Azure para o Azure Functions

O modelo de programação v2 do Python permite que você defina associações usando decoradores diretamente no código de função do Python. Para saber mais, confira o Guia do desenvolvedor do Python.

O modelo de programação v1 do Python requer que você defina as associações em um arquivo function.json separado na pasta de funções. Para saber mais, confira o Guia do desenvolvedor do Python.

O exemplo a seguir é uma função C# executada em um processo de trabalho isolado e usa um gatilho de blob com as associações de entrada e de saída de blob. A função é disparada pela criação de um blob no contêiner de teste-amostras-disparo. Ele lê um arquivo de texto do contêiner de teste-amostras-disparo e cria um novo arquivo de texto em um contêiner de saída com base no nome do arquivo disparado.

    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";
        }
    }
}

O exemplo a seguir é uma função C# que usa um gatilho de fila e uma associação de blob de entrada. A mensagem da fila contém o nome do blob e a função registra o tamanho do 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");
}

O exemplo a seguir mostra uma função TypeScript disparada por fila que faz uma cópia de um blob. A função é disparada por uma mensagem da fila que contém o nome do blob para copiar. O novo blob é nomeado {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,
});

Os exemplos de TypeScript não estão documentados para o modelo v3.

O exemplo a seguir mostra uma função JavaScript acionada por fila que faz uma cópia de um blob. A função é disparada por uma mensagem da fila que contém o nome do blob para copiar. O novo blob é nomeado {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);
    },
});

O exemplo a seguir mostra uma associação de entrada e saída de blob em um arquivo function.json e código JavaScript que usa as associações. A função faz uma cópia de um blob. A função é disparada por uma mensagem da fila que contém o nome do blob para copiar. O novo blob é nomeado {originalblobname}-Copy.

No arquivo function.json, a queueTrigger propriedade de metadados é usada para especificar o nome do blob nas propriedades 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
}

A seção configuração explica essas propriedades.

Aqui está o código JavaScript:

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

Este exemplo usa tipos de SDK para acessar diretamente o objeto subjacente BlobClient fornecido pela associação de entrada de armazenamento de Blob:

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 obter exemplos de uso de outros tipos de SDK, consulte os ContainerClient exemplos e StorageStreamDownloader .

Para saber mais, incluindo como habilitar associações de tipo SDK em seu projeto, consulte Associações de tipo SDK.

O código cria uma cópia de um 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"

A função faz uma cópia de um blob. A função é disparada por uma mensagem da fila que contém o nome do blob para copiar. O novo blob é nomeado {originalblobname}-Copy.

No arquivo function.json, a queueTrigger propriedade de metadados é usada para especificar o nome do blob nas propriedades 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"
}

A seção configuração explica essas propriedades.

A propriedade dataType determina qual associação é usada. Os seguintes valores estão disponíveis para dar suporte a diferentes estratégias de associação:

Se a propriedade dataType não estiver definida no function.json, o valor padrão será string.

Aqui está o código 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

O processo de trabalho isolado define uma associação de entrada usando um BlobInputAttribute atributo, que usa os seguintes parâmetros:

Em Bibliotecas de classes C#, use o BlobAttribute, que adota os seguintes parâmetros:

O exemplo a seguir mostra como o construtor do atributo usa o caminho para o blob e um parâmetro FileAccess que indica leitura para a vinculação 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");
}

Embora o atributo use uma propriedade Connection, não é possível usar Connection para especificar uma conexão da conta de armazenamento. Isso pode ser feito quando for necessário usar uma conta de armazenamento diferente de outras funções na biblioteca. O construtor toma o nome de uma configuração de aplicativo que contenha uma cadeia de conexão de armazenamento. O atributo pode ser aplicado no nível de classe, método ou parâmetro. O exemplo a seguir mostra o nível de classe e método:

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

A conta de armazenamento a ser usada é determinada na seguinte ordem:

• A propriedade Connection do atributo de gatilho ou associação.
• O atributo StorageAccount aplicado ao mesmo parâmetro do atributo de gatilho ou associação.
• O StorageAccount atributo aplicado à função.
• O StorageAccount atributo aplicado à classe.
• A conta de armazenamento padrão do aplicativo de funções, que é definido na configuração do aplicativo AzureWebJobsStorage.

A tabela a seguir explica as propriedades que você pode definir no objeto options transmitido para o método input.storageBlob().

A tabela a seguir explica as propriedades de configuração de associação que você define no arquivo function.json.

Quando você quiser que a função processe um único blob, a associação de entrada de blob poderá ser associada aos seguintes tipos:

Quando você deseja que a função processe vários blobs de um contêiner, a associação de entrada de blob pode ser associada aos seguintes tipos:

¹ Para usar esses tipos, você precisa referenciar Microsoft.Azure.Functions.Worker.Extensions.Storage.Blobs 6.0.0-preview2 ou posterior e as dependências comuns para associações do tipo SDK.

Consulte Tipos de associação para obter uma lista dos tipos compatíveis.

Acesse os dados de blob usando context.extraInputs.get().

Acesse os dados de blob usando context.bindings.<name>, em que <name> é o valor especificado na propriedade name de function.json.