Vinculação de saída de armazenamento de Blob do Azure para o Azure Functions

O modelo de programação Python v2 permite definir ligações usando decoradores diretamente em seu código de função Python. Para obter mais informações, consulte o guia do desenvolvedor do Python.

O modelo de programação Python v1 requer que você defina ligações em um arquivo function.json separado na pasta de funções. Para obter mais informações, consulte o guia do desenvolvedor do Python.

O exemplo a seguir é uma função C# que é executada em um processo de trabalho isolado e usa um gatilho de blob com ligações de blob de entrada e saída de blob. A função é acionada pela criação de um blob no contêiner test-samples-trigger . Ele lê um arquivo de texto do contêiner test-samples-input e cria um novo arquivo de texto em um contêiner de saída com base no nome do arquivo acionado.

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";
        }
    }
}

O exemplo a seguir é uma função C# que é executada em processo e usa um gatilho de blob e duas ligações de blob de saída. A função é acionada pela criação de um blob de imagem no contêiner de imagens de amostra. Ele cria cópias pequenas e médias do blob de imagem.

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) }
    };

}

O exemplo a seguir mostra uma função TypeScript acionada por fila que faz uma cópia de um blob. A função é acionada por uma mensagem de fila que contém o nome do blob a ser copiado. O novo blob é chamado {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 acionada por uma mensagem de fila que contém o nome do blob a ser copiado. O novo blob é chamado {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 associações 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 acionada por uma mensagem de fila que contém o nome do blob a ser copiado. O novo blob é chamado {originalblobname}-Copy.

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

{
  "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 de 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;
};

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 acionada por uma mensagem de fila que contém o nome do blob a ser copiado. O novo blob é chamado {originalblobname}-Copy.

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

{
  "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"
}

A seção de configuração explica essas propriedades.

Aqui está o código Python:

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)

O BlobOutputAttribute construtor usa os seguintes parâmetros:

O construtor do atributo BlobAttribute usa os seguintes parâmetros:

O exemplo a seguir define o caminho para o blob e um FileAccess parâmetro que indica write para uma ligação de saída:

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

Embora o atributo tenha uma Connection propriedade, você também pode usar StorageAccountAttribute para especificar uma conexão de conta de armazenamento. Você pode fazer isso quando precisar usar uma conta de armazenamento diferente de outras funções na biblioteca. O construtor leva o nome de uma configuração de aplicativo que contém uma cadeia de conexão de armazenamento. O atributo pode ser aplicado no nível de parâmetro, método ou classe. O exemplo a seguir mostra o nível da classe e o nível do 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 do atributo trigger ou de ligação Connection .
• O StorageAccount atributo aplicado ao mesmo parâmetro que o atributo trigger ou de ligação.
• O StorageAccount atributo aplicado à função.
• O StorageAccount atributo aplicado à classe.
• A conta de armazenamento padrão para o aplicativo de função, que é definida na configuração do AzureWebJobsStorage aplicativo.

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

A tabela a seguir explica as propriedades de configuração de associação definidas no arquivo function.json .

Quando você deseja que a função grave em um único blob, a ligação de saída de blob pode se vincular aos seguintes tipos:

Quando você deseja que a função grave em vários blobs, a ligação de saída de blob pode se vincular aos seguintes tipos:

Para outros cenários de saída, crie e use um BlobClient ou BlobContainerClient com outros tipos de Azure.Storage.Blobs diretamente. Consulte Registrar clientes do Azure para obter um exemplo de como usar a injeção de dependência para criar um tipo de cliente a partir do SDK do Azure.

Consulte Tipos de vinculação para obter uma lista de tipos suportados.

Acesse os dados de blob retornando o valor diretamente ou usando context.extraOutputs.set()o .

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