Краткое руководство. Использование Azure Cosmos DB для NoSQL с пакетом SDK Azure для Python

В этом кратком руководстве описано, как развернуть базовое приложение Azure Cosmos DB для таблиц с помощью пакета SDK Azure для Python. Azure Cosmos DB для таблицы — это хранилище данных без схемы, позволяющее приложениям хранить структурированные данные таблицы в облаке. Вы узнаете, как создавать таблицы, строки и выполнять основные задачи в ресурсе Azure Cosmos DB с помощью пакета SDK Azure для Python.

Справочная документация по | API— пакет исходного кода | (PyPI) | Azure Developer CLI

Необходимые компоненты

• Azure Developer CLI
• Docker Desktop
• Python 3.12

Если у вас нет учетной записи Azure, создайте бесплатную учетную запись, прежде чем начинать работу.

Инициализация проекта

Используйте интерфейс командной строки разработчика Azure (azd) для создания учетной записи Azure Cosmos DB для таблицы и развертывания контейнерного примера приложения. Пример приложения использует клиентская библиотека для управления, создания, чтения и запроса примеров данных.

1. Откройте терминал в пустом каталоге.

2. Если вы еще не прошли проверку подлинности, выполните проверку подлинности в интерфейсе командной строки разработчика Azure с помощью azd auth login. Выполните действия, указанные средством для проверки подлинности в CLI с помощью предпочитаемых учетных данных Azure.

   azd auth login
   

3. Используется azd init для инициализации проекта.

   azd init --template cosmos-db-nosql-python-quickstart
   

4. Во время инициализации настройте уникальное имя среды.

5. Разверните учетную запись Azure Cosmos DB с помощью azd up. Шаблоны Bicep также развертывают пример веб-приложения.

   azd up
   

6. В процессе подготовки выберите подписку, требуемое расположение и целевую группу ресурсов. Дождитесь завершения процесса подготовки. Процесс может занять около пяти минут.

7. После завершения подготовки ресурсов Azure в выходные данные будет включен URL-адрес работающего веб-приложения.

   Deploying services (azd deploy)
   
     (✓) Done: Deploying service web
   - Endpoint: <https://[container-app-sub-domain].azurecontainerapps.io>
   
   SUCCESS: Your application was provisioned and deployed to Azure in 5 minutes 0 seconds.
   

8. Используйте URL-адрес консоли для перехода к веб-приложению в браузере. Просмотрите выходные данные запущенного приложения.

Установка клиентской библиотеки

Клиентская библиотека доступна через индекс пакета Python в качестве библиотеки azure-cosmos .

1. Откройте терминал и перейдите в папку /src .

   cd ./src
   

2. Если пакет еще не установлен, установите azure-cosmos его с помощью pip install.

   pip install azure-cosmos
   

3. Кроме того, установите azure-identity пакет, если он еще не установлен.

   pip install azure-identity
   

4. Откройте и просмотрите файл src/requirements.txt , чтобы проверить наличие azure-cosmos и azure-identity записи.

Объектная модель

Примеры кода

• аутентификация клиента;
• Получение базы данных
• Получение контейнера
• Создание элемента
• Получение элемента
• Запрос элементов

Пример кода в шаблоне использует базу данных с именем cosmicworks и контейнером products. Контейнер products содержит такие сведения, как имя, категория, количество, уникальный идентификатор и флаг продажи для каждого продукта. Контейнер использует /category свойство в качестве ключа логического раздела.

аутентификация клиента;

В этом примере создается новый экземпляр CosmosClient типа и выполняется проверка подлинности с помощью экземпляра DefaultAzureCredential .

credential = DefaultAzureCredential()

client = CosmosClient(url="<azure-cosmos-db-nosql-account-endpoint>", credential=credential)

Получение базы данных

Используется client.get_database_client для извлечения существующей базы данных с именем cosmicworks.

database = client.get_database_client("cosmicworks")

Получение контейнера

Получение существующего products контейнера с помощью database.get_container_client.

container = database.get_container_client("products")

Создание элемента

Создайте новый объект со всеми элементами, которые необходимо сериализовать в JSON. В этом примере тип имеет уникальный идентификатор и поля для категории, имени, количества, цены и продажи. Создайте элемент в контейнере с помощью container.upsert_item. Этот метод "upserts" элемент фактически заменяет элемент, если он уже существует.

new_item = {
    "id": "aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
    "category": "gear-surf-surfboards",
    "name": "Yamba Surfboard",
    "quantity": 12,
    "sale": False,
}

created_item = container.upsert_item(new_item)

Чтение элемента

Выполните операцию чтения точек с помощью полей уникального идентификатора (id) и ключа секции. Используется container.read_item для эффективного извлечения определенного элемента.

existing_item = container.read_item(
    item="aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
    partition_key="gear-surf-surfboards",
)

Элементы запроса

Выполнение запроса по нескольким элементам в контейнере с помощью container.GetItemQueryIterator. Найдите все элементы в указанной категории с помощью этого параметризованного запроса:

SELECT * FROM products p WHERE p.category = @category

queryText = "SELECT * FROM products p WHERE p.category = @category"

results = container.query_items(
    query=queryText,
    parameters=[
        dict(
            name="@category",
            value="gear-surf-surfboards",
        )
    ],
    enable_cross_partition_query=False,
)

Прокрутите результаты запроса.

items = [item for item in results]

output = json.dumps(items, indent=True)

Очистка ресурсов

Если вам больше не нужен пример приложения или ресурсов, удалите соответствующее развертывание и все ресурсы.

azd down

Связанный контент

• Краткое руководство по .NET
• Краткое руководство по Node.js
• Краткое руководство для Java
• Краткое руководство по переходу