Azure İşlevleri için Azure Blob depolama çıkış bağlaması

Python v2 programlama modeli, doğrudan Python işlev kodunuzda dekoratörleri kullanarak bağlamaları tanımlamanıza olanak tanır. Daha fazla bilgi için bkz . Python geliştirici kılavuzu.

Python v1 programlama modeli, işlev klasöründeki ayrı bir function.json dosyasında bağlamaları tanımlamanızı gerektirir. Daha fazla bilgi için bkz . Python geliştirici kılavuzu.

Aşağıdaki örnek, yalıtılmış bir çalışan işleminde çalışan ve hem blob girişi hem de blob çıkış blob bağlamaları ile blob tetikleyicisi kullanan bir C# işlevidir . İşlev, test-samples-trigger kapsayıcısında bir blob oluşturularak tetikleniyor. Test-samples-input kapsayıcısından bir metin dosyası okur ve tetiklenen dosyanın adına göre çıkış kapsayıcısında yeni bir metin dosyası oluşturur.

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";
        }
    }
}

Aşağıdaki örnek, işlem içinde çalışan ve bir blob tetikleyicisi ve iki çıkış blob bağlaması kullanan bir C# işlevidir . İşlev, sample-images kapsayıcısında bir görüntü blobu oluşturularak tetikleniyor. Görüntü blobunun küçük ve orta boyutlu kopyalarını oluşturur.

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) }
    };

}

Aşağıdaki örnekte, bir blobun kopyasını oluşturan kuyruk tarafından tetiklenen TypeScript işlevi gösterilmektedir. İşlev, kopyalanacak blobun adını içeren bir kuyruk iletisiyle tetikleniyor. Yeni blob {originalblobname}-Copy olarak adlandırılır.

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,
});

Model v3 için TypeScript örnekleri belgelenmez.

Aşağıdaki örnekte, bir blobun kopyasını oluşturan kuyruk tarafından tetiklenen JavaScript işlevi gösterilmektedir. İşlev, kopyalanacak blobun adını içeren bir kuyruk iletisiyle tetikleniyor. Yeni blob {originalblobname}-Copy olarak adlandırılır.

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);
    },
});

Aşağıdaki örnekte, function.json dosyasındaki blob giriş ve çıkış bağlamaları ve bağlamaları kullanan JavaScript kodu gösterilmektedir. işlevi bir blobun kopyasını oluşturur. İşlev, kopyalanacak blobun adını içeren bir kuyruk iletisiyle tetikleniyor. Yeni blob {originalblobname}-Copy olarak adlandırılır.

function.json dosyasında meta veri özelliği, queueTrigger özelliklerde path blob adını belirtmek için kullanılır:

{
  "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
}

Yapılandırma bölümünde bu özellikler açıklanır.

JavaScript kodu şu şekildedir:

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

Kod bir blobun kopyasını oluşturur.

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"

işlevi bir blobun kopyasını oluşturur. İşlev, kopyalanacak blobun adını içeren bir kuyruk iletisiyle tetikleniyor. Yeni blob {originalblobname}-Copy olarak adlandırılır.

function.json dosyasında meta veri özelliği, queueTrigger özelliklerde path blob adını belirtmek için kullanılır:

{
  "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"
}

Yapılandırma bölümünde bu özellikler açıklanır.

Python kodu şu şekildedir:

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)

BlobOutputAttribute Oluşturucu aşağıdaki parametreleri alır:

BlobAttribute özniteliğinin oluşturucu aşağıdaki parametreleri alır:

Aşağıdaki örnek, blob yolunu ve FileAccess çıkış bağlaması için yazmayı gösteren bir parametreyi ayarlar:

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

Özniteliği bir Connection özellik alırken depolama hesabı bağlantısı belirtmek için StorageAccountAttribute'u da kullanabilirsiniz. Kitaplıktaki diğer işlevlerden farklı bir depolama hesabı kullanmanız gerektiğinde bunu yapabilirsiniz. Oluşturucu, depolama bağlantı dizesi içeren bir uygulama ayarının adını alır. Özniteliği parametre, yöntem veya sınıf düzeyinde uygulanabilir. Aşağıdaki örnekte sınıf düzeyi ve yöntem düzeyi gösterilmektedir:

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

Kullanılacak depolama hesabı aşağıdaki sırayla belirlenir:

• Tetikleyici veya bağlama özniteliğinin Connection özelliği.
• Tetikleyici StorageAccount veya bağlama özniteliğiyle aynı parametreye uygulanan öznitelik.
• StorageAccount İşleve uygulanan öznitelik.
• StorageAccount sınıfına uygulanan öznitelik.
• uygulama ayarında AzureWebJobsStorage tanımlanan işlev uygulaması için varsayılan depolama hesabı.

Aşağıdaki tabloda, yöntemine geçirilen output.storageBlob() nesnede options ayarlayabileceğiniz özellikler açıklanmaktadır.

Aşağıdaki tabloda, function.json dosyasında ayarladığınız bağlama yapılandırma özellikleri açıklanmaktadır.

İşlevin tek bir bloba yazmasını istediğinizde, blob çıkış bağlaması aşağıdaki türlere bağlanabilir:

İşlevin birden çok bloba yazmasını istediğinizde, blob çıkış bağlaması aşağıdaki türlere bağlanabilir:

Diğer çıkış senaryoları için, doğrudan Azure.Storage.Blobs'tan diğer türlerle bir BlobClient veya BlobContainerClient oluşturun ve kullanın. Azure SDK'dan bir istemci türü oluşturmak için bağımlılık ekleme kullanma örneği için bkz . Azure istemcilerini kaydetme.

Desteklenen türlerin listesi için bkz. Bağlama türleri.

Değeri doğrudan döndürerek veya kullanarak context.extraOutputs.set()blob verilerine erişin.

function.json özelliğinde belirtilen değeri kullanarak context.bindings.<name> <name> blob verilerine name erişin.