在本地 Linux 容器中创建函数应用
本文介绍了如何使用 Azure Functions Core Tools 在本地计算机上的 Linux 容器中创建第一个函数，在本地验证该函数，然后将该容器化函数发布到容器注册表。 在容器注册表中，你可以轻松地将容器化函数部署到 Azure。
有关将容器化函数部署到 Azure 的完整示例（其中包括本文中的步骤），请参阅以下文章之一：
你还可以在 Azure 门户中使用容器注册表中的现有容器化函数应用创建函数应用。 有关详细信息，请参阅在 Azure 门户中使用容器进行创建。
在容器中创建函数应用
首先，使用 Azure Functions 工具，借助特定于语言的 Linux 基础映像在 Docker 容器中将项目代码创建为函数应用。 确保在文章顶部选择所选语言。
重要
创建自己的容器时，需要将容器的基础映像更新为受支持的最新基础映像。 Azure Functions 支持的基映像特定于语言，可在 Azure Functions 基础映像存储库中找到。
Functions 团队致力于发布这些基础映像的每月更新。 定期更新包括 Functions 运行时和语言的最新次要版本更新和安全修补程序。 对于容器，应定期更新 Dockerfile 中的基础映像，重新生成并重新部署容器的更新版本。
配置本地环境
在开始之前，必须满足以下要求：
Azure Functions Core Tools 版本 4.x。
- Azure Functions Core Tools 版本 4.x。
- Azure Functions 支持的 Python 版本。
Apache Maven 版本 3.0 或更高版本。
- Azure CLI 2.4 或更高版本。
如果没有 Azure 订阅，可在开始前创建一个 Azure 试用版。
若要将创建的容器化函数应用映像发布到容器注册表，需要 Docker ID 和 Docker（在本地计算机上运行）。 如果没有 Docker ID，可以创建 Docker 帐户。
还需要完成容器注册表快速入门中的创建容器注册表部分，才能创建注册表实例。 记下完全限定的登录服务器名称。
创建并激活虚拟环境
在适当的文件夹中，运行以下命令以创建并激活一个名为 .venv 的虚拟环境。 请确保使用 Python 3.8、3.7 或 3.6，这些版本受 Azure Functions 支持。
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
如果 Python 未在 Linux 分发版中安装 venv 包，请运行以下命令：
sudo apt-get install python3-venv
所有后续命令将在这个已激活的虚拟环境中运行。
创建并测试本地 Functions 项目
在终端或命令提示符下，根据所选的语言运行以下命令，以便在当前文件夹中创建一个函数应用项目：
func init --worker-runtime dotnet-isolated --docker
func init --worker-runtime node --language javascript --docker
func init --worker-runtime powershell --docker
func init --worker-runtime python --docker
func init --worker-runtime node --language typescript --docker
在空的文件夹中，运行以下命令以从 Maven 原型生成 Functions 项目：
mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=com.microsoft.azure -DarchetypeArtifactId=azure-functions-archetype -DjavaVersion=8 -Ddocker
-DjavaVersion 参数告诉 Functions 运行时要使用哪个 Java 版本。 如果希望函数在 Java 11 上运行，请使用 -DjavaVersion=11。 如果不指定 -DjavaVersion，则 Maven 默认使用 Java 8。 有关详细信息，请参阅 Java 版本。
重要
要完成本文中的步骤，JAVA_HOME 环境变量必须设置为正确版本的 JDK 的安装位置。
Maven 会请求你提供所需的值，以在部署上完成项目的生成。 按照提示提供以下信息：
| Prompt | 值 | 说明 |
|---|---|---|
| groupId | com.fabrikam |
一个值，用于按照 Java 的包命名规则在所有项目中标识你的项目。 |
| artifactId | fabrikam-functions |
一个值，该值是 jar 的名称，没有版本号。 |
| version | 1.0-SNAPSHOT |
选择默认值。 |
| package | com.fabrikam.functions |
一个值，该值是所生成函数代码的 Java 包。 使用默认值。 |
键入 Y 或按 Enter 进行确认。
Maven 在名为 artifactId 的新文件夹（在此示例中为 fabrikam-functions）中创建项目文件。
--docker 选项生成该项目的 Dockerfile，其中定义了适合用于 Azure Functions 和所选运行时的容器。
导航到项目文件夹：
cd fabrikam-functions
使用以下命令将一个函数添加到项目，其中，--name 参数是该函数的唯一名称，--template 参数指定该函数的触发器。 func new 将在项目中创建一个 C# 代码文件。
func new --name HttpExample --template "HTTP trigger" --authlevel anonymous
使用以下命令将一个函数添加到项目，其中，--name 参数是该函数的唯一名称，--template 参数指定该函数的触发器。 func new 创建一个与函数名称匹配的子文件夹，该子文件夹包含一个名为 function.json 的配置文件。
func new --name HttpExample --template "HTTP trigger" --authlevel anonymous
若要在本地测试函数，请启动项目文件夹的根目录中的本地 Azure Functions 运行时主机。
func start
func start
npm install
npm start
mvn clean package
mvn azure-functions:run
看到 HttpExample 终结点写入输出后，导航到该终结点。 响应输出中应该可看到欢迎消息。
看到 HttpExample 终结点写入输出后，导航到 http://localhost:7071/api/HttpExample?name=Functions。 浏览器一定会显示一条“hello”消息，该消息回显 Functions（提供给 name 查询参数的值）。
按 Ctrl+C 停止主机。
生成容器映像并在本地测试
（可选）检查项目文件夹的根目录中的“Dockerfile”。 Dockerfile 描述了在 Linux 上运行函数应用所需的环境。 Azure Functions 支持的基础映像的完整列表可以在 Azure Functions 基础映像页中找到。
在项目根文件夹中运行 docker build 命令，并提供一个名称作为 azurefunctionsimage，提供一个标记作为 v1.0.0。 将 <DOCKER_ID> 替换为 Docker 中心帐户 ID。 此命令为容器生成 Docker 映像。
docker build --tag <DOCKER_ID>/azurefunctionsimage:v1.0.0 .
该命令完成后，可在本地运行新容器。
若要测试生成，请使用 docker run 命令运行本地容器中的映像，再次将 <docker_id> 替换为你的 Docker Hub 帐户 ID，并将端口参数添加为 -p 8080:80：
docker run -p 8080:80 -it <docker_id>/azurefunctionsimage:v1.0.0
映像在本地容器中启动后，请浏览到 http://localhost:8080/api/HttpExample，其中一定会显示与先前相同的问候消息。 由于你创建的 HTTP 触发函数使用匿名授权，因此你无需获取访问密钥即可调用容器中运行的函数。 有关详细信息，请参阅授权密钥。
映像在本地容器中启动后，请浏览到 http://localhost:8080/api/HttpExample?name=Functions，其中一定会显示与先前相同的“hello”消息。 由于你创建的 HTTP 触发函数使用匿名授权，因此你无需获取访问密钥即可调用容器中运行的函数。 有关详细信息，请参阅授权密钥。
验证容器中的函数应用后，按 Ctrl+C 停止 Docker。
将容器映像发布到注册表
若要使容器映像可用于部署到托管环境，必须将其推送到容器注册表。
Docker Hub 是托管映像并提供映像和容器服务的容器注册表。
如果尚未登录到 Docker，请使用
docker login命令登录（请将<docker_id>替换为你的 Docker Hub 帐户 ID）。 此命令会提示输入用户名和密码。 如果出现“登录成功”消息，则表示已登录。docker login登录后，使用
docker push命令将映像推送到 Docker Hub，同样，请将<docker_id>替换为你的 Docker Hub 帐户 ID。docker push <DOCKER_ID>/azurefunctionsimage:v1.0.0首次推送映像可能需要几分钟时间，具体取决于网络速度。 后续更改的推送速度会更快。