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快速入门：将 Azure Cosmos DB for Table 与用于 Python 的 Azure SDK 配合使用

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    ✅ Table

在本快速入门中，你将使用用于 Python 的 Azure SDK 部署一个基本的 Azure Cosmos DB for Table 应用程序。 Azure Cosmos DB for Table 是一种无架构数据存储，允许应用程序在云中存储结构化表数据。 你将了解如何使用 Azure SDK for Python 在 Azure Cosmos DB 资源中创建表、行并执行基本任务。

API 参考文档 | 库源代码 | 包 (PyPI) | Azure Developer CLI

先决条件

  • Azure 开发人员 CLI
  • Docker Desktop
  • Python 3.12

如果你没有 Azure 帐户，请在开始之前创建一个试用帐户。

初始化项目

使用 Azure Developer CLI (azd) 创建 Azure Cosmos DB for Table 帐户并部署容器化示例应用程序。 示例应用程序使用客户端库来管理、创建、读取和查询示例数据。

  1. 在空目录中打开终端。

  2. 如果尚未经过身份验证，请使用 azd auth login 向 Azure Developer CLI 进行身份验证。 按照该工具指定的步骤，使用首选 Azure 凭据向 CLI 进行身份验证。

    azd auth login

  3. 使用 azd init 来初始化项目。

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

  4. 在初始化期间，配置唯一的环境名称。

  5. 使用 azd up 部署 Azure Cosmos DB 帐户。 Bicep 模板还部署示例 Web 应用程序。

    azd up

  6. 在预配过程中，选择订阅、所需位置和目标资源组。 等待预配过程完成。 此过程可能需要大约 5 分钟。

  7. 预配 Azure 资源后，输出中将包含指向正在运行的 Web 应用程序的 URL。

    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. 使用控制台中的 URL 在浏览器中导航到 Web 应用程序。 观察正在运行的应用的输出。

正在运行的 Web 应用程序的屏幕截图。

安装客户端库

客户端库可通过 PyPi 作为 azure-data-tables 包使用。

  1. 打开终端并导航到 /src 文件夹。

    cd ./src

  2. 使用 pip install 安装 azure-data-tables 包（如果尚未安装）。

    pip install azure-data-tables

  3. 打开并查看 src/requirements.txt 文件以验证 azure-data-tables 项是否存在。

对象模型

名称 描述
TableServiceClient 此类型是主要客户端类型，用于管理帐户范围的元数据或数据库。
TableClient 此类型表示帐户中表的客户端。

代码示例

模板中的示例代码使用名为 cosmicworks-products 的表。 cosmicworks-products 表包含每个产品的详细信息，例如名称、类别、数量、价格、唯一标识符和销售标志。 容器使用唯一标识符作为行键，使用类别作为分区键。

验证客户端

此示例创建 TableServiceClient 类型的新实例。

credential = DefaultAzureCredential()

client = TableServiceClient(endpoint="<azure-cosmos-db-table-account-endpoint>", credential=credential)

获取表

此示例使用 TableServiceClient 类型的 GetTableClient 函数创建 TableClient 类型的实例。

table = client.get_table_client("<azure-cosmos-db-table-name>")

创建实体

在表中创建新实体的最简单方法是，创建新对象并确保指定必需的 RowKey 和 PartitionKey 属性。

new_entity = {
    "RowKey": "aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
    "PartitionKey": "gear-surf-surfboards",
    "Name": "Yamba Surfboard",
    "Quantity": 12,
    "Sale": False,
}

使用 upsert_entity 在表中创建实体。

created_entity = table.upsert_entity(new_entity)

获取实体

可使用 get_entity 从表中检索特定实体。

existing_entity = table.get_entity(
    row_key="aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
    partition_key="gear-surf-surfboards",
)

查询实体

插入实体后，还可使用 query_entities 和字符串 OData 筛选器运行查询以获取与特定筛选器匹配的所有实体。

category = "gear-surf-surfboards"
filter = f"PartitionKey eq '{category}'"
entities = table.query_entities(query_filter=filter)

使用 for 循环分析查询的分页结果。

for entity in entities:
    # Do something

清理资源

不再需要示例应用程序或资源时，请删除相应的部署和所有资源。

azd down

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