Azure Functions 的 Azure Blob 存储输入绑定

以下示例是一个 C# 函数，该函数在独立工作进程中运行，并将 blob 触发器与 blob 输入和 blob 输出 blob 绑定配合使用。 在 test-samples-trigger 容器中创建 blob 时，会触发该函数。 它从 test-samples-input 容器读取文本文件，并基于已触发文件的名称在输出容器中创建一个新的文本文件。

    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";
        }
    }
}

以下示例演示使用一个队列触发器和一个 blob 输入绑定的 C# 函数。 队列消息包含该 blob 的名称，函数记录该 blob 的大小。

[FunctionName("BlobInput")]
public static void Run(
    [QueueTrigger("myqueue-items")] string myQueueItem,
    [Blob("samples-workitems/{queueTrigger}", FileAccess.Read)] Stream myBlob,
    ILogger log)
{
    log.LogInformation($"BlobInput processed blob\n Name:{myQueueItem} \n Size: {myBlob.Length} bytes");
}

以下示例显示队列触发的 TypeScript 函数，该函数创建 blob 的副本。 该函数由包含要复制的 Blob 名称的队列消息触发。 新 Blob 名为 {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,
});

模型 v3 没有记录 TypeScript 示例。

以下示例显示队列触发的 JavaScript 函数，该函数创建 blob 的副本。 该函数由包含要复制的 Blob 名称的队列消息触发。 新 Blob 名为 {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);
    },
});

下面的示例展示了 function.json 文件中的 blob 输入和输出绑定，以及使用这些绑定的 JavaScript 代码。 该函数创建 Blob 的副本。 该函数由包含要复制的 Blob 名称的队列消息触发。 新 Blob 名为 {originalblobname}-Copy。

在 function.json 文件中，queueTrigger 元数据属性用于指定 path 属性中的 Blob 名称：

{
  "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
}

配置部分解释了这些属性。

JavaScript 代码如下所示：

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

此示例使用 SDK 类型直接访问 Blob 存储输入绑定提供的基础 BlobClient 对象：

import logging

import azure.functions as func
import azurefunctions.extensions.bindings.blob as blob

app = func.FunctionApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)
@app.route(route="file")
@app.blob_input(
    arg_name="client", path="PATH/TO/BLOB", connection="AzureWebJobsStorage"
)
def blob_input(req: func.HttpRequest, client: blob.BlobClient):
    logging.info(
        f"Python blob input function processed blob \n"
        f"Properties: {client.get_blob_properties()}\n"
        f"Blob content head: {client.download_blob().read(size=1)}"
    )
    return "ok"

有关使用其他 SDK 类型的示例，请参阅 ContainerClient 和 StorageStreamDownloader 示例。 有关如何在函数应用中包括 SDK 类型绑定的分步教程，请遵循 适用于 Blob 的 Python SDK 绑定示例。

若要了解详细信息，包括支持其他 SDK 类型绑定的内容，请参阅 SDK 类型绑定。

代码可创建 Blob 的副本。

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"

该函数创建 Blob 的副本。 该函数由包含要复制的 Blob 名称的队列消息触发。 新 Blob 名为 {originalblobname}-Copy。

在 function.json 文件中，queueTrigger 元数据属性用于指定 path 属性中的 Blob 名称：

{
  "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": "$return",
      "type": "blob",
      "path": "samples-workitems/{queueTrigger}-Copy",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "direction": "out"
    }
  ],
  "disabled": false,
  "scriptFile": "__init__.py"
}

配置部分解释了这些属性。

dataType 属性确定使用的绑定。 以下值可用于支持不同的绑定策略：

如果未在 function.json 上定义 dataType 属性，则默认值为 string。

下面是 Python 代码：

import logging
import azure.functions as func


# The input binding field inputblob can either be 'bytes' or 'str' depends
# on dataType in function.json, 'binary' or 'string'.
def main(queuemsg: func.QueueMessage, inputblob: bytes) -> bytes:
    logging.info(f'Python Queue trigger function processed {len(inputblob)} bytes')
    return inputblob

独立工作进程使用 BlobInputAttribute 属性定义输入绑定，该属性采用以下参数：

在 C# 类库中，使用采用以下参数的 BlobAttribute：

以下示例演示该特性的构造函数采用 blob 路径的方式，以及一个表示输入绑定的读取的 FileAccess 参数：

[FunctionName("BlobInput")]
public static void Run(
    [QueueTrigger("myqueue-items")] string myQueueItem,
    [Blob("samples-workitems/{queueTrigger}", FileAccess.Read)] Stream myBlob,
    ILogger log)
{
    log.LogInformation($"BlobInput processed blob\n Name:{myQueueItem} \n Size: {myBlob.Length} bytes");
}

尽管该特性采用 Connection 属性，但你也可以使用 StorageAccountAttribute 来指定存储帐户连接。 如果需要使用一个不同于库中的其他函数的存储帐户，可以执行此操作。 构造函数采用包含存储连接字符串的应用设置的名称。 可以在参数、方法或类级别应用该特性。 以下示例演示类级别和方法级别：

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

要使用的存储帐户按以下顺序确定：

• 触发器或绑定特性的 Connection 属性。
• 作为触发器或绑定特性应用到同一参数的 StorageAccount 特性。
• 应用到函数的 StorageAccount 特性。
• 应用到类的 StorageAccount 特性。
• 函数应用的默认存储帐户，在 AzureWebJobsStorage 应用程序设置中定义。

下表说明了可以在传递给 options 方法的 input.storageBlob() 对象上设置的属性。

下表解释了在 function.json 文件中设置的绑定配置属性。

如果希望函数处理单个 blob，则可以将 blob 输入绑定绑定到以下类型：

如果希望函数处理一个容器中的多个 blob，则可以将 blob 输入绑定绑定到以下类型：

¹ 若要使用这些类型，需要引用 Microsoft.Azure.Functions.Worker.Extensions.Storage.Blobs 5.1.1-preview2 或更高版本以及 SDK 类型绑定的常见依赖项。

有关受支持类型的列表，请参阅绑定类型。

使用 context.extraInputs.get() 访问 blob 数据。

使用 context.bindings.<name> 访问 blob 数据，其中 <name> 是在 function.jsonname 的 属性中指定的值。