Připojení Azure Functions na Azure Storage pomocí nástrojů příkazového řádku

Než začnete, musíte dokončit článek, rychlý Start: vytvoření Azure Functions projektu z příkazového řádku. Pokud jste již vyčistili prostředky na konci tohoto článku, Projděte kroky znovu a znovu vytvořte aplikaci funkcí a související prostředky v Azure.

Než začnete, musíte dokončit článek, rychlý Start: vytvoření Azure Functions projektu z příkazového řádku. Pokud jste již vyčistili prostředky na konci tohoto článku, Projděte kroky znovu a znovu vytvořte aplikaci funkcí a související prostředky v Azure.

Než začnete, musíte dokončit článek, rychlý Start: vytvoření Azure Functions projektu z příkazového řádku. Pokud jste již vyčistili prostředky na konci tohoto článku, Projděte kroky znovu a znovu vytvořte aplikaci funkcí a související prostředky v Azure.

Než začnete, musíte dokončit článek, rychlý Start: vytvoření Azure Functions projektu z příkazového řádku. Pokud jste již vyčistili prostředky na konci tohoto článku, Projděte kroky znovu a znovu vytvořte aplikaci funkcí a související prostředky v Azure.

Než začnete, musíte dokončit článek, rychlý Start: vytvoření Azure Functions projektu z příkazového řádku. Pokud jste již vyčistili prostředky na konci tohoto článku, Projděte kroky znovu a znovu vytvořte aplikaci funkcí a související prostředky v Azure.

Než začnete, musíte dokončit článek, rychlý Start: vytvoření Azure Functions projektu z příkazového řádku. Pokud jste již vyčistili prostředky na konci tohoto článku, Projděte kroky znovu a znovu vytvořte aplikaci funkcí a související prostředky v Azure.

Registrace rozšíření vazeb

S výjimkou triggerů HTTP a časovače jsou vazby implementované jako balíčky rozšíření. Spuštěním následujícího příkazu dotnet add package v okně Terminálu přidejte do Storage balíček rozšíření.

dotnet add package Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Storage 

dotnet add package Microsoft.Azure.Functions.Worker.Extensions.Storage.Queues --prerelease

Teď můžete do projektu přidat výstupní vazbu úložiště.

Přidání definice výstupní vazby do funkce

I když funkce může mít jenom jednu Trigger, může mít víc vstupních a výstupních vazeb, které vám umožní připojit se k dalším službám a prostředkům Azure bez nutnosti psát vlastní kód pro integraci.

Tyto vazby deklarujete v function.js souboru ve složce Functions. Z předchozího rychlého startu vaše function.js v souboru ve složce HttpExample obsahují dvě vazby v bindings kolekci:

"bindings": [
    {
        "authLevel": "function",
        "type": "httpTrigger",
        "direction": "in",
        "name": "req",
        "methods": [
            "get",
            "post"
        ]
    },
    {
        "type": "http",
        "direction": "out",
        "name": "res"
    }
]

"scriptFile": "__init__.py",
"bindings": [
    {
        "authLevel": "function",
        "type": "httpTrigger",
        "direction": "in",
        "name": "req",
        "methods": [
            "get",
            "post"
        ]
    },
    {
        "type": "http",
        "direction": "out",
        "name": "$return"
    }

"bindings": [
  {
    "authLevel": "function",
    "type": "httpTrigger",
    "direction": "in",
    "name": "Request",
    "methods": [
      "get",
      "post"
    ]
  },
  {
    "type": "http",
    "direction": "out",
    "name": "Response"
  }
]

Každá vazba má alespoň typ, směr a název. V předchozím příkladu je první vazba typu httpTrigger s směrem in . Pro in směr name Určuje název vstupního parametru, který je odeslán funkci při vyvolání triggerem.

Druhá vazba v kolekci je pojmenována res . Tato http vazba je výstupní vazba ( out ), která se používá k zápisu odpovědi HTTP.

Chcete-li z této funkce zapisovat do fronty Azure Storage, přidejte out vazbu typu queue s názvem msg , jak je znázorněno v následujícím kódu:

    {
      "authLevel": "function",
      "type": "httpTrigger",
      "direction": "in",
      "name": "req",
      "methods": [
        "get",
        "post"
      ]
    },
    {
      "type": "http",
      "direction": "out",
      "name": "res"
    },
    {
      "type": "queue",
      "direction": "out",
      "name": "msg",
      "queueName": "outqueue",
      "connection": "AzureWebJobsStorage"
    }
  ]
}

Druhá vazba v kolekci je typu http s směrem out . v takovém případě name $return to znamená, že tato vazba používá návratovou hodnotu funkce namísto zadání vstupního parametru.

Chcete-li z této funkce zapisovat do fronty Azure Storage, přidejte out vazbu typu queue s názvem msg , jak je znázorněno v následujícím kódu:

"bindings": [
  {
    "authLevel": "anonymous",
    "type": "httpTrigger",
    "direction": "in",
    "name": "req",
    "methods": [
      "get",
      "post"
    ]
  },
  {
    "type": "http",
    "direction": "out",
    "name": "$return"
  },
  {
    "type": "queue",
    "direction": "out",
    "name": "msg",
    "queueName": "outqueue",
    "connection": "AzureWebJobsStorage"
  }
]

Druhá vazba v kolekci je pojmenována res . Tato http vazba je výstupní vazba ( out ), která se používá k zápisu odpovědi HTTP.

Chcete-li z této funkce zapisovat do fronty Azure Storage, přidejte out vazbu typu queue s názvem msg , jak je znázorněno v následujícím kódu:

    {
      "authLevel": "function",
      "type": "httpTrigger",
      "direction": "in",
      "name": "Request",
      "methods": [
        "get",
        "post"
      ]
    },
    {
      "type": "http",
      "direction": "out",
      "name": "Response"
    },
    {
      "type": "queue",
      "direction": "out",
      "name": "msg",
      "queueName": "outqueue",
      "connection": "AzureWebJobsStorage"
    }
  ]
}

V tomto případě msg je funkce předána funkci jako výstupní argument. Pro queue typ musíte zadat také název fronty v queueName a zadat název Azure Storageho připojení (od local.settings.jszapnuto) v connection .

V projektu jazyka C# jsou vazby definovány jako atributy vazby v metodě funkce. Konkrétní definice závisí na tom, jestli vaše aplikace běží v procesu (knihovna tříd C#), nebo v izolovaném procesu.

[Queue("outqueue"),StorageAccount("AzureWebJobsStorage")] ICollector<string> msg,

[FunctionName("HttpExample")]
public static async Task<IActionResult> Run(
    [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)] HttpRequest req, 
    [Queue("outqueue"),StorageAccount("AzureWebJobsStorage")] ICollector<string> msg, 
    ILogger log)

public class MultiResponse
{
    [QueueOutput("outqueue",Connection = "AzureWebJobsStorage")]
    public string[] Messages { get; set; }
    public HttpResponseData HttpResponse { get; set; }
}

V projektu Java jsou vazby definovány jako anotace vazby v metodě Function. function.jsv souboru se pak automaticky generuje na základě těchto poznámek.

Přejděte do umístění kódu funkce v části Src/Main/Java, otevřete soubor projektu Function. Java a do definice metody přidejte následující parametr run :

@QueueOutput(name = "msg", queueName = "outqueue", connection = "AzureWebJobsStorage") OutputBinding<String> msg

msgParametr je OutputBinding<T> typ, který představuje kolekci řetězců, které jsou zapsány jako zprávy do výstupní vazby po dokončení funkce. V tomto případě je výstupem fronta úložiště s názvem outqueue . Připojovací řetězec pro účet úložiště je nastaven connection metodou. Místo samotného připojovacího řetězce předáte nastavení aplikace, které obsahuje připojovací řetězec účtu úložiště.

runDefinice metody by teď měla vypadat jako v následujícím příkladu:

@FunctionName("HttpTrigger-Java")
public HttpResponseMessage run(
        @HttpTrigger(name = "req", methods = {HttpMethod.GET, HttpMethod.POST}, authLevel = AuthorizationLevel.FUNCTION)  
        HttpRequestMessage<Optional<String>> request, 
        @QueueOutput(name = "msg", queueName = "outqueue", connection = "AzureWebJobsStorage") 
        OutputBinding<String> msg, final ExecutionContext context) {
    ...
}

Aktualizujte soubor HttpExample \ _ _ init _ _ .py tak, aby odpovídal následujícímu kódu, a přidejte parametr do definice funkce a msg pod příkaz msg.set(name) if name: .

import logging

import azure.functions as func


def main(req: func.HttpRequest, msg: func.Out[func.QueueMessage]) -> str:

    name = req.params.get('name')
    if not name:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            name = req_body.get('name')

    if name:
        msg.set(name)
        return func.HttpResponse(f"Hello {name}!")
    else:
        return func.HttpResponse(
            "Please pass a name on the query string or in the request body",
            status_code=400
        )

Parametr msg je instance azure.functions.Out class . Jeho metoda zapíše do fronty řetězcovou zprávu, v tomto případě název předaný funkci set v řetězci dotazu adresy URL.

Přidejte kód, který používá msg výstupní vazbu objektu pro context.bindings k vytvoření zprávy fronty. Přidejte tento kód před context.res příkaz.

// Add a message to the Storage queue,
// which is the name passed to the function.
context.bindings.msg = (req.query.name || req.body.name);

V tomto okamžiku by měla funkce vypadat takto:

module.exports = async function (context, req) {
    context.log('JavaScript HTTP trigger function processed a request.');

    if (req.query.name || (req.body && req.body.name)) {
        // Add a message to the Storage queue,
        // which is the name passed to the function.
        context.bindings.msg = (req.query.name || req.body.name);
        context.res = {
            // status: 200, /* Defaults to 200 */
            body: "Hello " + (req.query.name || req.body.name)
        };
    }
    else {
        context.res = {
            status: 400,
            body: "Please pass a name on the query string or in the request body"
        };
    }
};

Přidejte kód, který používá msg výstupní vazbu objektu pro context.bindings k vytvoření zprávy fronty. Přidejte tento kód před context.res příkaz.

context.bindings.msg = name;

V tomto okamžiku by měla funkce vypadat takto:

import { AzureFunction, Context, HttpRequest } from "@azure/functions"

const httpTrigger: AzureFunction = async function (context: Context, req: HttpRequest): Promise<void> {
    context.log('HTTP trigger function processed a request.');
    const name = (req.query.name || (req.body && req.body.name));

    if (name) {
        // Add a message to the storage queue, 
        // which is the name passed to the function.
        context.bindings.msg = name; 
        // Send a "hello" response.
        context.res = {
            // status: 200, /* Defaults to 200 */
            body: "Hello " + (req.query.name || req.body.name)
        };
    }
    else {
        context.res = {
            status: 400,
            body: "Please pass a name on the query string or in the request body"
        };
    }
};

export default httpTrigger;

Přidejte kód, který používá Push-OutputBinding rutinu k zápisu textu do fronty pomocí msg výstupní vazby. Před nastavením stavu OK v příkazu přidejte tento kód if .

$outputMsg = $name
Push-OutputBinding -name msg -Value $outputMsg

V tomto okamžiku by měla funkce vypadat takto:

using namespace System.Net

# Input bindings are passed in via param block.
param($Request, $TriggerMetadata)

# Write to the Azure Functions log stream.
Write-Host "PowerShell HTTP trigger function processed a request."

# Interact with query parameters or the body of the request.
$name = $Request.Query.Name
if (-not $name) {
    $name = $Request.Body.Name
}

if ($name) {
    # Write the $name value to the queue, 
    # which is the name passed to the function.
    $outputMsg = $name
    Push-OutputBinding -name msg -Value $outputMsg

    $status = [HttpStatusCode]::OK
    $body = "Hello $name"
}
else {
    $status = [HttpStatusCode]::BadRequest
    $body = "Please pass a name on the query string or in the request body."
}

# Associate values to output bindings by calling 'Push-OutputBinding'.
Push-OutputBinding -Name Response -Value ([HttpResponseContext]@{
    StatusCode = $status
    Body = $body
})

Nyní můžete použít nový msg parametr pro zápis do výstupní vazby z kódu funkce. Přidejte následující řádek kódu před reakci na úspěch pro přidání hodnoty name do msg výstupní vazby.

msg.setValue(name);

Když použijete výstupní vazbu, nemusíte používat Azure Storage kód SDK pro ověřování, získání odkazu na frontu nebo zápis dat. Úlohy za běhu functions a Queue výstupní vazby jsou za vás.

Vaše run Metoda by teď měla vypadat jako v následujícím příkladu:

public HttpResponseMessage run(
        @HttpTrigger(name = "req", methods = {HttpMethod.GET, HttpMethod.POST}, authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS) 
        HttpRequestMessage<Optional<String>> request, 
        @QueueOutput(name = "msg", queueName = "outqueue", 
        connection = "AzureWebJobsStorage") OutputBinding<String> msg, 
        final ExecutionContext context) {
    context.getLogger().info("Java HTTP trigger processed a request.");

    // Parse query parameter
    String query = request.getQueryParameters().get("name");
    String name = request.getBody().orElse(query);

    if (name == null) {
        return request.createResponseBuilder(HttpStatus.BAD_REQUEST)
        .body("Please pass a name on the query string or in the request body").build();
    } else {
        // Write the name to the message queue. 
        msg.setValue(name);

        return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK).body("Hello, " + name).build();
    }
}

Aktualizace testů

Vzhledem k tomu, že Archetype také vytvoří sadu testů, je nutné aktualizovat tyto testy pro zpracování nového msg parametru v run signatuře metody.

Přejděte do umístění testovacího kódu v části Src/test/Java, otevřete soubor projektu Function. Java a nahraďte řádek kódu //Invoke následujícím kódem.

@SuppressWarnings("unchecked")
final OutputBinding<String> msg = (OutputBinding<String>)mock(OutputBinding.class);
final HttpResponseMessage ret = new Function().run(req, msg, context);

Ve složce LocalFunctionsProj použijte func azure functionapp publish příkaz pro opětovné nasazení projektu a nahraďte <APP_NAME> názvem vaší aplikace.

func azure functionapp publish <APP_NAME>

V místní složce projektu použijte následující příkaz Maven pro opětovné publikování projektu:

mvn azure-functions:deploy

• Příklady kompletních projektů funkcí v jazyce C#.

• Referenční informace pro vývojáře v jazyce C# Azure Functions

• Příklady kompletních projektů funkcí v JavaScriptu.

• Azure Functions – Příručka pro vývojáře v JavaScriptu

• Příklady kompletních projektů funkcí v TypeScript.

• Azure Functions příručka pro vývojáře TypeScript

• Příklady kompletních projektů funkcí v Pythonu

• Azure Functions – Příručka pro vývojáře v Pythonu

• Příklady kompletních projektů funkcí v prostředí PowerShell.

• Azure Functions – Příručka pro vývojáře v PowerShellu