Komut satırı araçlarını kullanarak Azure Depolama'a Bağlan Azure İşlevleri

Makale
04/25/2024

Bu makalede, bir Azure Depolama kuyruğunu önceki hızlı başlangıç makalesinde oluşturduğunuz işlev ve depolama hesabıyla tümleştireceksiniz. Bu tümleştirmeyi, bir HTTP isteğinden kuyruktaki bir iletiye veri yazan bir çıkış bağlaması kullanarak elde edebilirsiniz. Bu makalenin tamamlanması, önceki hızlı başlangıcın birkaç ABD doları sentinin ötesinde ek maliyet doğurmamaktadır. Bağlamalar hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. tetikleyiciler ve bağlamalar kavramları Azure İşlevleri.

Yerel ortamınızı yapılandırma

Başlamadan önce Hızlı Başlangıç: Komut satırından Azure İşlevleri projesi oluşturma makalesini tamamlamanız gerekir. Bu makalenin sonunda kaynakları zaten temizlediyseniz, Azure'da işlev uygulamasını ve ilgili kaynakları yeniden oluşturmak için adımları yeniden izleyin.

Azure Depolama bağlantı dizesi alma

Daha önce işlev uygulamasının kullanımı için bir Azure Depolama hesabı oluşturdunuz. Bu hesabın bağlantı dizesi Azure'daki uygulama ayarlarında güvenli bir şekilde depolanır. ayarı local.settings.json dosyasına indirerek, işlevi yerel olarak çalıştırırken aynı hesaptaki bir Depolama kuyruğuna yazmak için bağlantıyı kullanabilirsiniz.

Projenin kökünden aşağıdaki komutu çalıştırın ve değerini önceki adımdaki işlev uygulamanızın adıyla değiştirin <APP_NAME> . Bu komut, dosyadaki mevcut değerlerin üzerine yazar.
```
func azure functionapp fetch-app-settings <APP_NAME>
```
local.settings.json dosyasını açın ve bağlantı dizesi Depolama hesabı olan adlı AzureWebJobsStoragedeğeri bulun. Bu makalenin diğer bölümlerinde adı AzureWebJobsStorage ve bağlantı dizesi kullanırsınız.

Önemli

local.settings.json dosyası Azure'dan indirilen gizli diziler içerdiğinden, bu dosyayı her zaman kaynak denetiminden hariç tutun. Yerel işlevler projesiyle oluşturulan .gitignore dosyası varsayılan olarak dosyayı dışlar.

Bağlama uzantılarını kaydetme

HTTP ve zamanlayıcı tetikleyicileri dışında bağlamalar uzantı paketleri olarak uygulanır. Projenize Depolama uzantı paketini eklemek için Terminal penceresinde aşağıdaki dotnet add package komutunu çalıştırın.

Yalıtılmış işlem
İşlemde

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

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

Artık projenize depolama çıkış bağlaması ekleyebilirsiniz.

İşleve çıkış bağlama tanımı ekleme

Bir işlevin yalnızca bir tetikleyicisi olsa da, özel tümleştirme kodu yazmadan diğer Azure hizmetlerine ve kaynaklarına bağlanmanızı sağlayan birden çok giriş ve çıkış bağlaması olabilir.

Node.js v4 programlama modeli kullanılırken bağlama öznitelikleri doğrudan ./src/functions/HttpExample.js dosyasında tanımlanır. Önceki hızlı başlangıçtan itibaren dosyanız yöntemi tarafından tanımlanan bir HTTP bağlaması app.http içeriyor.

const { app } = require('@azure/functions');

app.http('httpTrigger', {
  methods: ['GET', 'POST'],
  authLevel: 'anonymous',
  handler: async (request, context) => {
    try {
      context.log(`Http function processed request for url "${request.url}"`);

      const name = request.query.get('name') || (await request.text());
      context.log(`Name: ${name}`);

      if (!name) {
        return { status: 404, body: 'Not Found' };
      }

      return { body: `Hello, ${name}!` };
    } catch (error) {
      context.log(`Error: ${error}`);
      return { status: 500, body: 'Internal Server Error' };
    }
  },
});

import {
  app,
  HttpRequest,
  HttpResponseInit,
  InvocationContext,
} from '@azure/functions';

export async function httpTrigger1(
  request: HttpRequest,
  context: InvocationContext,
): Promise<HttpResponseInit> {
  context.log(`Http function processed request for url "${request.url}"`);

  const name = request.query.get('name') || (await request.text()) || 'world';

  return { body: `Hello, ${name}!` };
}

app.http('httpTrigger1', {
  methods: ['GET', 'POST'],
  authLevel: 'anonymous',
  handler: httpTrigger1,
});

Bu bağlamaları işlev klasörünüzdeki function.json dosyasında bildirirsiniz. Önceki hızlı başlangıçtan itibaren HttpExample klasöründeki function.json dosyanız koleksiyonda bindings iki bağlama içerir:

Python v2 programlama modeli kullanılırken bağlama öznitelikleri doğrudan function_app.py dosyasında dekoratör olarak tanımlanır. Önceki hızlı başlangıçtan itibaren, function_app.py dosyanız zaten bir dekoratör tabanlı bağlama içeriyor:

import azure.functions as func
import logging

app = func.FunctionApp()

@app.function_name(name="HttpTrigger1")
@app.route(route="hello", auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

Dekoratör route işleve HttpTrigger ve HttpOutput bağlaması ekler; bu da http istekleri belirtilen yola geldiğinde işlevinizin tetiklenebilen bir bağlama olmasını sağlar.

Bu işlevden bir Azure Depolama kuyruğuna yazmak için dekoratörünüzü queue_output işlev kodunuza ekleyin:

@app.queue_output(arg_name="msg", queue_name="outqueue", connection="AzureWebJobsStorage")

Dekoratörde, arg_name kodunuzda başvuruda bulunu bağlama parametresini tanımlar, queue_name bağlamanın yazdığı kuyruğun adıdır ve connection Depolama hesabının bağlantı dizesi içeren bir uygulama ayarının adıdır. Hızlı başlangıçlarda, ayardaki işlev uygulamasıyla aynı depolama hesabını kullanırsınız (local.settings.json dosyasından).AzureWebJobsStorage queue_name olmadığında, bağlama ilk kullanımda oluşturur.

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

Azure Depolama kuyruğuna yazmak için:

Bağlama yapılandırmasına özellik extraOutputs ekleme

{
    methods: ['GET', 'POST'],
    extraOutputs: [sendToQueue], // add output binding to HTTP trigger
    authLevel: 'anonymous',
    handler: () => {}
}

Çağrının app.http üzerine işlev output.storageQueue ekleme

const sendToQueue: StorageQueueOutput = output.storageQueue({
  queueName: 'outqueue',
  connection: 'AzureWebJobsStorage',
});

Koleksiyondaki ikinci bağlama olarak adlandırılır res. Bu http bağlama, HTTP yanıtını yazmak için kullanılan bir çıkış bağlamasıdır (out).

Bu işlevden bir Azure Depolama kuyruğuna yazmak için, aşağıdaki kodda gösterildiği gibi adlı msgbir tür queue bağlaması ekleyinout:

    {
      "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"
    }
  ]
}

Bir queue tür için içindeki kuyruğun adını belirtmeniz ve içindeki queueName Azure Depolama bağlantısının (local.settings.json dosyasından) connectionadını sağlamanız gerekir.

C# projesinde bağlamalar, işlev yönteminde bağlama öznitelikleri olarak tanımlanır. Belirli tanımlar, uygulamanızın işlem içinde mi (C# sınıf kitaplığı) yoksa yalıtılmış bir çalışan işleminde mi çalıştığına bağlıdır.

Yalıtılmış çalışan modeli
İşlem içi model

HttpExample.cs proje dosyasını açın ve aşağıdaki MultiResponse sınıfı ekleyin:

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

sınıfı adlı MultiResponseoutqueue bir depolama kuyruğuna ve HTTP başarı iletisine yazmanıza olanak tanır. Öznitelik bir dize dizisine uygulandığından kuyruğa QueueOutput birden çok ileti gönderilebilir.

özelliği, Connection depolama hesabı için bağlantı dizesi ayarlar. Bu durumda, varsayılan depolama hesabını zaten kullandığınız için atlayabilirsiniz Connection .

Önemli

İşlem içi model desteği 10 Kasım 2026'da sona erecektir. Tam destek için uygulamalarınızı yalıtılmış çalışan modeline geçirmenizi kesinlikle öneririz.

HttpExample.cs proje dosyasını açın ve yöntem tanımına aşağıdaki parametreyi Run ekleyin:

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

msg parametresi, ICollector<T> işlev tamamlandığında çıkış bağlamasına yazılan bir ileti koleksiyonunu temsil eden bir türdür. Bu durumda, çıktı adlı outqueuebir depolama kuyruğudur. depolama StorageAccountAttribute hesabı için bağlantı dizesi ayarlar. Bu öznitelik, depolama hesabı bağlantı dizesi içeren ve sınıf, yöntem veya parametre düzeyinde uygulanabilen ayarı gösterir. Bu durumda, varsayılan depolama hesabını zaten kullandığınız için atlayabilirsiniz StorageAccountAttribute .

Run yöntemi tanımı artık aşağıdaki kod gibi görünmelidir:

[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)

Java projesinde bağlamalar, işlev yönteminde bağlama ek açıklamaları olarak tanımlanır. function.json dosyası daha sonra bu ek açıklamalara göre otomatik olarak oluşturulur.

src/main/java altındaki işlev kodunuzun konumuna göz atın, Function.java proje dosyasını açın ve yöntem tanımına aşağıdaki parametreyi runekleyin:

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

msg parametresi, dize OutputBinding<T> koleksiyonunu temsil eden bir türdür. Bu dizeler, işlev tamamlandığında bir çıkış bağlamasına ileti olarak yazılır. Bu durumda, çıktı adlı outqueuebir depolama kuyruğudur. Depolama hesabının bağlantı dizesi yöntemi tarafından connection ayarlanır. bağlantı dizesi kendisini geçirmek yerine Depolama hesabı bağlantı dizesi içeren uygulama ayarını geçirirsiniz.

Yöntem run tanımı artık aşağıdaki örnekteki gibi görünmelidir:

@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) {
    ...
}

Bağlamaların ayrıntıları hakkında daha fazla bilgi için bkz. Azure İşlevleri tetikleyiciler ve bağlamalar kavramları ve kuyruk çıktı yapılandırması.

Çıkış bağlamasını kullanmak için kod ekleme

Kuyruk bağlaması tanımlandığında, artık işlevinizi çıkış parametresini alacak msg ve kuyruğa ileti yazacak şekilde güncelleştirebilirsiniz.

HttpExample\function_app.py öğesini aşağıdaki kodla eşleşecek şekilde güncelleştirin, parametresini işlev tanımına ve msg.set(name) deyiminin if name: altına ekleyinmsg:

import azure.functions as func
import logging

app = func.FunctionApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

@app.route(route="HttpExample")
@app.queue_output(arg_name="msg", queue_name="outqueue", connection="AzureWebJobsStorage")
def HttpExample(req: func.HttpRequest, msg: func.Out [func.QueueMessage]) -> func.HttpResponse:
    logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')

    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}. This HTTP triggered function executed successfully.")
    else:
        return func.HttpResponse(
             "This HTTP triggered function executed successfully. Pass a name in the query string or in the request body for a personalized response.",
             status_code=200
        )

msg parametresi, öğesinin azure.functions.Out classbir örneğidir. set yöntemi kuyruğa bir dize iletisi yazar. Bu durumda, name URL sorgu dizesindeki işleve geçirilir.

Kuyruk iletisi oluşturmak için çıkış context.extraOutputs bağlama nesnesini kullanan kodu ekleyin. Bu kodu return deyiminden önce ekleyin.

context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);

Bu noktada işleviniz aşağıdaki gibi görünebilir:

const { app, output } = require('@azure/functions');

const sendToQueue = output.storageQueue({
  queueName: 'outqueue',
  connection: 'AzureWebJobsStorage',
});

app.http('HttpExample', {
  methods: ['GET', 'POST'],
  authLevel: 'anonymous',
  extraOutputs: [sendToQueue],
  handler: async (request, context) => {
    try {
      context.log(`Http function processed request for url "${request.url}"`);

      const name = request.query.get('name') || (await request.text());
      context.log(`Name: ${name}`);

      if (name) {
        const msg = `Name passed to the function ${name}`;
        context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);
        return { body: msg };
      } else {
        context.log('Missing required data');
        return { status: 404, body: 'Missing required data' };
      }
    } catch (error) {
      context.log(`Error: ${error}`);
      return { status: 500, body: 'Internal Server Error' };
    }
  },
});

Kuyruk iletisi oluşturmak için çıkış context.extraOutputs bağlama nesnesini kullanan kodu ekleyin. Bu kodu return deyiminden önce ekleyin.

context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);

Bu noktada işleviniz aşağıdaki gibi görünebilir:

import {
  app,
  output,
  HttpRequest,
  HttpResponseInit,
  InvocationContext,
  StorageQueueOutput,
} from '@azure/functions';

const sendToQueue: StorageQueueOutput = output.storageQueue({
  queueName: 'outqueue',
  connection: 'AzureWebJobsStorage',
});

export async function HttpExample(
  request: HttpRequest,
  context: InvocationContext,
): Promise<HttpResponseInit> {
  try {
    context.log(`Http function processed request for url "${request.url}"`);

    const name = request.query.get('name') || (await request.text());
    context.log(`Name: ${name}`);

    if (name) {
      const msg = `Name passed to the function ${name}`;
      context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);
      return { body: msg };
    } else {
      context.log('Missing required data');
      return { status: 404, body: 'Missing required data' };
    }
  } catch (error) {
    context.log(`Error: ${error}`);
    return { status: 500, body: 'Internal Server Error' };
  }
}

app.http('HttpExample', {
  methods: ['GET', 'POST'],
  authLevel: 'anonymous',
  handler: HttpExample,
});

Çıktı bağlamasını Push-OutputBinding kullanarak kuyruğa metin yazmak için cmdlet'ini msg kullanan kod ekleyin. Deyiminde if Tamam durumunu ayarlamadan önce bu kodu ekleyin.

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

Bu noktada işlevinizin aşağıdaki gibi görünmesi gerekir:

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
})

Yalıtılmış çalışan modeli
İşlem içi model

Mevcut HttpExample sınıfı aşağıdaki kodla değiştirin:

    [Function("HttpExample")]
    public static MultiResponse Run([HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "get", "post")] HttpRequestData req,
        FunctionContext executionContext)
    {
        var logger = executionContext.GetLogger("HttpExample");
        logger.LogInformation("C# HTTP trigger function processed a request.");

        var message = "Welcome to Azure Functions!";

        var response = req.CreateResponse(HttpStatusCode.OK);
        response.Headers.Add("Content-Type", "text/plain; charset=utf-8");
        response.WriteString(message);

        // Return a response to both HTTP trigger and storage output binding.
        return new MultiResponse()
        {
            // Write a single message.
            Messages = new string[] { message },
            HttpResponse = response
        };
    }
}

Önemli

İşlem içi model desteği 10 Kasım 2026'da sona erecektir. Tam destek için uygulamalarınızı yalıtılmış çalışan modeline geçirmenizi kesinlikle öneririz.

Kuyruk iletisi oluşturmak için çıkış bağlama nesnesini kullanan msg kod ekleyin. Yöntem döndürmeden önce bu kodu ekleyin.

if (!string.IsNullOrEmpty(name))
{
    // Add a message to the output collection.
    msg.Add(name);
}

Bu noktada işlevinizin aşağıdaki gibi görünmesi gerekir:

[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)
{
    log.LogInformation("C# HTTP trigger function processed a request.");

    string name = req.Query["name"];

    string requestBody = await new StreamReader(req.Body).ReadToEndAsync();
    dynamic data = JsonConvert.DeserializeObject(requestBody);
    name = name ?? data?.name;

    if (!string.IsNullOrEmpty(name))
    {
        // Add a message to the output collection.
        msg.Add(name);
    }
    return name != null
        ? (ActionResult)new OkObjectResult($"Hello, {name}")
        : new BadRequestObjectResult("Please pass a name on the query string or in the request body");
}

Artık işlev kodunuzdan çıkış bağlamasına yazmak için yeni msg parametresini kullanabilirsiniz. Değerini çıkış bağlamasına eklemek için başarı yanıtından önce aşağıdaki kod satırını ekleyin namemsg .

msg.setValue(name);

Çıkış bağlaması kullandığınızda kimlik doğrulaması, kuyruk başvurusu alma veya veri yazma için Azure Depolama SDK kodunu kullanmanız gerekmez. İşlevler çalışma zamanı ve kuyruk çıkış bağlaması bu görevleri sizin için yapar.

Yönteminiz run şimdi aşağıdaki örnekteki gibi görünmelidir:

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();
    }
}

Testleri güncelleştirme

Arketip bir dizi test de oluşturduğundan, yöntem imzasında run yeni msg parametreyi işlemek için bu testleri güncelleştirmeniz gerekir.

src/test/java altındaki test kodunuzun konumuna göz atın, Function.java proje dosyasını açın ve altındaki //Invoke kod satırını aşağıdaki kodla değiştirin:

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

Kimlik doğrulaması, kuyruk başvurusu alma veya veri yazma için herhangi bir kod yazmanıza gerek olmadığını gözlemleyin. Tüm bu tümleştirme görevleri, Azure İşlevleri çalışma zamanı ve kuyruk çıktı bağlamasında rahatça işlenir.

İşlevi yerel olarak çalıştırma

LocalFunctionProj klasöründen yerel Azure İşlevleri çalışma zamanı ana bilgisayarını başlatarak işlevinizi çalıştırın.
```
func start
```
Çıktının sonuna doğru aşağıdaki satırlar görünmelidir:

Not

HttpExample yukarıda gösterildiği gibi görünmüyorsa, konağı büyük olasılıkla projenin kök klasörünün dışından başlatmış olursunuz. Bu durumda, konağı durdurmak için Ctrl+C kullanın, projenin kök klasörüne gidin ve önceki komutu yeniden çalıştırın.
Bu çıkıştan HTTP işlevinizin URL'sini bir tarayıcıya kopyalayın ve sorgu dizesini ?name=<YOUR_NAME>ekleyin ve tam URL'yi gibi yapın http://localhost:7071/api/HttpExample?name=Functions. Tarayıcı, sorgu dizesi değerinizi geri döndüren bir yanıt iletisi görüntülemelidir. Projenizi başlattığınız terminal, istekte bulunurken günlük çıkışını da gösterir.
İşiniz bittiğinde, Ctrl + C tuşlarına basın ve işlevler konasını durdurmak için yazıny.

İpucu

Başlatma sırasında konak, Depolama bağlama uzantısını ve diğer Microsoft bağlama uzantılarını indirip yükler. Bu yüklemenin nedeni, bağlama uzantılarının aşağıdaki özelliklere sahip host.json dosyasında varsayılan olarak etkinleştirilmesidir:

{
    "version": "2.0",
    "extensionBundle": {
        "id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle",
        "version": "[1.*, 2.0.0)"
    }
}

Bağlama uzantılarıyla ilgili hatalarla karşılaşırsanız, yukarıdaki özelliklerin host.json mevcut olup olmadığını denetleyin.

Azure Depolama kuyruğunda iletiyi görüntüleme

Kuyruğu Azure portalında veya Microsoft Azure Depolama Gezgini görüntüleyebilirsiniz. Aşağıdaki adımlarda açıklandığı gibi kuyruğu Azure CLI'da da görüntüleyebilirsiniz:

İşlev projesinin local.setting.json dosyasını açın ve bağlantı dizesi değerini kopyalayın. Terminalde veya komut penceresinde, adlı AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRINGbir ortam değişkeni oluşturmak için aşağıdaki komutu çalıştırın ve yerine <MY_CONNECTION_STRING>belirli bağlantı dizesi yapıştırın. (Bu ortam değişkeni, bağımsız değişkeni kullanarak --connection-string sonraki her komut için bağlantı dizesi sağlamanız gerekmeyecek anlamına gelir.)
```
export AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING="<MY_CONNECTION_STRING>"
```
```
$env:AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING = "<MY_CONNECTION_STRING>"
```
```
set AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING="<MY_CONNECTION_STRING>"
```
(İsteğe bağlı) Hesabınızdaki az storage queue list Depolama kuyruklarını görüntülemek için komutunu kullanın. Bu komutun çıktısı, işlev bu kuyruğa ilk iletisini yazdığında oluşturulan adlı outqueuebir kuyruk içermelidir.
```
az storage queue list --output tsv
```
az storage message get Bu kuyruktan gelen iletiyi okumak için komutunu kullanın. Bu, işlevi test ederken daha önce sağladığınız değer olmalıdır. Komut, kuyruktan ilk iletiyi okur ve kaldırır.
```
echo `echo $(az storage message get --queue-name outqueue -o tsv --query '[].{Message:content}') | base64 --decode`
```
```
[System.Text.Encoding]::UTF8.GetString([System.Convert]::FromBase64String($(az storage message get --queue-name outqueue -o tsv --query '[].{Message:content}')))
```
```
az storage message get --queue-name outqueue -o tsv --query [].{Message:content} > %TEMP%out.b64 && certutil -decode -f %TEMP%out.b64 %TEMP%out.txt > NUL && type %TEMP%out.txt && del %TEMP%out.b64 %TEMP%out.txt /q
```
Bu betik, base64 ile kodlanmış ileti koleksiyonunun kodunu yerel bir geçici dosyadan çözmek için certutil kullanır. Çıkış yoksa, hata olması durumunda certutil çıkışını gizlemeyi durdurmak için betikten kaldırmayı > NUL deneyin.
İleti gövdesi base64 kodlanmış olarak depolandığından, ileti görüntülenmeden önce kodunun çözülmesi gerekir. komutunu yürüttkten az storage message getsonra ileti kuyruktan kaldırılır. içinde outqueueyalnızca bir ileti varsa, bu komutu ikinci kez çalıştırdığınızda bir ileti almazsınız ve bunun yerine bir hata alırsınız.

Projeyi Azure'a yeniden dağıtma

İşlevin Azure Depolama kuyruğuna bir ileti yazdığını yerel olarak doğruladığınıza göre, Azure'da çalışan uç noktayı güncelleştirmek için projenizi yeniden dağıtabilirsiniz.

LocalFunctionsProj klasöründe komutunu kullanarak func azure functionapp publish projeyi yeniden dağıtın ve yerine<APP_NAME> uygulamanızın adını yazın.

func azure functionapp publish <APP_NAME>

Projenizi yeniden yayımlamak için yerel proje klasöründe aşağıdaki Maven komutunu kullanın:

mvn azure-functions:deploy

Azure'da doğrulama

Önceki hızlı başlangıçta olduğu gibi, yeniden dağıtılan işlevi test etmek için bir tarayıcı veya CURL kullanın.
- Tarayıcı
- Curl
Yayımla komutunun çıkışında gösterilen tam Çağırma URL'sini tarayıcı adres çubuğuna kopyalayın ve sorgu parametresini &name=Functionsekleyin. Tarayıcı, işlevi yerel olarak çalıştırdığınızla aynı çıkışı görüntülemelidir.

Parametresini ekleyerek Invoke URL'si ile komutunu çalıştırıncurl.&name=Functions Çıktı, işlevi yerel olarak çalıştırdığınızla aynı olmalıdır.
Depolama kuyruğunun kuyruğa yazılan yeni iletiyi içerdiğini doğrulamak için önceki bölümde açıklandığı gibi kuyruğu yeniden inceleyin.

Kaynakları temizleme

bitirdikten sonra, daha fazla maliyet oluşmasını önlemek için kaynak grubunu ve içerdiği tüm kaynakları silmek için aşağıdaki komutu kullanın.

az group delete --name AzureFunctionsQuickstart-rg

Sonraki adımlar

HTTP ile tetiklenen işlevinizi bir Depolama kuyruğuna veri yazacak şekilde güncelleştirdiniz. Artık Temel Araçlar ve Azure CLI kullanarak komut satırından İşlev geliştirme hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz: