Azure Functions 的 Azure Blob 記憶體輸出系結

Python v2 程式設計模型可讓您直接在 Python 函式程式代碼中使用裝飾項目來定義系結。 如需詳細資訊，請參閱 Python 開發人員指南。

Python v1 程式設計模型需要您在函式資料夾中的個別 function.json 檔案中定義系結。 如需詳細資訊，請參閱 Python 開發人員指南。

下列範例是 C# 函式 ，會在隔離的背景工作進程中執行，並使用 Blob 觸發程式搭配 Blob 輸入和 Blob 輸出 Blob 系結。 在 test-samples-trigger 容器中建立一個 blob 會觸發該函式。 它會從 test-samples-input 容器讀取文字檔，並根據觸發的檔名，在輸出容器中建立新的文本檔。

using Microsoft.Azure.Functions.Worker;
using Microsoft.Extensions.Logging;

namespace SampleApp
{
    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";
        }
    }
}

下列範例是一個 C# 函式 ，它會在進程中執行，並使用 Blob 觸發程式和兩個輸出 Blob 系結。 在 sample-images 容器中建立影像 blob 會觸發該函式。 它會建立映像 Blob 的小型和中型複本。

using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using Microsoft.Azure.WebJobs;
using SixLabors.ImageSharp;
using SixLabors.ImageSharp.Formats;
using SixLabors.ImageSharp.PixelFormats;
using SixLabors.ImageSharp.Processing;

public class ResizeImages
{
    [FunctionName("ResizeImage")]
    public static void Run([BlobTrigger("sample-images/{name}")] Stream image,
        [Blob("sample-images-sm/{name}", FileAccess.Write)] Stream imageSmall,
        [Blob("sample-images-md/{name}", FileAccess.Write)] Stream imageMedium)
    {
        IImageFormat format;

        using (Image<Rgba32> input = Image.Load<Rgba32>(image, out format))
        {
            ResizeImage(input, imageSmall, ImageSize.Small, format);
        }

        image.Position = 0;
        using (Image<Rgba32> input = Image.Load<Rgba32>(image, out format))
        {
            ResizeImage(input, imageMedium, ImageSize.Medium, format);
        }
    }

    public static void ResizeImage(Image<Rgba32> input, Stream output, ImageSize size, IImageFormat format)
    {
        var dimensions = imageDimensionsTable[size];

        input.Mutate(x => x.Resize(dimensions.Item1, dimensions.Item2));
        input.Save(output, format);
    }

    public enum ImageSize { ExtraSmall, Small, Medium }

    private static Dictionary<ImageSize, (int, int)> imageDimensionsTable = new Dictionary<ImageSize, (int, int)>() {
        { ImageSize.ExtraSmall, (320, 200) },
        { ImageSize.Small,      (640, 400) },
        { ImageSize.Medium,     (800, 600) }
    };

}

下列範例顯示佇列觸發的 TypeScript 函式 ，其會建立 Blob 複本。 包含要複製 blob 名稱的佇列訊息會觸發該函式。 新的 Blob 名稱為 {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,
});

Model v3 不會記載 TypeScript 範例。

下列範例顯示佇列觸發的 JavaScript 函式 ，其會建立 Blob 複本。 包含要複製 blob 名稱的佇列訊息會觸發該函式。 新的 Blob 名稱為 {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);
    },
});

下列範例顯示function.json檔案中的 Blob 輸入和輸出系結，以及使用系結的 JavaScript 程式代碼。 函式會建立 Blob 的複本。 包含要複製 blob 名稱的佇列訊息會觸發該函式。 新的 Blob 名稱為 {originalblobname}-Copy。

在 function.json 檔案中，queueTrigger 中繼資料屬性用於指定 path 屬性中的 Blob 名稱：

{
  "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
}

組 態 區段說明這些屬性。

以下是 JavaScript 程式碼：

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

程序代碼會建立 Blob 的複本。

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"

函式會建立 Blob 的複本。 包含要複製 blob 名稱的佇列訊息會觸發該函式。 新的 Blob 名稱為 {originalblobname}-Copy。

在 function.json 檔案中，queueTrigger 中繼資料屬性用於指定 path 屬性中的 Blob 名稱：

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

組 態 區段說明這些屬性。

以下是 Python 程式碼：

import logging
import azure.functions as func


def main(queuemsg: func.QueueMessage, inputblob: bytes, outputblob: func.Out[bytes]):
    logging.info(f'Python Queue trigger function processed {len(inputblob)} bytes')
    outputblob.set(inputblob)

建 BlobOutputAttribute 構函式會採用下列參數：

BlobAttribute 屬性的建構函式會採用下列參數：

下列範例會設定 Blob 的路徑，以及 FileAccess 指出輸出系結寫入的參數：

[FunctionName("ResizeImage")]
public static void Run(
    [BlobTrigger("sample-images/{name}")] Stream image,
    [Blob("sample-images-md/{name}", FileAccess.Write)] Stream imageSmall)
{
    ...
}

雖然屬性採用 Connection 屬性，您也可以使用 StorageAccountAttribute 來指定記憶體帳戶連線。 當您需要使用與連結庫中其他函式不同的記憶體帳戶時，可以執行此動作。 建構函式會採用包含記憶體 連接字串的應用程式設定名稱。 屬性可以在參數、方法或類別層級套用。 下列範例顯示類別層級和方法層級：

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

要使用的記憶體帳戶會依下列順序決定：

• 觸發程式或系結屬性的 Connection 屬性。
• 套 StorageAccount 用至與觸發程式或系結屬性相同的參數的屬性。
• 套 StorageAccount 用至函式的屬性。
• 套 StorageAccount 用至 類別的屬性。
• 函式應用程式的預設記憶體帳戶，定義於應用程式設定中 AzureWebJobsStorage 。

下表說明您可以在傳遞至 options 方法的物件output.storageBlob()上設定的屬性。

下表說明您在 function.json 檔案中設定的繫結設定屬性。

當您想要讓函式寫入單一 Blob 時，Blob 輸出系結可以繫結至下列類型：

當您想要讓函式寫入多個 Blob 時，Blob 輸出系結可以繫結至下列類型：

針對其他輸出案例，請直接從 Azure.Storage.Blobs 建立和使用 BlobClient 或 BlobContainerClient 與其他類型。 如需使用相依性插入從 Azure SDK 建立用戶端類型的範例，請參閱 註冊 Azure 用戶端 。

如需支援的型別清單，請參閱 系結類型 。

直接傳 context.extraOutputs.set()回值或使用 來存取 Blob 數據。

使用 context.bindings.<name> where 來存取 blob 數據，其中 <name> 是 function.jsonname中指定的值。