使用 Visual Studio Code 將 Azure Functions 連線至 Azure 儲存體

Azure Functions 讓你能將 Azure 服務和其他資源連接到函數，而不必自己寫整合程式碼。這些繫結同時代表輸入和輸出，會宣告於函式定義內。繫結中的資料會提供給函式作為參數。「觸發程序」是一種特殊的輸入繫結。雖然函式只有一個觸發器，但可以有多個輸入和輸出綁定。想了解更多，請參考Azure Functions觸發與綁定概念。

在本文中，你會學習如何使用 Visual Studio Code 將 Azure 儲存體連接到你在上一篇快速入門文章中建立的函式。您新增到此函式的輸出繫結會將 HTTP 要求中的資料寫入 Azure Queue 儲存體佇列中的訊息。

大多數綁定都需要一個儲存的連接字串，函式會用來存取已綁定的服務。為了方便使用，你可以使用你用功能應用程式建立的 storage 帳號。此帳戶的連線已儲存在名為 AzureWebJobsStorage 的應用程式設定中。

注意

本文目前支援適用於 Functions 的 Node.js v4。

設定您的本機環境

開始之前必須符合下列需求：

安裝 Visual Studio Code 的 Azure 儲存體擴充功能。
安裝 Azure 儲存體總管。儲存體總管是一款用來檢視輸出綁定產生的佇列訊息的工具。儲存體總管支援於 macOS、Windows 及基於 Linux 的作業系統。

安裝 .NET Core CLI 工具。

請在 Azure 中使用 Visual Studio Code 建立函數的第一部分中完成步驟。

本文假設你已經從 Visual Studio Code 登入了 Azure 訂閱。你可以從指令面板中執行 Azure: Sign In 登入。

下載函式應用設定

在之前的快速入門文章中，你在 Azure 建立了一個功能應用程式，並創建了所需的儲存體帳戶。這個帳號的連接字串會安全地儲存在 Azure 的應用程式設定中。在本文中，您將訊息寫入相同帳戶的儲存體佇列。在本地執行此功能時，若要連接你的 storage 帳號，必須下載 local.settings.json 檔案的應用程式設定。

按 F1 開啟指令面板，然後搜尋並執行指令 Azure Functions: Download Remote Settings...。
選擇您在上一篇文章中建立的函式應用程式。選取全部皆是，以覆寫現有的本機設定。

重要

由於 local.settings.json 檔案中包含祕密，因此一律不會受到發佈，且會排除在原始檔控制範圍之外。
複製值 AzureWebJobsStorage，這是用於儲存體帳戶連接字串值的密鑰。您將使用此連線來確認輸出繫結會如預期般運作。

註冊繫結延伸模組

因為你使用的是佇列儲存體輸出綁定，必須先安裝 Storage 綁定擴充功能才能執行專案。

你的專案設定為使用擴充套件，這些套件會自動安裝一組預設的擴充套件。

你可以在專案根目錄的 host.json 檔案中啟用擴充包。此檔案應包含以下 extensionBundle 元素：

{
  "version": "2.0",
  "logging": {
    "applicationInsights": {
      "samplingSettings": {
        "isEnabled": true,
        "excludedTypes": "Request"
      }
    }
  },
  "extensionBundle": {
    "id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle",
    "version": "[4.*, 5.0.0)"
  }
}

現在，你可以把 storage 輸出綁定加到 project 裡。

你的專案設定為使用擴充套件，這些套件會自動安裝一組預設的擴充套件。

你可以在專案根目錄的 host.json 檔案中啟用擴充包。此檔案應包含以下 extensionBundle 元素：

{
  "version": "2.0",
  "logging": {
    "applicationInsights": {
      "samplingSettings": {
        "isEnabled": true,
        "excludedTypes": "Request"
      }
    }
  },
  "extensionBundle": {
    "id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle",
    "version": "[4.*, 5.0.0)"
  }
}

現在，你可以把 storage 輸出綁定加到 project 裡。

除了 HTTP 和計時器觸發程序以外，繫結皆會以擴充套件的形式實作。在終端機視窗執行以下 dotnet add package 指令，將 Storage 擴充套件加入你的project。

隔離式程序
進行中

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

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

現在，你可以把 storage 輸出綁定加到 project 裡。

新增輸出繫結

要寫入 Azure 儲存體佇列：

將 extraOutputs 屬性新增至繫結組態

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

在 output.storageQueue 呼叫上方新增 app.http 函式

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

要寫入 Azure 儲存體佇列：

將 extraOutputs 屬性新增至繫結組態

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

在 output.storageQueue 呼叫上方新增 app.http 函式

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

在 Functions 中，每種繫結型別都需要 direction、type 和唯一的 name。定義這些屬性的方式會取決於您函式應用程式的語言。

繫結屬性定義於 function.json 檔案的特定函式中。根據繫結類型，可能需要額外的屬性。 queue 輸出配置描述了 Azure 儲存體佇列繫結所需的欄位。擴充功能可讓您輕鬆地將繫結加入至 function.json 檔案。

若要建立繫結，請以滑鼠右鍵按一下 (在 macOS 上則為 Ctrl+按一下) HttpTrigger 資料夾中的 function.json 檔案，然後選擇 [新增繫結]。遵循提示來針對新繫結定義下列繫結屬性：

提示	值	說明
選取繫結方向	`out`	此繫結為輸出繫結。
選取具方向性的繫結...	`Azure Queue Storage`	綁定是 Azure 儲存體佇列綁定。
用以在程式碼中識別此繫結的名稱	`msg`	識別您的程式碼中參考之繫結參數的名稱。
要傳送訊息的佇列	`outqueue`	繫結寫入的佇列名稱。當 queueName 不存在，繫結會在第一次使用時加以建立。
從 "local.setting.json" 中選取設定	`AzureWebJobsStorage`	一個應用程式設定名稱，其包含儲存帳戶的連接字串。 `AzureWebJobsStorage` 設定包含你用函式應用程式建立的儲存帳戶的「連接字串」。

系統會在您的 bindings 中新增一個繫結到陣列，內容應如下所示：

      "name": "msg",
      "queueName": "outqueue",
      "connection": "AzureWebJobsStorage"
    }
  ]
}

繫結屬性是藉由在 function_app.py 檔案中裝飾特定函式程式碼來定義。您可使用 queue_output 裝飾項目來新增 Azure Queue 儲存體輸出繫結。

使用 queue_output 裝飾器，綁定方向隱含為「out」，類型則為 Azure 儲存體 Queue。在 function_app.py中，將以下裝飾者加入你的功能代碼：

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

在此程式碼中，arg_name 識別你程式碼中引用的綁定參數，queue_name 是綁定寫入佇列的名稱，connection 是包含Storage帳號連接字串的應用程式設定名稱。在快速入門中，您會使用與函式應用程式相同的儲存體帳戶，該帳戶位於 AzureWebJobsStorage 設定中。當 queue_name 不存在，繫結會在第一次使用時加以建立。

在 C# project 中，綁定定義為函式方法上的綁定屬性。確切的定義取決於您的應用程式是否在程序中執行 (C# 類別庫)，還是處於隔離的背景工作處理序中。

隔離式工作者模型
進程內模型

打開 HttpExample.cs project 檔案，並新增以下 MultiResponse 類別：

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

MultiResponse 類別允許你寫入名為 outqueue 的 storage 佇列及 HTTP 成功訊息。多個訊息可以傳送至佇列，因為 QueueOutput 屬性會套用至字串陣列。

Connection屬性設定了儲存帳戶的連接字串。在這種情況下，你可以省略 Connection，因為你已經在使用預設的 storage 帳號。

重要

正在進行的模型支援將於 2026 年 11 月 10 日結束。我們強烈建議您遷移應用程式至隔離工作模式以獲得完整支援。

打開 HttpExample.cs project 檔案，並將以下參數加入 Run 方法定義中：

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

msg 參數是 ICollector<T> 類型，代表這是在函式完成時寫入輸出繫結的訊息集合。此時輸出為名為 outqueue 的 storage 隊列。 StorageAccountAttribute 設定了儲存帳戶的連接字串。此屬性表示包含 storage account 連接字串的設定，且可在類別、方法或參數層級套用。在這種情況下，你可以省略 StorageAccountAttribute，因為你已經在使用預設的 storage 帳號。

執行方法定義現在必須如下列程式碼所示︰

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

在 Java project 中，綁定定義為函式方法上的綁定註解。系統接著會根據這些註釋自動產生 function.json 檔案。

請瀏覽 src/main/java 下函式程式碼的位置，開啟 Function.java project，並在 run 方法定義中加入以下參數：

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

msg 參數是一個 OutputBinding<T> 型態，代表一組字串，當函式完成時會以訊息形式寫入輸出綁定。此時輸出為名為 outqueue 的 storage 隊列。儲存帳戶的連接字串由connection 方法設定。你傳遞的不是連接字串本身，而是包含 Storage account 連接字串的應用程式設定。

run 方法定義現在應該如下列範例所示︰

@FunctionName("HttpExample")
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) {

新增會使用輸出繫結的程式碼

綁定定義好後，你可以使用綁定的 name 作為函式簽名中的屬性來存取它。透過輸出綁定，你不必使用 Azure 儲存體 SDK 程式碼來驗證、取得佇列參考或寫入資料。 Functions 執行階段和佇列輸出繫結會為您完成這些任務。

新增會使用 context.extraOutputs 上的輸出繫結物件的程式碼來建立佇列訊息。在 return 陳述式之前新增此程式碼。

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

此時，函式看起來會如下所示：

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' };
    }
  },
});

新增會使用 context.extraOutputs 上的輸出繫結物件的程式碼來建立佇列訊息。在 return 陳述式之前新增此程式碼。

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

此時，函式看起來會如下所示：

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,
});

新增使用 Push-OutputBinding Cmdlet 的程式碼，以使用 msg 輸出繫結將文字寫入至佇列。在 if 陳述式中設定「確定」狀態之前，請先新增此程式碼。

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

此時，您的函式必須顯示如下：

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
})

更新 HttpExample\function_app.py 以符合下列程式碼，並將 msg 參數新增至函式定義，並在 msg.set(name) 陳述式下加入 if name:：

import azure.functions as func
import logging

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

@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 參數是 azure.functions.Out class 的實例。 set 方法會將字串訊息寫入至佇列。在此案例中，這是透過 URL 查詢字串傳遞給函式的 name。

隔離式工作者模型
進程內模型

將現有 Run 方法替換為以下程式碼：

[Function("HttpExample")]
public MultiResponse Run([HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "get", "post")] HttpRequest req)
{
    _logger.LogInformation("C# HTTP trigger function processed a request.");

    var message = "Welcome to Azure Functions!";

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

重要

正在進行的模型支援將於 2026 年 11 月 10 日結束。我們強烈建議您遷移應用程式至隔離工作模式以獲得完整支援。

新增程式碼，使用 msg 輸出繫結物件來建立佇列訊息。在方法傳回之前加入此程式碼。

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

此時，您的函式必須顯示如下：

[FunctionName("HttpExample")]
public static async Task<IActionResult> Run(
    [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "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");
}

現在，您可以使用新的 msg 參數，從您的函式程式碼寫入輸出繫結。在成功回應之前新增下列一行程式碼，以將 name 的值新增至 msg 輸出繫結。

msg.setValue(name);

使用輸出綁定時，你不必使用 Azure 儲存體 SDK 程式碼來驗證、取得佇列參考或寫入資料。 Functions 執行階段和佇列輸出繫結會為您完成這些任務。

您的 run 方法現在看起來應該如下列範例所示：

@FunctionName("HttpExample")
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();
    }
}

更新測試

因為原型也會建立一組測試，所以您需要更新這些測試，以處理 msg 方法簽章中的新 run 參數。

瀏覽到你的測試程式碼位置：src/test/java，打開 Function.java 專案檔案，將 //Invoke 下方的程式碼替換成以下程式碼。

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

在本機執行函式

Visual Studio Code 與 Azure Functions Core 工具整合，讓你能在本地開發電腦上執行此project，然後再發佈到Azure。如果你還沒有在本地安裝 Core Tools，第一次執行 project 時會被提示安裝。

要呼叫你的函式，按 F5 啟動函式應用程式專案。 [終端] 面板會顯示核心工具的輸出。您的應用程式會在 [終端] 面板中啟動。您可以查看在本機所執行 HTTP 觸發函式的 URL 端點。

如果您尚未安裝 Core Tools，請根據提示選擇 Install 來安裝 Core Tools。
如果你在 Windows 上遇到困難，請確認 Visual Studio Code 的預設終端機沒有設成 WSL Bash。
執行核心工具後，前往 Azure： Functions 區域。在 Functions 下，展開 Local Project>Functions。以滑鼠右鍵按一下 (Windows) 或 Ctrl - 點擊 (macOS) HttpExample 函式，並選擇 [立即執行函式...]。
在輸入請求正文中，按下Enter向您的函式傳送請求訊息。
當函式在本地執行並回傳回應時，會在 Visual Studio Code 中發出通知。 終端機 面板會顯示功能執行的相關資訊。
按 Ctrl + C 以停止 Core Tools，並中斷偵錯工具的連線。

在本機執行函式

如前文所述，按下 F5 以啟動函式應用程式專案及核心工具。
執行核心工具後，前往 Azure： Functions 區域。在 Functions 下，展開 Local Project>Functions。以滑鼠右鍵按一下 (於 macOS 則是 Ctrl + 按一下) HttpExample 函式，並選取 [立即執行函式]。
在 Enter 請求主體中，你會看到請求訊息主體值為 { "name": "Azure" }。請按 Enter 鍵，將此要求訊息傳送至您的函式。
傳回回應後，按一下 Ctrl + C 以停止 Core Tools。

因為你用的是 storage 連接字串，功能在本地執行時會連接到 Azure storage 帳號。當 Functions 執行時首次使用輸出綁定時，會在你的 storage 帳號建立一個名為 outqueue 的新佇列。你會使用儲存體總管來驗證佇列是否已建立以及是否已加入新訊息。

將儲存體總管連接到你的帳號

如果你已經安裝了 Azure 儲存體總管並連接到你的 Azure 帳號，請跳過這一段。

執行 Azure 儲存體總管工具，選擇左側的連接圖示，然後選擇 新增帳戶。
在 Connect 對話框中，選擇 新增Azure帳號，選擇你的 Azure 環境，然後選擇 登入...。

成功登入帳號後，你會看到所有與帳號相關的 Azure 訂閱。選擇您的訂閱方案，然後選取 開啟資源管理器。

檢查輸出佇列

在Visual Studio程式碼中，按 F1 開啟指令面板，然後搜尋並執行指令 Azure 儲存體: Open in 儲存體總管，選擇你的storage帳號名稱。你的 storage 帳戶會在 Azure 儲存體總管中開啟。
展開 [佇列] 節點，然後選取名為 outqueue 的佇列。

佇列包含訊息，這些訊息是當您執行 HTTP 觸發的函式時，由佇列輸出繫結所建立的。如果你呼叫函式時預設的 name 值為 Azure，佇列訊息會變成 Name，傳給函式：Azure。
再次執行函式並傳送另一個要求，即會在佇列中看到新的訊息。

現在，是時候將更新後的功能應用程式重新發佈到 Azure。

重新部署並驗證更新的應用程式

在Visual Studio程式碼中，按 F1 開啟指令面板。在指令面板中搜尋並選擇 Azure Functions: Deploy to function app...。
選擇您在第一篇文章中所建立的功能應用程式。因為你將專案重新部署到同一個應用程式，請選擇Deploy以忽略有關覆寫檔案的警告。
部署完成後，你又可以再使用 Execute Function Now... 功能，用來觸發該功能Azure。此指令會自動取得函式 access 金鑰，並在呼叫 HTTP 觸發端點時使用該金鑰。
同樣地，查看 storage 佇列中的訊息以驗證輸出綁定是否在佇列中產生新訊息。