Schnellstart: Verwenden von Azure Cosmos DB for Table mit Azure SDK für Python
In diesem Schnellstart stellen Sie eine einfache Azure Cosmos DB for Table-Anwendung mithilfe des Azure SDK für Python bereit. Azure Cosmos DB for Table ist ein schemaloser Datenspeicher, der es Anwendungen ermöglicht, strukturierte NoSQL-Daten in der Cloud zu speichern. Sie erfahren, wie Sie Tabellen, Zeilen und grundlegende Aufgaben innerhalb Ihrer Azure Cosmos DB-Ressource mithilfe des Azure-SDK für Python erstellen.
API-Referenzdokumentation | Quellcode der Bibliothek | Paket (PyPI) | Azure Developer CLI
Voraussetzungen
- Azure Developer CLI
- Docker Desktop
- Python 3.12
Sollten Sie kein Azure-Konto haben, erstellen Sie zunächst ein kostenloses Konto.
Initialisieren des Projekts
Verwenden Sie die Azure Developer CLI (azd
), um ein Azure Cosmos DB for Table-Konto zu erstellen und eine containerisierte Beispielanwendung bereitzustellen. Die Beispielanwendung verwendet die Clientbibliothek zum Verwalten, Erstellen, Lesen und Abfragen von Beispieldaten.
Öffnen Sie ein Terminal in einem leeren Verzeichnis.
Wenn Sie noch nicht authentifiziert sind, authentifizieren Sie sich mithilfe von
azd auth login
bei der Azure Developer CLI. Führen Sie die vom Tool angegebenen Schritte aus, um sich mit Ihren bevorzugten Azure-Anmeldeinformationen bei der CLI zu authentifizieren.azd auth login
Verwenden Sie
azd init
, um das Projekt zu initialisieren.azd init --template cosmos-db-table-python-quickstart
Konfigurieren Sie während der Initialisierung einen eindeutigen Umgebungsnamen.
Stellen Sie das Azure Cosmos DB-Konto mit
azd up
bereit. Die Bicep-Vorlagen stellen auch eine Beispielwebanwendung bereit.azd up
Wählen Sie während des Bereitstellungsprozesses Ihr Abonnement, den gewünschten Standort und die Zielressourcengruppe aus. Warten Sie auf den Abschluss des Bereitstellungsvorgangs. Dieser Prozess kann ca. fünf Minuten dauern.
Sobald die Bereitstellung Ihrer Azure-Ressourcen abgeschlossen ist, enthält die Ausgabe eine URL zur ausgeführten Webanwendung.
Deploying services (azd deploy) (✓) Done: Deploying service web - Endpoint: <https://[container-app-sub-domain].azurecontainerapps.io> SUCCESS: Your application was provisioned and deployed to Azure in 5 minutes 0 seconds.
Verwenden Sie die URL in der Konsole, um im Browser zu Ihrer Webanwendung zu navigieren. Sehen Sie sich die Ausgabe der ausgeführten App an.
Installieren der Clientbibliothek
Die Clientbibliothek ist über PyPi als azure-data-tables
-Paket verfügbar.
Öffnen Sie ein Terminal, und navigieren Sie zum Ordner
/src
.cd ./src
Installieren Sie das
azure-data-tables
-Paket mithilfe vonpip install
, falls es noch nicht installiert ist.pip install azure-data-tables
Öffnen Sie die Datei src/requirements.txt, und überprüfen Sie sie, um zu bestätigen, dass der Eintrag
azure-data-tables
vorhanden sind.
Objektmodell
name | Beschreibung |
---|---|
TableServiceClient |
Dieser Typ ist der primäre Clienttyp und wird verwendet, um kontoweite Metadaten oder Datenbanken zu verwalten. |
TableClient |
Dieser Typ stellt den Client für eine Tabelle innerhalb des Kontos dar. |
Codebeispiele
- Authentifizieren des Clients
- Abrufen einer Tabelle
- Eine Entität erstellen
- Abrufen einer Entität
- Abfragen von Entitäten
Der Beispielcode in der Vorlage verwendet eine Tabelle mit dem Namen cosmicworks-products
. Die Tabelle cosmicworks-products
enthält Details wie Name, Kategorie, Menge, Preis, eindeutiger Bezeichner und ein Verkaufsflag für jedes Produkt. Der Container verwendet einen eindeutigen Bezeichner als Zeilenschlüssel und Kategorie als Partitionsschlüssel.
Authentifizieren des Clients
Dieses Beispiel erstellt eine neue Instanz des TableServiceClient
-Typs.
credential = DefaultAzureCredential()
client = TableServiceClient(endpoint="<azure-cosmos-db-table-account-endpoint>", credential=credential)
Tabelle abrufen
In diesem Beispiel wird eine Instanz des Typs TableClient
mithilfe der GetTableClient
-Funktion des Typs TableServiceClient
erstellt.
table = client.get_table_client("<azure-cosmos-db-table-name>")
Eine Entität erstellen
Die einfachste Möglichkeit, eine neue Entität in einer Tabelle zu erstellen, besteht darin, ein neues Objekt zu erstellen, das sicherstellt, dass Sie die obligatorischen Eigenschaften RowKey
und PartitionKey
angeben.
new_entity = {
"RowKey": "aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
"PartitionKey": "gear-surf-surfboards",
"Name": "Yamba Surfboard",
"Quantity": 12,
"Sale": False,
}
Erstellen Sie mithilfe von upsert_entity
eine Entität in der Tabelle.
created_entity = table.upsert_entity(new_entity)
Abrufen einer Entität
Sie können mithilfe von get_entity
eine bestimmte Entität aus einer Tabelle abrufen.
existing_entity = table.get_entity(
row_key="aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
partition_key="gear-surf-surfboards",
)
Abfragen von Entitäten
Nachdem Sie eine Entität eingefügt haben, können Sie auch eine Abfrage ausführen, um alle Entitäten abzurufen, die einem bestimmten Filter entsprechen, indem Sie query_entities
mit einem OData-Zeichenfolgefilter verwenden.
category = "gear-surf-surfboards"
filter = f"PartitionKey eq '{category}'"
entities = table.query_entities(query_filter=filter)
Analysieren Sie die paginierten Ergebnisse der Abfrage mithilfe einer for
-Schleife.
for entity in entities:
# Do something
Bereinigen von Ressourcen
Wenn Sie die Beispielanwendung oder Ressourcen nicht mehr benötigen, entfernen Sie die entsprechende Bereitstellung und alle Ressourcen.
azd down