Freigeben über

Löschen und Wiederherstellen eines Blobs mit Python

  • Artikel

In diesem Artikel wird gezeigt, wie Sie Blobs mithilfe der Azure Storage-Clientbibliothek für Python löschen und wie Sie vorläufig gelöschte Blobs während des Aufbewahrungszeitraums wiederherstellen.

Informationen zum Löschen eines Blobs mithilfe asynchroner APIs finden Sie unter Asynchrones Löschen eines Blobs.

Voraussetzungen

Erstellen Ihrer Umgebung

Wenn Sie kein vorhandenes Projekt haben, wird in diesem Abschnitt gezeigt, wie Sie ein Projekt für die Arbeit mit der Azure Blob Storage-Clientbibliothek für Python einrichten. Weitere Details finden Sie unter Erste Schritte mit Azure Blob Storage und Python.

Um die Codebeispiele in diesem Artikel zu verwenden, führen Sie die folgenden Schritte zum Einrichten Ihres Projekts aus.

Installieren von Paketen

Installieren Sie die folgenden Pakete mittels pip install:

pip install azure-storage-blob azure-identity

Hinzufügen von Importanweisungen

Fügen Sie die folgenden import -Anweisungen ein:

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.storage.blob import BlobServiceClient

Autorisierung

Der Autorisierungsmechanismus muss über die erforderlichen Berechtigungen zum Löschen eines Blobs oder Wiederherstellen eines vorläufig gelöschten Blobs verfügen. Für die Autorisierung mit Microsoft Entra ID (empfohlen) benötigen Sie mindestens die integrierte Azure RBAC-Rolle Mitwirkender an Storage-Blobdaten. Weitere Informationen finden Sie in den Autorisierungsanleitungen für Blob löschen (REST API) und Blob löschen aufheben (REST API).

Erstellen eines Clientobjekts

Um eine App mit Blob Storage zu verbinden, erstellen Sie eine Instanz von BlobServiceClient. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie ein Clientobjekt mithilfe von DefaultAzureCredential für die Autorisierung erstellen:

# TODO: Replace <storage-account-name> with your actual storage account name
account_url = "https://<storage-account-name>.blob.core.windows.net"
credential = DefaultAzureCredential()

# Create the BlobServiceClient object
blob_service_client = BlobServiceClient(account_url, credential=credential)

Sie können auch Clientobjekte für bestimmte Container oder Blobs erstellen, entweder direkt oder aus dem BlobServiceClient-Objekt. Weitere Informationen zum Erstellen und Verwalten von Clientobjekten finden Sie unter Erstellen und Verwalten von Clientobjekten, die mit Datenressourcen interagieren.

Löschen eines Blobs

Hinweis

Wenn „vorläufiges Löschen“ für Blobs in einem Speicherkonto aktiviert ist, können Sie mithilfe der Methoden aus der Clientbibliothek keinen dauerhaften Löschvorgang durchführen. Wenn Sie die Methoden in diesem Artikel verwenden, bleiben ein vorläufig gelöschtes Blob, eine Blobversion oder eine Momentaufnahme verfügbar, bis der Aufbewahrungszeitraum abläuft. Zu diesem Zeitpunkt erfolgt dann die dauerhafte Löschung. Weitere Informationen zum zugrunde liegenden REST-API-Vorgang finden Sie unter Blob löschen (REST-API).

Um ein Blob zu löschen, rufen Sie die folgende Methode auf:

Im folgenden Beispiel wird ein Blob gelöscht:

def delete_blob(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name: str, blob_name: str):
    blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob=blob_name)
    blob_client.delete_blob()

Wenn das Blob über zugeordnete Momentaufnahmen verfügt, müssen Sie alle zugehörigen Momentaufnahmen löschen, um das Blob löschen zu können. Im folgenden Beispiel werden ein Blob und dessen Momentaufnahmen gelöscht:

def delete_blob_snapshots(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name: str, blob_name: str):
    blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob=blob_name)
    blob_client.delete_blob(delete_snapshots="include")

Um nur die Momentaufnahmen und nicht das Blob selbst zu löschen, können Sie den delete_snapshots="only"-Parameter übergeben.

Wiederherstellen eines gelöschten Blobs

Vorläufiges Löschen von Blobs schützt ein einzelnes Blob sowie seine Versionen, Momentaufnahmen und Metadaten vor versehentlichen Lösch- oder Überschreibungsvorgängen, da die Daten für einen gewissen Zeitraum im System verbleiben. Während der Beibehaltungsdauer kann das Blob in dem Zustand wiederhergestellt werden, in dem es sich zum Zeitpunkt der Löschung befand. Nach Ablauf der Beibehaltungsdauer wird das Blob endgültig gelöscht. Weitere Informationen zum vorläufigen Löschen von Blobs finden Sie unter Vorläufiges Löschen für Blobs.

Sie können die Azure Storage-Clientbibliotheken verwenden, um vorläufig gelöschte Blobs oder Momentaufnahmen wiederherzustellen.

Wie Sie ein vorläufig gelöschtes Blob wiederherstellen, hängt davon ab, ob für Ihr Speicherkonto die Blobversionsverwaltung aktiviert ist. Weitere Informationen zur Blobversionsverwaltung finden Sie unter Blobversionsverwaltung. Lesen Sie je nach Ihrem Szenario einen der folgenden Abschnitte:

Wiederherstellen vorläufig gelöschter Objekte bei deaktivierter Versionsverwaltung

Um gelöschte Blobs wiederherzustellen, wenn die Versionsverwaltung deaktiviert ist, rufen Sie die folgende Methode auf:

Mit dieser Methode werden der Inhalt und die Metadaten eines vorläufig gelöschten Blobs und aller zugeordneten vorläufig gelöschten Momentaufnahmen wiederhergestellt. Das Aufrufen dieser Methode für ein nicht gelöschtes Blob hat keine Auswirkungen.

def restore_blob(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name: str, blob_name: str):
    blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob=blob_name)
    blob_client.undelete_blob()

Wiederherstellen vorläufig gelöschter Objekte bei aktivierter Versionsverwaltung

Wenn ein Speicherkonto für die Aktivierung der Blobversionsverwaltung konfiguriert ist, führt das Löschen eines Blobs dazu, dass die aktuelle Version des Blobs zur vorherigen Version wird. Um ein vorläufig gelöschtes Blob bei aktivierter Versionsverwaltung wiederherzustellen, kopieren Sie eine vorherige Version über das Basisblob. Sie können die folgende Methode verwenden:

Im folgenden Codebeispiel wird die neueste Version eines gelöschten Blobs abgerufen und die aktuellste Version durch Kopieren in das Basisblob wiederhergestellt:

def restore_blob_version(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name: str, blob_name: str):
    container_client = blob_service_client.get_container_client(container=container_name)

    # Get a reference to the soft-deleted base blob and list all the blob versions
    blob_client = container_client.get_blob_client(blob=blob_name)
    blob_list = container_client.list_blobs(name_starts_with=blob_name, include=['deleted','versions'])
    blob_versions = []
    for blob in blob_list:
        blob_versions.append(blob.version_id)
    
    # Get the latest version of the soft-deleted blob
    blob_versions.sort(reverse=True)
    latest_version = blob_versions[0]

    # Build the blob URI and add the version ID as a query string
    versioned_blob_url = f"{blob_client.url}?versionId={latest_version}"

    # Restore the latest version by copying it to the base blob
    blob_client.start_copy_from_url(versioned_blob_url)

Asynchrones Löschen eines Blobs

Die Azure Blob Storage-Clientbibliothek für Python unterstützt das asynchrone Löschen von Blobs. Weitere Informationen zu den Projekteinrichtungsanforderungen finden Sie unter Asynchrone Programmierung.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein Blob mithilfe asynchroner APIs zu löschen:

  1. Fügen Sie die folgenden import-Anweisungen hinzu:

    import asyncio

from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
from azure.storage.blob.aio import BlobServiceClient

  2. Fügen Sie Code hinzu, um das Programm mithilfe von asyncio.run auszuführen. Diese Funktion führt die übergebene Coroutine aus, main() in unserem Beispiel, und verwaltet die Ereignisschleife von asyncio. Coroutinen werden mit der async/await-Syntax deklariert. In diesem Beispiel erstellt die Coroutine main() zunächst die oberste Ebene von BlobServiceClient mit async with und ruft dann die Methode auf, die das Blob löscht. Beachten Sie, dass nur der Client auf oberster Ebene async withverwenden muss, da andere von ihm erstellte Clients denselben Verbindungspool aufweisen.

    async def main():
    sample = BlobSamples()

    # TODO: Replace <storage-account-name> with your actual storage account name
    account_url = "https://<storage-account-name>.blob.core.windows.net"
    credential = DefaultAzureCredential()

    async with BlobServiceClient(account_url, credential=credential) as blob_service_client:
        await sample.delete_blob(blob_service_client, "sample-container", "sample-blob.txt")

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

  3. Fügen Sie Code zum Löschen des Blobs hinzu. Der Code ist identisch mit dem synchronen Beispiel, mit der Ausnahme, dass die Methode mit dem Schlüsselwort „async“ deklariert wird und das Schlüsselwort „await‘‘ beim Aufrufen der Methode „delete_blob“ verwendet wird.

    async def delete_blob(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name: str, blob_name: str):
    blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob=blob_name)
    await blob_client.delete_blob()

Mit dieser grundlegenden Einrichtung können Sie weitere Beispiele in diesem Artikel als Coroutinen mit async/await-Syntax implementieren.

Ressourcen

Weitere Informationen zum Löschen von Blobs und Wiederherstellen vorläufig gelöschter Blobs mithilfe der Azure Blob Storage-Clientbibliothek für Python finden Sie in unter folgenden Ressourcen.

Codebeispiele

REST-API-Vorgänge

Das Azure-SDK für Python enthält Bibliotheken, die auf der Azure-REST-API basieren, und ermöglicht Ihnen so die Interaktion mit REST-API-Vorgängen über vertraute Python-Paradigmen. Die Methoden der Clientbibliothek zum Löschen oder Wiederherstellen von Blobs verwenden die folgenden REST-API-Vorgänge:

Ressourcen zur Clientbibliothek

Weitere Informationen

Zugehöriger Inhalt

  • Dieser Artikel ist Teil des Blob Storage-Entwicklerleitfadens für Python. Weitere Informationen finden Sie in der vollständigen Liste der Entwicklerleitfadenartikel unter Erstellen Ihrer Python-App.