Rövid útmutató: Python Durable Functions-alkalmazás létrehozása

A Azure Functions egyik funkciója, a Durable Functions használatával állapotalapú kiszolgáló nélküli munkafolyamatokat írhat Python. Ebben a rövid útmutatóban klónozhat és futtathat egy mintaalkalmazást, amely két gyakori vezénylési mintát mutat be:

  • Függvényláncolás: Egymás után hívja meg a tevékenységeket (Tokió → Seattle → London).
  • Fan-out/fan-in: A tevékenységek párhuzamos meghívása öt városra vonatkozóan, majd az eredmények összesítése.

A folyamat végére mindkét orchestráció helyben fog futni a Durable Task Scheduler emulátorral, és az állapotukat a kezelőpulton is láthatja.

  • Klónozza és készítse elő a Hello Cities mintaprojektet.
  • Állítsa be a Durable Task Scheduler emulatort és az Azurite-t a helyi fejlesztéshez.
  • Futtassa a függvényalkalmazást, és indítsa el mindkét orkesztrációt.
  • Tekintse meg a vezénylési folyamat állapotát és kimenetét a Durable Task Scheduler irányítópultján.

Prerequisites

A Durable Task Scheduler emulátor beállítása

A Durable Task Scheduler emulator helyi fejlesztési környezetet biztosít, így Azure előfizetés nélkül tesztelheti a vezényléseket. A Functions-gazdagéphez az Azurite is szükséges a helyi tároláshoz.

Indítsa el mindkét tárolót:

docker run -d --name dtsemulator -p 8080:8080 -p 8082:8082 \
  mcr.microsoft.com/dts/dts-emulator:latest

docker run -d --name azurite -p 10000:10000 -p 10001:10001 -p 10002:10002 \
  mcr.microsoft.com/azure-storage/azurite

Tip

Miután az emulátor elindult, a http://localhost:8082 címen elérheti a Durable Task Scheduler irányítópultját az orchesztrációk figyeléséhez.

A gyorsútmutató-minta futtatása

  1. Keresse meg a Hello Cities mintakönyvtárat:

    cd samples/durable-functions/python/hello-cities
    
  2. Hozzon létre egy virtuális környezetet, és telepítse a függőségeket:

    python -m venv .venv
    .venv\Scripts\activate
    pip install -r requirements.txt
    
  3. Ellenőrizze, hogy a local.settings.json fájl a következő konfigurációt tartalmazza-e:

    {
      "IsEncrypted": false,
      "Values": {
        "AzureWebJobsStorage": "UseDevelopmentStorage=true",
        "FUNCTIONS_WORKER_RUNTIME": "python",
        "DURABLE_TASK_SCHEDULER_CONNECTION_STRING": "Endpoint=http://localhost:8080;TaskHub=default;Authentication=None"
      }
    }
    
  4. Indítsa el a függvényalkalmazást:

    func start
    
  5. Egy másik terminálban indítsa el a függvényláncolási koordinálást:

    $response = Invoke-RestMethod -Method POST -Uri http://localhost:7071/api/StartChaining
    $response
    

    A válasz az orchestrationpéldányhoz tartozó állapotra vonatkozó URL-címeket tartalmaz. Másolja ki az értéket, statusQueryGetUri és futtassa az eredmény ellenőrzéséhez:

    Invoke-RestMethod -Uri $response.statusQueryGetUri
    
  6. Indítsa el a fan-out/fan-in hangszerelést:

    $response = Invoke-RestMethod -Method POST -Uri http://localhost:7071/api/StartFanOutFanIn
    Invoke-RestMethod -Uri $response.statusQueryGetUri
    

Várt kimenet

A POST-kérelem állapot URL-címekkel rendelkező JSON-választ ad vissza. Például:

{
  "id": "<instanceId>",
  "statusQueryGetUri": "http://localhost:7071/runtime/webhooks/durabletask/instances/<instanceId>?code=...",
  "sendEventPostUri": "...",
  "terminatePostUri": "...",
  "purgeHistoryDeleteUri": "..."
}

Amikor lekérdezi a(z) statusQueryGetUri elemet, és az orchestráció runtimeStatus értéke Completed, az üdvözlési eredményeket a(z) output mezőben találja. A láncolás vezénylése a következőt adja vissza:

{
  "name": "chaining_orchestration",
  "runtimeStatus": "Completed",
  "output": ["Hello Tokyo!", "Hello Seattle!", "Hello London!"]
}

A fan-out/fan-in vezénylés az alábbit adja vissza:

{
  "name": "fan_out_fan_in_orchestration",
  "runtimeStatus": "Completed",
  "output": ["Hello Tokyo!", "Hello Seattle!", "Hello London!", "Hello Paris!", "Hello Berlin!"]
}

Tip

Ha a(z) runtimeStatus helyén Running vagy Pending jelenik meg, várjon egy pillanatot, majd kérdezze le újra a(z) statusQueryGetUri-t.

Nyissa meg a Durable Task Scheduler irányítópultját a következő címen: http://localhost:8082, hogy megtekinthesse az orchesztráció állapotát és a végrehajtási előzményeket.

A kód értelmezése

A minta a Python v2 programozási modellt használja dekorátorokkal, ahol minden függvény egyetlen fájlban van definiálva (function_app.py).

Tevékenységfüggvény

A say_hello tevékenység egy városnevet vesz fel, és egy üdvözlést ad vissza:

@app.activity_trigger(input_name="city")
def say_hello(city: str) -> str:
    """Activity function that returns a greeting for a city."""
    logging.info(f"Saying hello to {city}.")
    return f"Hello {city}!"

Orchestrator-függvények

A láncba rendező vezénylő sorrendben hívja meg a say_hello elemet a következő három város esetében:

@app.orchestration_trigger(context_name="context")
def chaining_orchestration(context: df.DurableOrchestrationContext):
    """Function chaining orchestration: calls activities sequentially."""
    result1 = yield context.call_activity("say_hello", "Tokyo")
    result2 = yield context.call_activity("say_hello", "Seattle")
    result3 = yield context.call_activity("say_hello", "London")
    return [result1, result2, result3]

A fan-out/fan-in koordinátor párhuzamosan ütemezi a tevékenységeket:

@app.orchestration_trigger(context_name="context")
def fan_out_fan_in_orchestration(context: df.DurableOrchestrationContext):
    """Fan-out/Fan-in orchestration: calls activities in parallel."""
    cities = ["Tokyo", "Seattle", "London", "Paris", "Berlin"]

    # Fan-out: schedule all activities in parallel
    parallel_tasks = []
    for city in cities:
        task = context.call_activity("say_hello", city)
        parallel_tasks.append(task)

    # Fan-in: wait for all to complete
    results = yield context.task_all(parallel_tasks)
    return results

Klienstől függő funkciók

A HTTP által kiváltott kliensfüggvények indítják el az egyes orchestrációkat. Például a láncolási kezdőelem:

@app.route(route="StartChaining", methods=["POST"])
@app.durable_client_input(client_name="client")
async def start_chaining(req: func.HttpRequest, client) -> func.HttpResponse:
    """HTTP trigger to start the function chaining orchestration."""
    instance_id = await client.start_new("chaining_orchestration")
    logging.info(f"Started chaining orchestration with ID = '{instance_id}'.")
    return client.create_check_status_response(req, instance_id)

Konfiguráció

A minta a Durable Task Scheduler emulatort használja a tároló háttérrendszereként. Ez itt van konfigurálva: host.json

{
  "version": "2.0",
  "logging": {
    "logLevel": {
      "DurableTask.Core": "Warning"
    }
  },
  "extensions": {
    "durableTask": {
      "hubName": "default",
      "storageProvider": {
        "type": "azureManaged",
        "connectionStringName": "DURABLE_TASK_SCHEDULER_CONNECTION_STRING"
      }
    }
  },
  "extensionBundle": {
    "id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle",
    "version": "[4.*, 5.0.0)"
  }
}

Erőforrások tisztítása

Ha végzett, állítsa le az emulátortárolókat:

docker stop dtsemulator azurite && docker rm dtsemulator azurite

A Python virtuális környezet inaktiválása:

deactivate

Következő lépések