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Python을 사용하여 Blob 나열

  • 아티클

이 문서에서는 Python용 Azure Storage 클라이언트 라이브러리를 사용하여 Blob을 나열하는 방법을 보여 줍니다.

비동기 API를 사용하여 Blob을 나열하는 방법에 대한 자세한 내용은 비동기적으로 Blob 나열을 참조하세요.

필수 조건

  • 이 문서에서는 Python용 Azure Blob Storage 클라이언트 라이브러리로 작업하도록 프로젝트가 이미 설정되어 있다고 가정합니다. 패키지 설치, import 문 추가 및 권한 있는 클라이언트 개체 만들기를 포함하여 프로젝트를 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 Azure Blob Storage 및 Python 시작을 참조하세요.
  • 코드에서 비동기 API를 사용하려면 비동기 프로그래밍 섹션의 요구 사항을 참조하세요.
  • 권한 부여 메커니즘에는 Blob을 나열할 수 있는 권한이 있어야 합니다. 자세한 내용은 다음 REST API 작업에 대한 권한 부여 지침을 참조하세요.

Blob 목록 옵션 정보

코드에서 Blob을 나열하는 경우 Azure Storage에서 결과가 반환되는 방식을 관리하는 많은 옵션을 지정할 수 있습니다. 각 결과 세트에서 반환할 결과 수를 지정하고 후속 세트를 검색할 수 있습니다. 이름이 해당 문자 또는 문자열로 시작하는 Blob을 반환하는 접두사를 지정할 수 있습니다. 플랫 목록 구조나 계층 구조로 Blob을 나열할 수 있습니다. 계층형 목록은 폴더로 구성된 것처럼 Blob을 반환합니다.

단순 목록을 사용하여 컨테이너의 Blob을 나열하려면 다음 메서드 중 하나를 호출합니다.

계층적 목록을 사용하여 컨테이너의 Blob을 나열하려면 다음 메서드를 호출합니다.

  • ContainerClient.walk_blobs(이름과 함께 필요에 따라 메타데이터, 태그, 각 Blob과 연결된 기타 정보를 포함할 수 있음)

접두사를 사용하여 결과 필터링

Blob 목록을 필터링하려면 name_starts_with 키워드 인수에 대한 문자열을 지정합니다. 접두사 문자열은 하나 이상의 문자를 포함할 수 있습니다. 그러면 Azure Storage는 이름이 해당 접두사로 시작하는 Blob만 반환합니다.

단순 목록 및 계층 구조 목록

Azure Storage Blob은 계층형 패러다임(예: 클래식 파일 시스템)이 아닌 플랫 패러다임으로 구성됩니다. 그러나 폴더 구조를 모방하기 위해 Blob을 가상 디렉터리로 구성할 수 있습니다. 가상 디렉터리는 Blob 이름의 일부를 형성하며 구분 기호 문자로 표시됩니다.

Blob을 가상 디렉터리로 구성하려면 Blob 이름에 구분 기호 문자를 사용합니다. 기본 구분 기호 문자는 정방향 슬래시(/)이지만 어떤 문자도 구분 기호로 지정할 수 있습니다.

구분 기호를 사용하여 Blob의 이름을 지정할 경우 Blob을 계층형으로 나열하도록 선택할 수 있습니다. 계층 구조 목록 작업의 경우 Azure Storage는 부모 개체 아래에 가상 디렉터리와 Blob을 반환합니다. 클래식 파일 시스템을 프로그래밍 방식으로 트래버스하는 방법과 비슷하게 목록 작업을 재귀적으로 호출하여 계층 구조를 트래버스할 수 있습니다.

플랫 목록 사용

기본적으로 목록 작업은 Blob을 플랫 목록으로 반환합니다. 플랫 목록에서 Blob은 가상 디렉터리로 구성되지 않습니다.

다음 예제에서는 단순 목록을 사용하여 지정된 컨테이너에 있는 Blob을 나열합니다.

def list_blobs_flat(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name):
    container_client = blob_service_client.get_container_client(container=container_name)

    blob_list = container_client.list_blobs()

    for blob in blob_list:
        print(f"Name: {blob.name}")

샘플 출력은 다음과 유사합니다.

List blobs flat:
Name: file4.txt
Name: folderA/file1.txt
Name: folderA/file2.txt
Name: folderA/folderB/file3.txt

목록 결과를 필터링하거나 추가 정보를 표시하는 옵션을 지정할 수도 있습니다. 다음 예제는 Blob 및 Blob 태그를 나열합니다.

def list_blobs_flat_options(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name):
    container_client = blob_service_client.get_container_client(container=container_name)

    blob_list = container_client.list_blobs(include=['tags'])

    for blob in blob_list:
        print(f"Name: {blob['name']}, Tags: {blob['tags']}")

샘플 출력은 다음과 유사합니다.

List blobs flat:
Name: file4.txt, Tags: None
Name: folderA/file1.txt, Tags: None
Name: folderA/file2.txt, Tags: None
Name: folderA/folderB/file3.txt, Tags: {'tag1': 'value1', 'tag2': 'value2'}

참고 항목

표시된 샘플 출력에서는 단일 구조 네임스페이스가 있는 스토리지 계정이 있다고 가정합니다. 스토리지 계정에서 계층 구조 네임스페이스 기능을 사용한 경우 디렉터리는 가상이 아닙니다. 구체적이고 독립적인 개체입니다. 결과적으로 디렉터리를 목록에 길이가 0인 Blob으로 표시합니다.

계층 구조 네임스페이스로 작업할 때 대체 목록 옵션은 디렉터리 콘텐츠 나열(Azure Data Lake Storage Gen2)을 참조하세요.

계층형 목록 사용

목록 작업을 계층형으로 호출하는 경우 Azure Storage는 계층의 첫 번째 수준에서 가상 디렉터리 및 Blob을 반환합니다.

Blob을 계층적으로 나열하려면 다음 메서드를 사용합니다.

다음 예제에서는 계층적 목록을 사용하여 지정된 컨테이너에 있는 Blob을 나열합니다.

depth = 0
indent = "  "
def list_blobs_hierarchical(self, container_client: ContainerClient, prefix):
    for blob in container_client.walk_blobs(name_starts_with=prefix, delimiter='/'):
        if isinstance(blob, BlobPrefix):
            # Indentation is only added to show nesting in the output
            print(f"{self.indent * self.depth}{blob.name}")
            self.depth += 1
            self.list_blobs_hierarchical(container_client, prefix=blob.name)
            self.depth -= 1
        else:
            print(f"{self.indent * self.depth}{blob.name}")

샘플 출력은 다음과 유사합니다.

folderA/
  folderA/folderB/
    folderA/folderB/file3.txt
  folderA/file1.txt
  folderA/file2.txt
file4.txt

참고 항목

Blob 스냅샷은 계층형 목록 작업에 나열할 수 없습니다.

비동기적으로 Blob 나열

Python용 Azure Blob Storage 클라이언트 라이브러리는 Blob 목록을 비동기적으로 지원합니다. 프로젝트 설정 요구 사항에 대해 자세히 알아보려면 비동기 프로그래밍을 참조하세요.

비동기 API를 사용하여 Blob을 나열하려면 다음 단계를 수행합니다.

  1. 다음 import 문을 추가합니다.

    import asyncio

from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
from azure.storage.blob.aio import BlobServiceClient, ContainerClient, BlobPrefix

  2. asyncio.run을 사용하여 프로그램을 실행하는 코드를 추가합니다. 이 함수는 전달된 코루틴(예에서는 main())을 실행하고 asyncio 이벤트 루프를 관리합니다. 코루틴은 async/await 구문으로 선언됩니다. 이 예제에서 main() 코루틴은 먼저 async with를 사용하여 최상위 수준 BlobServiceClient를 만든 다음, Blob을 나열하는 메서드를 호출합니다. 최상위 클라이언트에서만 async with를 사용해야 합니다. 이 클라이언트에서 만들어진 다른 클라이언트는 동일한 연결 풀을 공유하기 때문입니다.

    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.list_blobs_flat(blob_service_client, "sample-container")

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

  3. Blob을 나열하는 코드를 추가합니다. 다음 코드 예제에서는 플랫 목록을 사용하는 Blob을 나열합니다. 메서드가 async 키워드로 선언되고 list_blobs 메서드를 호출할 때 async for가 사용된다는 점을 제외하면 코드는 동기 예와 동일합니다.

    async def list_blobs_flat(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name):
    container_client = blob_service_client.get_container_client(container=container_name)

    async for blob in container_client.list_blobs():
        print(f"Name: {blob.name}")

이 기본 설정을 사용하면 async/await 구문을 사용하여 이 문서의 다른 예를 코루틴으로 구현할 수 있습니다.

리소스

Python용 Azure Blob Storage 클라이언트 라이브러리를 사용하여 Blob을 나열하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음 리소스를 참조하세요.

REST API 작업

Python용 Azure SDK에는 Azure REST API를 기반으로 빌드되는 라이브러리가 포함되어 있으므로 익숙한 Python 패러다임을 통해 REST API 작업과 상호 작용할 수 있습니다. Blob을 나열하기 위한 클라이언트 라이브러리 메서드는 다음 REST API 작업을 사용합니다.

코드 샘플

클라이언트 라이브러리 리소스

참고 항목