Nota
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Neste início rápido, você implanta um aplicativo básico do Azure Cosmos DB for Table usando o SDK do Azure para Python. O Azure Cosmos DB for Table é um armazenamento de dados sem esquema que permite que os aplicativos armazenem dados de tabela estruturada na nuvem. Você aprende a criar tabelas, linhas e executar tarefas básicas em seu recurso do Azure Cosmos DB usando o SDK do Azure para Python.
Documentação
Prerequisites
- Azure Developer CLI
- Área de trabalho do Docker
- Python 3.12
Se não tiver uma conta do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.
Inicializar o projeto
Use a CLI do Desenvolvedor do Azure (azd) para criar uma conta do Azure Cosmos DB for Table e implantar um aplicativo de exemplo em contêiner. O aplicativo de exemplo usa a biblioteca de cliente para gerenciar, criar, ler e consultar dados de exemplo.
Abra um terminal em um diretório vazio.
Caso ainda não esteja autenticado, autentique-se no Azure Developer CLI usando
azd auth login. Siga as etapas especificadas pela ferramenta para autenticar na CLI usando suas credenciais preferidas do Azure.azd auth loginUse
azd initpara inicializar o projeto.azd init --template cosmos-db-table-python-quickstartDurante a inicialização, configure um nome de ambiente exclusivo.
Implante a conta do Azure Cosmos DB usando
azd up. Os modelos Bicep também implantam um aplicativo Web de exemplo.azd upDurante o processo de provisionamento, selecione sua assinatura, o local desejado e o grupo de recursos de destino. Aguarde a conclusão do processo de provisionamento. O processo pode levar aproximadamente cinco minutos.
Depois que o provisionamento dos recursos do Azure for concluído, uma URL para o aplicativo Web em execução será incluída na saída.
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.Use o URL no console para navegar até seu aplicativo Web no navegador. Observe a saída do aplicativo em execução.
Instalar a biblioteca de cliente
A biblioteca do cliente está disponível através do PyPi, como o azure-data-tables pacote.
Abra um terminal e navegue até a
/srcpasta.cd ./srcSe ainda não estiver instalado, instale o pacote usando
azure-data-tablespip install.pip install azure-data-tablesAbra e revise o arquivo src/requirements.txt para validar que a
azure-data-tablesentrada existe.
Importar bibliotecas
Importe os tipos DefaultAzureCredential e TableServiceClient para o código da sua aplicação.
from azure.data.tables import TableServiceClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
Modelo de objeto
| Name | Description |
|---|---|
TableServiceClient |
Esse tipo é o tipo de cliente principal e é usado para gerenciar metadados ou bancos de dados em toda a conta. |
TableClient |
Este tipo representa o cliente associado a uma tabela dentro da conta. |
Exemplos de código
O código de exemplo no modelo usa uma tabela chamada cosmicworks-products. A cosmicworks-products tabela contém detalhes como nome, categoria, quantidade, preço, um identificador exclusivo e um sinalizador de venda para cada produto. O contêiner usa um identificador exclusivo como a chave de linha e categoria como uma chave de partição.
Autenticar o cliente
Este exemplo cria uma nova instância do TableServiceClient tipo.
credential = DefaultAzureCredential()
client = TableServiceClient(endpoint="<azure-cosmos-db-table-account-endpoint>", credential=credential)
Obter uma mesa
Este exemplo cria uma instância do TableClient tipo usando a GetTableClient função do TableServiceClient tipo.
table = client.get_table_client("<azure-cosmos-db-table-name>")
Criar uma entidade
A maneira mais fácil de criar uma nova entidade em uma tabela é criar um novo objeto, garantindo que você especifique as propriedades obrigatórias RowKey e PartitionKey obrigatórias.
new_entity = {
"RowKey": "aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
"PartitionKey": "gear-surf-surfboards",
"Name": "Yamba Surfboard",
"Quantity": 12,
"Sale": False,
}
Crie uma entidade na tabela usando upsert_entity.
created_entity = table.upsert_entity(new_entity)
Obter uma entidade
Você pode recuperar uma entidade específica de uma tabela usando get_entity.
existing_entity = table.get_entity(
row_key="aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
partition_key="gear-surf-surfboards",
)
Entidades de consulta
Depois de inserir uma entidade, você também pode executar uma consulta para obter todas as entidades que correspondem a um filtro específico usando query_entities com um filtro OData de cadeia de caracteres.
category = "gear-surf-surfboards"
# Ensure the value is OData-compliant by escaping single quotes
safe_category = category.replace("'", "''")
filter = f"PartitionKey eq '{safe_category}'"
entities = table.query_entities(query_filter=filter)
Analise os resultados paginados da consulta usando um for loop.
for entity in entities:
# Do something
Limpeza de recursos
Quando já não precisar da aplicação ou dos recursos de amostra, remova a implementação correspondente e todos os recursos.
azd down