Aracılığıyla paylaş

Python ile blob özelliklerini ve meta verilerini yönetme

  • Makale

Bloblar, içerdikleri verilere ek olarak sistem özelliklerini ve kullanıcı tanımlı meta verileri destekler. Bu makalede Python için Azure Depolama istemci kitaplığı kullanılarak sistem özelliklerinin ve kullanıcı tanımlı meta verilerin nasıl yönetileceğini gösterilmektedir.

Zaman uyumsuz API'leri kullanarak özellikleri ve meta verileri yönetme hakkında bilgi edinmek için bkz . Blob meta verilerini zaman uyumsuz olarak ayarlama.

Önkoşullar

Özellikler ve meta veriler hakkında

  • Sistem özellikleri: Her Blob depolama kaynağında sistem özellikleri vardır. Bazıları okunabilir veya ayarlanabilirken, bazıları salt okunurdur. Bazı sistem özellikleri, kapakların altında belirli standart HTTP üst bilgilerine karşılık gelir. Python için Azure Depolama istemci kitaplığı bu özellikleri sizin için korur.

  • Kullanıcı tanımlı meta veriler: Kullanıcı tanımlı meta veriler, Blob depolama kaynağı için belirttiğiniz bir veya daha fazla ad-değer çiftini içerir. Kaynakla birlikte ek değerleri depolamak için meta verileri kullanabilirsiniz. Meta veri değerleri yalnızca sizin amaçlarınıza yöneliktir ve kaynağın davranışını etkilemez.

    Meta veri adı/değer çiftleri geçerli HTTP üst bilgileridir ve HTTP üst bilgilerini yöneten tüm kısıtlamalara uymalıdır. Meta veri adlandırma gereksinimleri hakkında daha fazla bilgi için bkz . Meta veri adları.

Not

Blob dizin etiketleri, Azure Blob depolama kaynağıyla birlikte rastgele kullanıcı tanımlı anahtar/değer özniteliklerini depolama olanağı da sağlar. Meta veriye benzer olsa da, yalnızca blob dizin etiketleri otomatik olarak dizinlenir ve yerel blob hizmeti tarafından aranabilir hale gelir. Azure Search gibi ayrı bir hizmet kullanmadığınız sürece meta veriler dizine alınamaz ve sorgulanamaz.

Bu özellik hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Blob dizini (önizleme) ile Azure Blob depolamada verileri yönetme ve bulma.

Özellikleri ayarlama ve alma

Blobda özellikleri ayarlamak için aşağıdaki yöntemi kullanın:

Açıkça ayarlanmayan tüm özellikler temizlenir. Mevcut özellikleri korumak için önce blob özelliklerini alabilir, ardından güncelleştirilmeyen üst bilgileri doldurmak için bunları kullanabilirsiniz.

Aşağıdaki kod örneği, var olan özellikleri korurken blob üzerindeki ve content_language sistem özelliklerini ayarlarcontent_type:

def set_properties(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name):
    blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob="sample-blob.txt")

    # Get the existing blob properties
    properties = blob_client.get_blob_properties()

    # Set the content_type and content_language headers, and populate the remaining headers from the existing properties
    blob_headers = ContentSettings(content_type="text/plain",
                                   content_encoding=properties.content_settings.content_encoding,
                                   content_language="en-US",
                                   content_disposition=properties.content_settings.content_disposition,
                                   cache_control=properties.content_settings.cache_control,
                                   content_md5=properties.content_settings.content_md5)
    
    blob_client.set_http_headers(blob_headers)

Blob üzerindeki özellikleri almak için aşağıdaki yöntemi kullanın:

Aşağıdaki kod örneği blobun sistem özelliklerini alır ve değerlerden bazılarını görüntüler:

def get_properties(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name):
    blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob="sample-blob.txt")

    properties = blob_client.get_blob_properties()

    print(f"Blob type: {properties.blob_type}")
    print(f"Blob size: {properties.size}")
    print(f"Content type: {properties.content_settings.content_type}")
    print(f"Content language: {properties.content_settings.content_language}")

Meta verileri ayarlama ve alma

Meta verileri bir blob veya kapsayıcı kaynağında bir veya daha fazla ad-değer çifti olarak belirtebilirsiniz. Meta verileri ayarlamak için aşağıdaki yöntemi kullanarak ad-değer çiftleri içeren bir sözlük gönderin:

Aşağıdaki kod örneği blob üzerindeki meta verileri ayarlar:

def set_metadata(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name):
    blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob="sample-blob.txt")

    # Retrieve existing metadata, if desired
    blob_metadata = blob_client.get_blob_properties().metadata

    more_blob_metadata = {'docType': 'text', 'docCategory': 'reference'}
    blob_metadata.update(more_blob_metadata)

    # Set metadata on the blob
    blob_client.set_blob_metadata(metadata=blob_metadata)

Meta verileri almak için blobunuzda get_blob_properties yöntemini çağırarak meta veri koleksiyonunu doldurun ve aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi değerleri okuyun. yöntemi hem get_blob_properties Blob Özelliklerini Al işlemini hem de Blob Meta Verilerini Al işlemini çağırarak blob özelliklerini ve meta verilerini alır.

Aşağıdaki kod örneği blob üzerindeki meta verileri okur ve her anahtar/değer çiftini yazdırır:

def get_metadata(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name):
    blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob="sample-blob.txt")

    # Retrieve existing metadata, if desired
    blob_metadata = blob_client.get_blob_properties().metadata

    for k, v in blob_metadata.items():
        print(k, v)

Blob meta verilerini zaman uyumsuz olarak ayarlama

Python için Azure Blob Depolama istemci kitaplığı, blob özelliklerini ve meta verileri zaman uyumsuz olarak yönetmeyi destekler. Proje kurulum gereksinimleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Zaman uyumsuz programlama.

Zaman uyumsuz API'leri kullanarak blob meta verilerini ayarlamak için şu adımları izleyin:

  1. Aşağıdaki içeri aktarma deyimlerini ekleyin:

    import asyncio

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

  2. kullanarak asyncio.runprogramı çalıştırmak için kod ekleyin. Bu işlev, main() örneğimizde geçirilen eş yordamları çalıştırır ve olay döngüsünü yönetir asyncio . Eş yordamlar zaman uyumsuz/await söz dizimi ile bildirilir. Bu örnekte, main() coroutine ilk olarak kullanarak async withen üst düzeyi BlobServiceClient oluşturur, ardından blob meta verilerini ayarlayan yöntemi çağırır. Yalnızca en üst düzey istemcinin kullanması async withgerektiğini unutmayın; bu istemciden oluşturulan diğer istemciler aynı bağlantı havuzunu paylaşır.

    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.set_metadata(blob_service_client, "sample-container")

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

  3. Blob meta verilerini ayarlamak için kod ekleyin. Kod, zaman uyumlu örnekle aynıdır, ancak yöntemi anahtar sözcüğüyle async bildirilir ve await ve set_blob_metadata yöntemleri çağrılırken get_blob_properties anahtar sözcüğü kullanılır.

    async def set_metadata(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name):
    blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob="sample-blob.txt")

    # Retrieve existing metadata, if desired
    properties = await blob_client.get_blob_properties()
    blob_metadata = properties.metadata

    more_blob_metadata = {'docType': 'text', 'docCategory': 'reference'}
    blob_metadata.update(more_blob_metadata)

    # Set metadata on the blob
    await blob_client.set_blob_metadata(metadata=blob_metadata)

Bu temel kurulumla, bu makaledeki diğer örnekleri zaman uyumsuz/await söz dizimini kullanarak eş yordam olarak uygulayabilirsiniz.

Kaynaklar

Python için Azure Blob Depolama istemci kitaplığını kullanarak sistem özelliklerini ve kullanıcı tanımlı meta verileri yönetme hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynaklara bakın.

REST API işlemleri

Python için Azure SDK, Azure REST API'sinin üzerinde derlenmiş kitaplıklar içerir ve tanıdık Python paradigmalarıyla REST API işlemleriyle etkileşim kurmanızı sağlar. Sistem özelliklerini ve kullanıcı tanımlı meta verileri yönetmek için istemci kitaplığı yöntemleri aşağıdaki REST API işlemlerini kullanır:

Kod örnekleri

İstemci kitaplığı kaynakları