Azure İşlevleri için Azure Blob depolama çıkış bağlaması

Makale
09/22/2023

Çıkış bağlaması, Azure İşlevi'ndeki blob depolama verilerini değiştirmenize ve silmenize olanak tanır.

Kurulum ve yapılandırma ayrıntıları hakkında bilgi için genel bakışa bakın.

Önemli

Bu makalede, Node.js programlama modelinin birden çok sürümünü desteklemek için sekmeler kullanılır. Genel kullanıma sunulan v4 modeli, JavaScript ve TypeScript geliştiricileri için daha esnek ve sezgisel bir deneyime sahip olacak şekilde tasarlanmıştır. v4 modelinin nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi için Azure İşlevleri Node.js geliştirici kılavuzuna bakın. v3 ile v4 arasındaki farklar hakkında daha fazla bilgi edinmek için geçiş kılavuzuna bakın.

Azure İşlevleri, Python için iki programlama modelini destekler. Bağlamalarınızı tanımlama şekliniz seçtiğiniz programlama modeline bağlıdır.

Python v2 programlama modeli, doğrudan Python işlev kodunuzda dekoratörleri kullanarak bağlamaları tanımlamanıza olanak tanır. Daha fazla bilgi için bkz . Python geliştirici kılavuzu.

Bu makale her iki programlama modelini de destekler.

Örnek

C# işlevi aşağıdaki C# modlarından biri kullanılarak oluşturulabilir:

Yalıtılmış çalışan modeli: Çalışma zamanından yalıtılmış bir çalışan işleminde çalışan derlenmiş C# işlevi. LTS ve .NET ve .NET Framework dışındaki sürümlerde çalışan C# işlevlerini desteklemek için yalıtılmış çalışan işlemi gereklidir. Yalıtılmış çalışan işlemi işlevleri için uzantılar ad alanlarını kullanır Microsoft.Azure.Functions.Worker.Extensions.* .
İşlem içi model: İşlevler çalışma zamanıyla aynı işlemde çalışan derlenmiş C# işlevi. Bu modelin bir varyasyonunda, İşlevler öncelikle C# portalı düzenleme için desteklenen C# betiği kullanılarak çalıştırılabilir. İşlem içi işlevlerin uzantıları ad alanlarını kullanır Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.* .

Önemli

İşlem içi model desteği 10 Kasım 2026'da sona erecektir. Tam destek için uygulamalarınızı yalıtılmış çalışan modeline geçirmenizi kesinlikle öneririz.

Yalıtılmış çalışan modeli
İşlem içi model

Aşağıdaki örnek, yalıtılmış bir çalışan işleminde çalışan ve hem blob girişi hem de blob çıkış blob bağlamaları ile blob tetikleyicisi kullanan bir C# işlevidir . İşlev, test-samples-trigger kapsayıcısında bir blob oluşturularak tetikleniyor. Test-samples-input kapsayıcısından bir metin dosyası okur ve tetiklenen dosyanın adına göre çıkış kapsayıcısında yeni bir metin dosyası oluşturur.

using Microsoft.Azure.Functions.Worker;
using Microsoft.Extensions.Logging;

namespace SampleApp
{
    public static class BlobFunction
    {
        [Function(nameof(BlobFunction))]
        [BlobOutput("test-samples-output/{name}-output.txt")]
        public static string Run(
            [BlobTrigger("test-samples-trigger/{name}")] string myTriggerItem,
            [BlobInput("test-samples-input/sample1.txt")] string myBlob,
            FunctionContext context)
        {
            var logger = context.GetLogger("BlobFunction");
            logger.LogInformation("Triggered Item = {myTriggerItem}", myTriggerItem);
            logger.LogInformation("Input Item = {myBlob}", myBlob);

            // Blob Output
            return "blob-output content";
        }
    }
}

Aşağıdaki örnek, işlem içinde çalışan ve bir blob tetikleyicisi ve iki çıkış blob bağlaması kullanan bir C# işlevidir . İşlev, sample-images kapsayıcısında bir görüntü blobu oluşturularak tetikleniyor. Görüntü blobunun küçük ve orta boyutlu kopyalarını oluşturur.

using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using Microsoft.Azure.WebJobs;
using SixLabors.ImageSharp;
using SixLabors.ImageSharp.Formats;
using SixLabors.ImageSharp.PixelFormats;
using SixLabors.ImageSharp.Processing;

public class ResizeImages
{
    [FunctionName("ResizeImage")]
    public static void Run([BlobTrigger("sample-images/{name}")] Stream image,
        [Blob("sample-images-sm/{name}", FileAccess.Write)] Stream imageSmall,
        [Blob("sample-images-md/{name}", FileAccess.Write)] Stream imageMedium)
    {
        IImageFormat format;

        using (Image<Rgba32> input = Image.Load<Rgba32>(image, out format))
        {
            ResizeImage(input, imageSmall, ImageSize.Small, format);
        }

        image.Position = 0;
        using (Image<Rgba32> input = Image.Load<Rgba32>(image, out format))
        {
            ResizeImage(input, imageMedium, ImageSize.Medium, format);
        }
    }

    public static void ResizeImage(Image<Rgba32> input, Stream output, ImageSize size, IImageFormat format)
    {
        var dimensions = imageDimensionsTable[size];

        input.Mutate(x => x.Resize(dimensions.Item1, dimensions.Item2));
        input.Save(output, format);
    }

    public enum ImageSize { ExtraSmall, Small, Medium }

    private static Dictionary<ImageSize, (int, int)> imageDimensionsTable = new Dictionary<ImageSize, (int, int)>() {
        { ImageSize.ExtraSmall, (320, 200) },
        { ImageSize.Small,      (640, 400) },
        { ImageSize.Medium,     (800, 600) }
    };

}

Bu bölüm aşağıdaki örnekleri içerir:

OutputBinding kullanarak HTTP tetikleyicisi
kuyruk tetikleyicisi, işlev dönüş değerini kullanma

OutputBinding (Java) kullanarak HTTP tetikleyicisi

Aşağıdaki örnekte, blob depolama kapsayıcısında HttpTrigger dosyanın adını içeren bir parametreyi almak için ek açıklamayı kullanan bir Java işlevi gösterilmektedir. Ek BlobInput açıklama daha sonra dosyayı okur ve içeriğini işlevine olarak byte[]geçirir. Ek BlobOutput açıklama, işlevi tarafından giriş blobunun içeriğini yapılandırılan depolama kapsayıcısına yazmak için kullanılan öğesine bağlanır OutputBinding outputItem.

  @FunctionName("copyBlobHttp")
  @StorageAccount("Storage_Account_Connection_String")
  public HttpResponseMessage copyBlobHttp(
    @HttpTrigger(name = "req", 
      methods = {HttpMethod.GET}, 
      authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS) 
    HttpRequestMessage<Optional<String>> request,
    @BlobInput(
      name = "file", 
      dataType = "binary", 
      path = "samples-workitems/{Query.file}") 
    byte[] content,
    @BlobOutput(
      name = "target", 
      path = "myblob/{Query.file}-CopyViaHttp")
    OutputBinding<String> outputItem,
    final ExecutionContext context) {
      // Save blob to outputItem
      outputItem.setValue(new String(content, StandardCharsets.UTF_8));

      // build HTTP response with size of requested blob
      return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK)
        .body("The size of \"" + request.getQueryParameters().get("file") + "\" is: " + content.length + " bytes")
        .build();
  }

İşlev dönüş değerini (Java) kullanarak kuyruk tetikleyicisi

Aşağıdaki örnekte, blob depolama kapsayıcısında QueueTrigger dosyanın adını içeren bir ileti almak için ek açıklamayı kullanan bir Java işlevi gösterilmektedir. Ek BlobInput açıklama daha sonra dosyayı okur ve içeriğini işlevine olarak byte[]geçirir. Ek BlobOutput açıklama, daha sonra çalışma zamanı tarafından giriş blobunun içeriğini yapılandırılan depolama kapsayıcısına yazmak için kullanılan işlev dönüş değerine bağlanır.

  @FunctionName("copyBlobQueueTrigger")
  @StorageAccount("Storage_Account_Connection_String")
  @BlobOutput(
    name = "target", 
    path = "myblob/{queueTrigger}-Copy")
  public String copyBlobQueue(
    @QueueTrigger(
      name = "filename", 
      dataType = "string",
      queueName = "myqueue-items") 
    String filename,
    @BlobInput(
      name = "file", 
      path = "samples-workitems/{queueTrigger}") 
    String content,
    final ExecutionContext context) {
      context.getLogger().info("The content of \"" + filename + "\" is: " + content);
      return content;
  }

Java işlevleri çalışma zamanı kitaplığında, değeri blob depolamadaki bir nesneye yazılacak işlev parametrelerinde ek açıklamayı kullanın@BlobOutput. Parametre türü, herhangi bir yerel Java türü veya POJO olduğunda T olmalıdırOutputBinding<T>.

Model v4
Model v3

Aşağıdaki örnekte, bir blobun kopyasını oluşturan kuyruk tarafından tetiklenen TypeScript işlevi gösterilmektedir. İşlev, kopyalanacak blobun adını içeren bir kuyruk iletisiyle tetikleniyor. Yeni blob {originalblobname}-Copy olarak adlandırılır.

import { app, input, InvocationContext, output } from '@azure/functions';

const blobInput = input.storageBlob({
    path: 'samples-workitems/{queueTrigger}',
    connection: 'MyStorageConnectionAppSetting',
});

const blobOutput = output.storageBlob({
    path: 'samples-workitems/{queueTrigger}-Copy',
    connection: 'MyStorageConnectionAppSetting',
});

export async function storageQueueTrigger1(queueItem: unknown, context: InvocationContext): Promise<unknown> {
    return context.extraInputs.get(blobInput);
}

app.storageQueue('storageQueueTrigger1', {
    queueName: 'myqueue-items',
    connection: 'MyStorageConnectionAppSetting',
    extraInputs: [blobInput],
    return: blobOutput,
    handler: storageQueueTrigger1,
});

Model v4
Model v3

Aşağıdaki örnekte, bir blobun kopyasını oluşturan kuyruk tarafından tetiklenen JavaScript işlevi gösterilmektedir. İşlev, kopyalanacak blobun adını içeren bir kuyruk iletisiyle tetikleniyor. Yeni blob {originalblobname}-Copy olarak adlandırılır.

const { app, input, output } = require('@azure/functions');

const blobInput = input.storageBlob({
    path: 'samples-workitems/{queueTrigger}',
    connection: 'MyStorageConnectionAppSetting',
});

const blobOutput = output.storageBlob({
    path: 'samples-workitems/{queueTrigger}-Copy',
    connection: 'MyStorageConnectionAppSetting',
});

app.storageQueue('storageQueueTrigger1', {
    queueName: 'myqueue-items',
    connection: 'MyStorageConnectionAppSetting',
    extraInputs: [blobInput],
    return: blobOutput,
    handler: (queueItem, context) => {
        return context.extraInputs.get(blobInput);
    },
});

Aşağıdaki örnekte, function.json dosyasındaki blob giriş ve çıkış bağlamaları ve bağlamaları kullanan JavaScript kodu gösterilmektedir. işlevi bir blobun kopyasını oluşturur. İşlev, kopyalanacak blobun adını içeren bir kuyruk iletisiyle tetikleniyor. Yeni blob {originalblobname}-Copy olarak adlandırılır.

function.json dosyasında meta veri özelliği, queueTrigger özelliklerde path blob adını belirtmek için kullanılır:

{
  "bindings": [
    {
      "queueName": "myqueue-items",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "name": "myQueueItem",
      "type": "queueTrigger",
      "direction": "in"
    },
    {
      "name": "myInputBlob",
      "type": "blob",
      "path": "samples-workitems/{queueTrigger}",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "direction": "in"
    },
    {
      "name": "myOutputBlob",
      "type": "blob",
      "path": "samples-workitems/{queueTrigger}-Copy",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "direction": "out"
    }
  ],
  "disabled": false
}

Yapılandırma bölümünde bu özellikler açıklanır.

JavaScript kodu şu şekildedir:

module.exports = async function(context) {
    context.log('Node.js Queue trigger function processed', context.bindings.myQueueItem);
    context.bindings.myOutputBlob = context.bindings.myInputBlob;
};

Aşağıdaki örnekte, PowerShell işlevinden çıktı olarak gelen blobun bir kopyasının nasıl oluşturulacağı gösterilmektedir.

İşlevin yapılandırma dosyasında (function.json), trigger meta veri özelliği özelliklerde path çıkış blobu adını belirtmek için kullanılır.

Not

Sonsuz döngülerden kaçınmak için giriş ve çıkış yollarınızın farklı olduğundan emin olun.

{
  "bindings": [
    {
      "name": "myInputBlob",
      "path": "data/{trigger}",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "direction": "in",
      "type": "blobTrigger"
    },
    {
      "name": "myOutputBlob",
      "type": "blob",
      "path": "data/copy/{trigger}",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "direction": "out"
    }
  ],
  "disabled": false
}

PowerShell kodu şu şekildedir:

# Input bindings are passed in via param block.
param([byte[]] $myInputBlob, $TriggerMetadata)
Write-Host "PowerShell Blob trigger function Processed blob Name: $($TriggerMetadata.Name)"
Push-OutputBinding -Name myOutputBlob -Value $myInputBlob

Aşağıdaki örnekte blob giriş ve çıkış bağlamaları gösterilmektedir. Örnek, v1 veya v2 Python programlama modelini kullanıp kullanmadığınıza bağlıdır.

Kod bir blobun kopyasını oluşturur.

import logging
import azure.functions as func

app = func.FunctionApp()

@app.function_name(name="BlobOutput1")
@app.route(route="file")
@app.blob_input(arg_name="inputblob",
                path="sample-workitems/test.txt",
                connection="<BLOB_CONNECTION_SETTING>")
@app.blob_output(arg_name="outputblob",
                path="newblob/test.txt",
                connection="<BLOB_CONNECTION_SETTING>")
def main(req: func.HttpRequest, inputblob: str, outputblob: func.Out[str]):
    logging.info(f'Python Queue trigger function processed {len(inputblob)} bytes')
    outputblob.set(inputblob)
    return "ok"

işlevi bir blobun kopyasını oluşturur. İşlev, kopyalanacak blobun adını içeren bir kuyruk iletisiyle tetikleniyor. Yeni blob {originalblobname}-Copy olarak adlandırılır.

function.json dosyasında meta veri özelliği, queueTrigger özelliklerde path blob adını belirtmek için kullanılır:

{
  "bindings": [
    {
      "queueName": "myqueue-items",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "name": "queuemsg",
      "type": "queueTrigger",
      "direction": "in"
    },
    {
      "name": "inputblob",
      "type": "blob",
      "dataType": "binary",
      "path": "samples-workitems/{queueTrigger}",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "direction": "in"
    },
    {
      "name": "outputblob",
      "type": "blob",
      "dataType": "binary",
      "path": "samples-workitems/{queueTrigger}-Copy",
      "connection": "MyStorageConnectionAppSetting",
      "direction": "out"
    }
  ],
  "disabled": false,
  "scriptFile": "__init__.py"
}

Yapılandırma bölümünde bu özellikler açıklanır.

Python kodu şu şekildedir:

import logging
import azure.functions as func


def main(queuemsg: func.QueueMessage, inputblob: bytes, outputblob: func.Out[bytes]):
    logging.info(f'Python Queue trigger function processed {len(inputblob)} bytes')
    outputblob.set(inputblob)

Özellikler

hem işlem içi hem de yalıtılmış çalışan işlemi C# kitaplıkları işlevi tanımlamak için özniteliğini kullanır. Bunun yerine C# betiği, C# betik kılavuzunda açıklandığı gibi bir function.json yapılandırma dosyası kullanır.

Yalıtılmış çalışan modeli
İşlem içi model

BlobOutputAttribute Oluşturucu aşağıdaki parametreleri alır:

Parametre	Açıklama
BlobPath	Blob yolu.
Bağlantı	Azure Bloblarına nasıl bağlanıldığını belirten bir uygulama ayarının veya ayar koleksiyonunun adı. Bkz. Bağlantılar.

BlobAttribute özniteliğinin oluşturucu aşağıdaki parametreleri alır:

Parametre	Açıklama
BlobPath	Blob yolu.
Bağlantı	Azure Bloblarına nasıl bağlanıldığını belirten bir uygulama ayarının veya ayar koleksiyonunun adı. Bkz. Bağlantılar.
Erişim	Okuyup okumayacağınızı veya yazıp yazmayacağınızı gösterir.

Aşağıdaki örnek, blob yolunu ve FileAccess çıkış bağlaması için yazmayı gösteren bir parametreyi ayarlar:

[FunctionName("ResizeImage")]
public static void Run(
    [BlobTrigger("sample-images/{name}")] Stream image,
    [Blob("sample-images-md/{name}", FileAccess.Write)] Stream imageSmall)
{
    ...
}

Özniteliği bir Connection özellik alırken depolama hesabı bağlantısı belirtmek için StorageAccountAttribute'u da kullanabilirsiniz. Kitaplıktaki diğer işlevlerden farklı bir depolama hesabı kullanmanız gerektiğinde bunu yapabilirsiniz. Oluşturucu, depolama bağlantı dizesi içeren bir uygulama ayarının adını alır. Özniteliği parametre, yöntem veya sınıf düzeyinde uygulanabilir. Aşağıdaki örnekte sınıf düzeyi ve yöntem düzeyi gösterilmektedir:

[StorageAccount("ClassLevelStorageAppSetting")]
public static class AzureFunctions
{
    [FunctionName("StorageTrigger")]
    [StorageAccount("FunctionLevelStorageAppSetting")]
    public static void Run( //...
{
    ...
}

Kullanılacak depolama hesabı aşağıdaki sırayla belirlenir:

Tetikleyici veya bağlama özniteliğinin Connection özelliği.
Tetikleyici StorageAccount veya bağlama özniteliğiyle aynı parametreye uygulanan öznitelik.
StorageAccount İşleve uygulanan öznitelik.
StorageAccount sınıfına uygulanan öznitelik.
uygulama ayarında AzureWebJobsStorage tanımlanan işlev uygulaması için varsayılan depolama hesabı.

Yerel olarak geliştirme yaparken uygulama ayarlarınızı koleksiyondaki local.settings.json dosyasına Values ekleyin.

Dekoratörler

Yalnızca Python v2 programlama modeli için geçerlidir.

Dekoratörler kullanılarak tanımlanan Python v2 işlevleri için ve blob_output dekoratörlerinde aşağıdaki özellikler blob_input Blob Depolama tetikleyicilerini tanımlar:

Özellik	Açıklama
`arg_name`	İşlev kodundaki blobu temsil eden değişkenin adı.
`path`	Blob yolu Dekoratör için `blob_input` blob okuma yoludur. `blob_output` Dekoratör için giriş blobunun çıktısı veya kopyasıdır.
`connection`	Depolama hesabı bağlantı dizesi.
`dataType`	Dinamik olarak yazılan diller için, temel alınan veri türünü belirtir. Olası değerler , `binary`veya `stream`şeklindedir`string`. Daha fazla ayrıntı için tetikleyiciler ve bağlamalar kavramlarına bakın.

function.json kullanılarak tanımlanan Python işlevleri için Yapılandırma bölümüne bakın.

Ek Açıklamalar

özniteliği, @BlobOutput işlevi tetikleyen bloba erişmenizi sağlar. özniteliğiyle bir bayt dizisi kullanıyorsanız olarak ayarlayın dataType binary. Ayrıntılar için çıkış örneğine bakın.

Yapılandırma

Yalnızca Python v1 programlama modeli için geçerlidir.

Model v4
Model v3

Aşağıdaki tabloda, yöntemine geçirilen output.storageBlob() nesnede options ayarlayabileceğiniz özellikler açıklanmaktadır.

Özellik	Açıklama
yol	Blob kapsayıcısının yolu.
bağlantı	Azure Bloblarına nasıl bağlanıldığını belirten bir uygulama ayarının veya ayar koleksiyonunun adı. Bkz. Bağlantılar.

Aşağıdaki tabloda, function.json dosyasında ayarladığınız bağlama yapılandırma özellikleri açıklanmaktadır.

Özellik	Açıklama
type	olarak ayarlanmalıdır `blob`.
direction	Çıkış bağlaması için olarak ayarlanmalıdır `out` . Kullanım bölümünde özel durumlar not edilir.
ad	İşlev kodundaki blobu temsil eden değişkenin adı. İşlev dönüş değerine başvurmak `$return` için olarak ayarlayın.
yol	Blob kapsayıcısının yolu.
bağlantı	Azure Bloblarına nasıl bağlanıldığını belirten bir uygulama ayarının veya ayar koleksiyonunun adı. Bkz. Bağlantılar.

Aşağıdaki tabloda, function.json dosyasında ayarladığınız bağlama yapılandırma özellikleri açıklanmaktadır.

Özellik	Açıklama
type	olarak ayarlanmalıdır `blob`.
direction	Çıkış bağlaması için olarak ayarlanmalıdır `out` . Kullanım bölümünde özel durumlar not edilir.
ad	İşlev kodundaki blobu temsil eden değişkenin adı. İşlev dönüş değerine başvurmak `$return` için olarak ayarlayın.
yol	Blob kapsayıcısının yolu.
bağlantı	Azure Bloblarına nasıl bağlanıldığını belirten bir uygulama ayarının veya ayar koleksiyonunun adı. Bkz. Bağlantılar.

Tam örnekler için Örnek bölümüne bakın.

Kullanım

Blob çıkışı tarafından desteklenen bağlama türleri, uzantı paketi sürümüne ve işlev uygulamanızda kullanılan C# modalitesine bağlıdır.

Yalıtılmış çalışan modeli
İşlem içi model

İşlevin tek bir bloba yazmasını istediğinizde, blob çıkış bağlaması aşağıdaki türlere bağlanabilir:

Type	Açıklama
`string`	Dize olarak blob içeriği. Blob içeriği basit metin olduğunda kullanın.
`byte[]`	Blob içeriğinin baytları.
JSON serileştirilebilir türler	JSON blobunun içeriğini temsil eden nesne. İşlevler, düz eski bir CLR nesnesi (POCO) türünü JSON verilerine seri hale getirme girişiminde bulunur.

İşlevin birden çok bloba yazmasını istediğinizde, blob çıkış bağlaması aşağıdaki türlere bağlanabilir:

Type	Açıklama
`T[]` burada `T` tek blob çıkış bağlama türlerinden biridir	Birden çok blob için içerik içeren bir dizi. Her girdi bir blobun içeriğini temsil eder.

Diğer çıkış senaryoları için, doğrudan Azure.Storage.Blobs'tan diğer türlerle bir BlobClient veya BlobContainerClient oluşturun ve kullanın. Azure SDK'dan bir istemci türü oluşturmak için bağımlılık ekleme kullanma örneği için bkz . Azure istemcilerini kaydetme.

stringöğesine bağlama veya Byte[] yalnızca blob boyutu küçük olduğunda önerilir. Blob içeriğinin tamamı belleğe yüklendiğinden bu önerilir. Çoğu blob için veya Stream BlobClient türünü kullanın. Daha fazla bilgi için bkz . Eşzamanlılık ve bellek kullanımı.

Depolama SDK'sı türlerinden birine bağlanmaya çalışırken bir hata iletisi alırsanız doğru Depolama SDK'sı sürümüne başvuru aldığınızdan emin olun.

Kullanılacak depolama hesabını belirtmek için StorageAccountAttribute'u da kullanabilirsiniz. Kitaplıktaki diğer işlevlerden farklı bir depolama hesabı kullanmanız gerektiğinde bunu yapabilirsiniz. Oluşturucu, depolama bağlantı dizesi içeren bir uygulama ayarının adını alır. Özniteliği parametre, yöntem veya sınıf düzeyinde uygulanabilir. Aşağıdaki örnekte sınıf düzeyi ve yöntem düzeyi gösterilmektedir:

[StorageAccount("ClassLevelStorageAppSetting")]
public static class AzureFunctions
{
    [FunctionName("BlobTrigger")]
    [StorageAccount("FunctionLevelStorageAppSetting")]
    public static void Run( //...
{
    ....
}

Kullanılacak depolama hesabı aşağıdaki sırayla belirlenir:

Özniteliğin BlobTrigger Connection özelliği.
özniteliğiyle StorageAccount aynı parametreye uygulandı BlobTrigger .
StorageAccount İşleve uygulanan öznitelik.
StorageAccount sınıfına uygulanan öznitelik.
uygulama ayarında AzureWebJobsStorage tanımlanan işlev uygulaması için varsayılan depolama hesabı.

Model v4
Model v3

Değeri doğrudan döndürerek veya kullanarak context.extraOutputs.set()blob verilerine erişin.

Blob verilerine, function.json dosyasında bağlamanın ad parametresi tarafından belirlenen adla eşleşen bir parametre aracılığıyla erişin.

Blob depolamaya yazmak için işlev parametrelerini aşağıdaki türler olarak bildirebilirsiniz:

Dizeler: func.Out[str]
Farklı akışlar func.Out[func.InputStream]

Ayrıntılar için çıkış örneğine bakın.

Bağlantılar

connection özelliği, uygulamanın Azure Bloblarına nasıl bağlanması gerektiğini belirten bir ortam yapılandırması başvurusudur. Şunları belirtebilir:

bağlantı dizesi içeren bir uygulama ayarının adı
Birden çok uygulama ayarı için paylaşılan ön ekin adı ve birlikte kimlik tabanlı bağlantı tanımlama.

Yapılandırılan değer hem tek bir ayar için tam eşleşme hem de diğer ayarlar için bir ön ek eşleşmesiyse, tam eşleşme kullanılır.

Connection string

bağlantı dizesi almak için Depolama hesabı erişim anahtarlarını yönetme bölümünde gösterilen adımları izleyin. bağlantı dizesi, Blob depolama hesabı için değil genel amaçlı bir depolama hesabı için olmalıdır.

Bu bağlantı dizesi, bağlama yapılandırmasının özelliği tarafından connection belirtilen değerle eşleşen bir adla bir uygulama ayarında depolanmalıdır.

Uygulama ayarı adı "AzureWebJobs" ile başlıyorsa, adın yalnızca kalanını burada belirtebilirsiniz. Örneğin, "MyStorage" olarak ayarlarsanız connection , İşlevler çalışma zamanı "AzureWebJobsMyStorage" adlı bir uygulama ayarı arar. Boş bırakırsanızconnection, İşlevler çalışma zamanı adlı AzureWebJobsStorageuygulama ayarında varsayılan Depolama bağlantı dizesi kullanır.

Kimlik tabanlı bağlantılar

Uzantının 5.x veya üzeri bir sürümünü (non-.NET dil yığınları için paket 3.x veya üzeri) kullanıyorsanız, gizli dizi içeren bir bağlantı dizesi kullanmak yerine uygulamanın bir Microsoft Entra kimliği kullanmasını sağlayabilirsiniz. Kimlik kullanmak için, tetikleyici ve bağlama yapılandırmasındaki özelliğiyle connection eşleyen ortak bir ön ek altında ayarları tanımlarsınız.

"AzureWebJobsStorage" olarak ayarlanıyorsanız connection bkz . Kimlikle konak depolamaya bağlanma. Diğer tüm bağlantılar için uzantı aşağıdaki özellikleri gerektirir:

Özellik	Ortam değişkeni şablonu	Açıklama	Örnek değer
Blob Hizmeti URI'si	`<CONNECTION_NAME_PREFIX>__serviceUri`¹	HTTPS şemasını kullanarak bağlandığınız blob hizmetinin veri düzlemi URI'si.	<https:// storage_account_name.blob.core.windows.net>

¹ <CONNECTION_NAME_PREFIX>__blobServiceUri diğer ad olarak kullanılabilir. Bağlantı yapılandırması bir blob tetikleyicisi tarafından kullanılacaksa, blobServiceUri öğesinin de eşlik queueServiceUrietmesi gerekir. Aşağıya bakın.

Genel serviceUri bağlantı yapılandırması bloblar, kuyruklar ve/veya tablolar arasında kullanılacaksa form kullanılamaz. URI yalnızca blob hizmetini belirleyebilir. Alternatif olarak, her hizmet için özel olarak bir URI sağlayarak tek bir bağlantının kullanılmasını sağlayabilirsiniz. Her iki sürüm de sağlanırsa, çok hizmetli form kullanılır. Bağlantıyı birden çok hizmet için yapılandırmak için yerine <CONNECTION_NAME_PREFIX>__serviceUrişunu ayarlayın:

Özellik	Ortam değişkeni şablonu	Açıklama	Örnek değer
Blob Hizmeti URI'si	`<CONNECTION_NAME_PREFIX>__blobServiceUri`	HTTPS şemasını kullanarak bağlandığınız blob hizmetinin veri düzlemi URI'si.	<https:// storage_account_name.blob.core.windows.net>
Kuyruk Hizmeti URI'si (blob tetikleyicileri^{için gereklidir 2})	`<CONNECTION_NAME_PREFIX>__queueServiceUri`	HTTPS şemasını kullanarak bir kuyruk hizmetinin veri düzlemi URI'si. Bu değer yalnızca blob tetikleyicileri için gereklidir.	<https:// storage_account_name.queue.core.windows.net>

² Blob tetikleyicisi, bir kuyruğa zehirli bloblar yazarak birden çok yeniden denemede başarısızlığı işler. Formda serviceUri bağlantı AzureWebJobsStorage kullanılır. Ancak, belirtilirken blobServiceUriile bir kuyruk hizmeti URI'si de sağlanmalıdır queueServiceUri. Blob hizmetiyle aynı depolama hesabından hizmeti kullanmanız önerilir. Ayrıca, Depolama Kuyruğu Veri Katkıda Bulunanı gibi bir rol atayarak tetikleyicinin yapılandırılan kuyruk hizmetinde iletileri okuyabildiğinden ve yazadığından da emin olmanız gerekir.

Bağlantıyı özelleştirmek için diğer özellikler ayarlanabilir. Bkz. Kimlik tabanlı bağlantılar için ortak özellikler.

Azure İşlevleri hizmetinde barındırıldığında, kimlik tabanlı bağlantılar yönetilen kimlik kullanır. Ve özellikleriyle credential clientID kullanıcı tarafından atanan bir kimlik belirtilse de, sistem tarafından atanan kimlik varsayılan olarak kullanılır. Kullanıcı tarafından atanan kimliği kaynak kimliğiyle yapılandırmanın desteklenmediğini unutmayın. Yerel geliştirme gibi diğer bağlamlarda çalıştırıldığında, bunun yerine geliştirici kimliğiniz kullanılır, ancak bu özelleştirilebilir. Bkz. Kimlik tabanlı bağlantılarla yerel geliştirme.

Kimliğe izin verme

Hangi kimlik kullanılıyorsa, hedeflenen eylemleri gerçekleştirmek için izinlere sahip olmalıdır. Çoğu Azure hizmeti için bu, bu izinleri sağlayan yerleşik veya özel rolleri kullanarak Azure RBAC'de bir rol atamanız gerektiği anlamına gelir.

Önemli

Bazı izinler, tüm bağlamlar için gerekli olmayan hedef hizmet tarafından gösterilebilir. Mümkün olduğunda, kimliğe yalnızca gerekli ayrıcalıkları sağlayarak en az ayrıcalık ilkesine uyun. Örneğin, uygulamanın yalnızca bir veri kaynağından okuyabilmesi gerekiyorsa, yalnızca okuma izni olan bir rol kullanın. Okuma işlemi için aşırı izin olduğundan, bu hizmete yazmaya da izin veren bir rol atamak uygun olmaz. Benzer şekilde, rol atamasının kapsamının yalnızca okunması gereken kaynaklara göre ayarlandığından emin olmak istersiniz.

Çalışma zamanında blob kapsayıcınıza erişim sağlayan bir rol ataması oluşturmanız gerekir. Sahip gibi yönetim rolleri yeterli değildir. Aşağıdaki tabloda, normal işlemde Blob Depolama uzantısı kullanılırken önerilen yerleşik roller gösterilmektedir. Uygulamanız, yazdığınız koda göre daha fazla izin gerektirebilir.

Bağlama türü	Örnek yerleşik roller
Tetikleyici	Depolama Blobu Veri Sahibi ve Depolama Kuyruğu Veri Katkıda Bulunanı¹ AzureWebJobsStorage bağlantısına ek izinler de verilmelidir.²
Giriş bağlaması	Depolama Blob Verileri Okuyucusu
Çıkış bağlaması	Depolama Blob Verileri Sahibi

¹ Blob tetikleyicisi, bağlantı tarafından belirtilen depolama hesabındaki bir kuyruğa zehirli bloblar yazarak birden çok yeniden denemede başarısızlığı işler.

² AzureWebJobsStorage bağlantısı, tetikleyiciyi etkinleştiren bloblar ve kuyruklar için dahili olarak kullanılır. Kimlik tabanlı bir bağlantı kullanacak şekilde yapılandırılmışsa, varsayılan gereksinimin ötesinde ek izinlere ihtiyacı vardır. Gerekli izinler Depolama Blobu Veri Sahibi, Depolama Kuyruğu Veri Katkıda Bulunanı ve Depolama Hesabı Katkıda Bulunanı rolleri kapsamındadır. Daha fazla bilgi edinmek için bkz . Kimlikle konak depolamaya bağlanma.

Özel durumlar ve dönüş kodları

Bağlama	Başvuru
Blob	Blob Hata Kodları
Blob, Tablo, Kuyruk	Depolama Hata Kodları
Blob, Tablo, Kuyruk	Sorun giderme

Aracılığıyla paylaş

Azure İşlevleri için Azure Blob depolama çıkış bağlaması

Örnek

OutputBinding (Java) kullanarak HTTP tetikleyicisi

İşlev dönüş değerini (Java) kullanarak kuyruk tetikleyicisi

Özellikler

Dekoratörler

Ek Açıklamalar

Yapılandırma

Kullanım

Bağlantılar

Connection string

Kimlik tabanlı bağlantılar

Kimliğe izin verme

Özel durumlar ve dönüş kodları

Sonraki adımlar

Geri Bildirim

Ek kaynaklar