Hızlı Başlangıç: Python için Azure SDK ile Tablo için Azure Cosmos DB kullanma
Bu hızlı başlangıçta Python için Azure SDK'sını kullanarak temel bir Tablo için Azure Cosmos DB uygulaması dağıtacaksınız. Tablo için Azure Cosmos DB, uygulamaların yapılandırılmış tablo verilerini bulutta depolamasına olanak sağlayan şemasız bir veri deposudur. Python için Azure SDK'yı kullanarak Azure Cosmos DB kaynağınızda tablo, satır oluşturma ve temel görevleri gerçekleştirme hakkında bilgi edinirsiniz.
API başvuru belgeleri | Kitaplık kaynak kodu | Paketi (PyPI) | Azure Geliştirici CLI
Önkoşullar
- Azure Geliştirici CLI
- Docker Desktop
- Python 3.12
Azure hesabınız yoksa, başlamadan önce ücretsiz hesap oluşturun.
Projeyi başlatma
Tablo hesabı için Azure Cosmos DB oluşturmak ve kapsayıcılı örnek bir uygulama dağıtmak için Azure Geliştirici CLI'sini (azd
) kullanın. Örnek uygulama örnek verileri yönetmek, oluşturmak, okumak ve sorgulamak için istemci kitaplığını kullanır.
Boş bir dizinde bir terminal açın.
Henüz kimlik doğrulaması yapmadıysanız kullanarak
azd auth login
Azure Geliştirici CLI'sinde kimlik doğrulamasından geçin. Tercih ettiğiniz Azure kimlik bilgilerini kullanarak CLI'da kimlik doğrulaması yapmak için araç tarafından belirtilen adımları izleyin.azd auth login
Projeyi başlatmak için kullanın
azd init
.azd init --template cosmos-db-table-python-quickstart
Başlatma sırasında benzersiz bir ortam adı yapılandırın.
Kullanarak
azd up
Azure Cosmos DB hesabını dağıtın. Bicep şablonları ayrıca örnek bir web uygulaması dağıtır.azd up
Sağlama işlemi sırasında aboneliğinizi, istediğiniz konumu ve hedef kaynak grubunu seçin. Sağlama işleminin tamamlanmasını bekleyin. İşlem yaklaşık beş dakika sürebilir.
Azure kaynaklarınızın sağlanması tamamlandıktan sonra, çalışan web uygulamasının URL'si çıktıya eklenir.
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.
Tarayıcıda web uygulamanıza gitmek için konsoldaki URL'yi kullanın. Çalışan uygulamanın çıkışını gözlemleyin.
İstemci kitaplığını yükleme
İstemci kitaplığı, paket olarak azure-data-tables
PyPi aracılığıyla kullanılabilir.
Bir terminal açın ve klasöre
/src
gidin.cd ./src
Henüz yüklü değilse, kullanarak paketini
pip install
yükleyinazure-data-tables
.pip install azure-data-tables
Girdinin var olduğunu
azure-data-tables
doğrulamak için src/requirements.txt dosyasını açın ve gözden geçirin.
Nesne modeli
Veri Akışı Adı | Açıklama |
---|---|
TableServiceClient |
Bu tür birincil istemci türüdür ve hesap genelindeki meta verileri veya veritabanlarını yönetmek için kullanılır. |
TableClient |
Bu tür, hesaptaki bir tablonun istemcisini temsil eder. |
Kod örnekleri
Şablondaki örnek kod adlı cosmicworks-products
bir tablo kullanır. Tabloda cosmicworks-products
ad, kategori, miktar, fiyat, benzersiz tanımlayıcı ve her ürün için satış bayrağı gibi ayrıntılar yer alır. Kapsayıcı, satır anahtarı olarak benzersiz bir tanımlayıcı ve bölüm anahtarı olarak kategori kullanır.
İstemcinin kimliğini doğrulama
Bu örnek türün yeni bir örneğini TableServiceClient
oluşturur.
credential = DefaultAzureCredential()
client = TableServiceClient(endpoint="<azure-cosmos-db-table-account-endpoint>", credential=credential)
Tablo alma
Bu örnek, türün TableClient
işlevini kullanarak GetTableClient
türünün bir örneğini TableServiceClient
oluşturur.
table = client.get_table_client("<azure-cosmos-db-table-name>")
Varlık oluşturma
Tabloda yeni varlık oluşturmanın en kolay yolu, zorunlu RowKey
ve PartitionKey
özellikleri belirttiğinizden emin olmak için yeni bir nesne oluşturmaktır.
new_entity = {
"RowKey": "aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
"PartitionKey": "gear-surf-surfboards",
"Name": "Yamba Surfboard",
"Quantity": 12,
"Sale": False,
}
kullanarak upsert_entity
tabloda bir varlık oluşturun.
created_entity = table.upsert_entity(new_entity)
Varlık alma
kullanarak get_entity
bir tablodan belirli bir varlığı alabilirsiniz.
existing_entity = table.get_entity(
row_key="aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
partition_key="gear-surf-surfboards",
)
Sorgu varlıkları
Bir varlık ekledikten sonra, bir dize OData filtresiyle kullanarak query_entities
belirli bir filtreyle eşleşen tüm varlıkları almak için bir sorgu da çalıştırabilirsiniz.
category = "gear-surf-surfboards"
filter = f"PartitionKey eq '{category}'"
entities = table.query_entities(query_filter=filter)
Döngü kullanarak sorgunun sayfalandırılmış sonuçlarını ayrıştırın for
.
for entity in entities:
# Do something
Kaynakları temizleme
Örnek uygulamaya veya kaynaklara artık ihtiyacınız kalmadığında, ilgili dağıtımı ve tüm kaynakları kaldırın.
azd down