Aracılığıyla paylaş

Hızlı Başlangıç: Python için Azure SDK ile Tablo için Azure Cosmos DB kullanma

  • Şunlara uygulanır: ✅ Table

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 | Paket (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.

  1. Boş bir dizinde bir terminal açın.

  2. Henüz kimlik doğrulaması yapmadıysanız, azd auth login'yi kullanarak Azure Geliştirici CLI'sinde kimlik doğrulaması yapın. Tercih ettiğiniz Azure kimlik bilgilerini kullanarak CLI'da kimlik doğrulaması yapmak için araç tarafından belirtilen adımları izleyin.

    azd auth login

  3. Projeyi başlatmak için kullanın azd init .

    azd init --template cosmos-db-table-python-quickstart

  4. Başlatma sırasında benzersiz bir ortam adı yapılandırın.

  5. Kullanarak azd upAzure Cosmos DB hesabını dağıtın. Bicep şablonları ayrıca örnek bir web uygulaması dağıtır.

    azd up

  6. Sağlama işlemi sırasında aboneliğinizi, istediğiniz konumu ve hedef kaynak grubunu seçin. Sağlama işleminin tamamlanmasını bekleyin. İşlem yaklaşık beş dakika sürebilir.

  7. 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.

  8. Tarayıcıda web uygulamanıza gitmek için konsoldaki URL'yi kullanın. Çalışan uygulamanın çıkışını gözlemleyin.

Çalışan web uygulamasının ekran görüntüsü.

İstemci kitaplığını yükleme

İstemci kitaplığı, paket olarak azure-data-tables PyPi aracılığıyla kullanılabilir.

  1. Bir terminal açın ve klasöre /src gidin.

    cd ./src

  2. azure-data-tables paketini pip install kullanarak yükleyin, henüz yüklü değilse.

    pip install azure-data-tables

  3. Girdinin dosyasını açın ve gözden geçirin.

Kitaplıkları içeri aktarma

DefaultAzureCredential ve TableServiceClient türlerini uygulama kodunuz içine aktarın.

from azure.data.tables import TableServiceClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

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, cosmicworks-products adlı 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, TableServiceClient türünün yeni bir nesnesini oluşturur.

credential = DefaultAzureCredential()

client = TableServiceClient(endpoint="<azure-cosmos-db-table-account-endpoint>", credential=credential)

Tablo alma

Bu örnek, TableClient türünün GetTableClient işlevini kullanarak TableServiceClient türünün bir örneğini 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_entitytabloda bir varlık oluşturun.

created_entity = table.upsert_entity(new_entity)

Bir varlık elde et

kullanarak get_entitybir 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"
# 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)

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

İlgili içerik

  • Last updated on