除 Blob 包含的数据外，它们还支持系统属性和用户定义的元数据。 本文介绍如何使用适用于 Python 的 Azure 存储客户端库管理系统属性和用户定义元数据。
若要了解如何使用异步 API 来管理属性和元数据，请参阅异步设置 blob 元数据。
如果没有现有项目，请查看本部分，其中介绍如何设置项目来使用适用于 Python 的 Azure Blob 存储客户端库。 有关更多详细信息，请参阅 Azure Blob 存储和 Python 入门。
要使用本文中的代码示例，请按照以下步骤设置项目。
使用 pip install 安装以下包：
pip install azure-storage-blob azure-identity
添加以下 import 语句：
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.storage.blob import BlobServiceClient, ContentSettings
授权机制必须具有处理容器属性或元数据所需的权限。 若要使用 Microsoft Entra ID 进行授权（建议），需具有 Azure RBAC 内置角色“存储 Blob 数据读取者”或更高级别的角色以便能够执行获取操作，并具有“存储 Blob 数据参与者”或更高级别的角色以便能够执行设置操作。 有关详细信息，请参阅设置 Blob 属性 (REST API)、获取 Blob 属性 (REST API)、设置 Blob 元数据 (REST API) 或获取 Blob 元数据 (REST API) 的授权指南。
若要将应用连接到 Blob 存储，请创建 BlobServiceClient 的实例。 以下示例演示如何使用 DefaultAzureCredential 创建客户端对象进行授权：
# TODO: Replace <storage-account-name> with your actual storage account name
account_url = "https://<storage-account-name>.blob.core.windows.net"
credential = DefaultAzureCredential()
# Create the BlobServiceClient object
blob_service_client = BlobServiceClient(account_url, credential=credential)
还可以为特定容器或 Blob 创建客户端对象，不管是直接创建还是通过 BlobServiceClient 对象创建。 要详细了解如何创建和管理客户端对象，请参阅 创建和管理与数据资源交互的客户端对象。
系统属性：系统属性存在于每个 Blob 存储资源上。 其中一些属性是可以读取或设置的，而另一些属性是只读的。 事实上，有些系统属性与某些标准 HTTP 标头对应。 适用于 Python 的 Azure 存储客户端库将维护这些属性。
用户定义的元数据：用户定义元数据包含一个或多个你为 Blob 存储资源指定的名称/值对对。 可以使用元数据存储资源的其他值。 元数据值仅用于你自己的目的，不会影响资源的行为方式。
元数据名称/值对是有效的 HTTP 标头，因此应当遵循所有控制 HTTP 标头的限制。 有关元数据命名要求的详细信息，请参阅元数据名称。
备注
使用 Blob 索引标记，还可以将任意用户定义的键/值属性与 Azure Blob 存储资源一起存储。 虽然与元数据类似，但只会自动为 Blob 索引标记编制索引，并由本机的 blob 服务进行搜索。 除非使用了单独的服务（如 Azure 搜索），否则无法对元数据进行索引和查询。
若要详细了解此功能，请参阅通过 Blob 索引（预览版）管理和查找 Azure Blob 存储上的数据。
若要在 blob 上设置属性，请使用以下方法：
清除未显式设置的任何属性。 若要保留任何现有属性，可以先检索 Blob 属性，然后使用它们填充未更新的标头。
以下代码示例设置 Blob 上的 content_type 和 content_language 系统属性，同时保留现有属性：
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)
若要检索 blob 上的属性，请使用以下方法：
以下代码示例获取 blob 的系统属性并显示一些值：
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}")
可将元数据指定为 Blob 或容器资源上的一个或多个名称/值对。 若要设置元数据，请使用以下方法发送包含名称/值对的一个字典：
以下代码示例在 blob 上设置元数据：
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)
要检索元数据，请对 blob 调用 get_blob_properties 方法以填充元数据集合，然后读取值，如下面的示例所示。 get_blob_properties 方法通过调用获取 Blob 属性操作和获取 Blob 元数据操作来检索 blob 属性和元数据。
下面的代码示例读取有关 blob 的元数据并打印每个键/值对：
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)
适用于 Python 的 Azure Blob 存储客户端库支持异步管理 blob 属性和元数据。 要详细了解项目设置要求，请参阅异步编程。
请按照以下步骤使用异步 API 设置 blob 元数据：
添加以下 import 语句：
import asyncio
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
from azure.storage.blob.aio import BlobServiceClient
添加代码以使用asyncio.run运行程序。 此函数运行传递的协同例程（我们示例中的main()），并管理asyncio事件循环。 使用 async/await 语法声明协同例程。 在此示例中，main() 协同例程先使用 async with 创建顶级 BlobServiceClient，然后调用设置 blob 元数据的方法。 请注意，只有顶级客户端需要使用async with，因为基于它创建的其他客户端会共享同一连接池。
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())
添加代码以设置 blob 元数据。 该代码与同步示例相同，不同之处在于：该方法是使用 async 关键字声明的，但在调用 get_blob_properties 和 set_blob_metadata 方法时使用 await 关键字。
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)
有了此基本设置，即可使用 async/await 语法将本文中的其他示例实现为协同例程。
若要详细了解如何使用适用于 Python 的 Azure Blob 存储客户端库来管理系统属性和用户定义的元数据，请参阅以下资源。
Azure SDK for Python 包含基于 Azure REST API 而生成的库，允许你通过熟悉的 Python 范例与 REST API 操作进行交互。 用于管理系统属性和用户定义的元数据的客户端库方法使用以下 REST API 操作：
文档
使用 Python 管理 Blob 容器的属性和元数据 - Azure Storage
了解如何使用 Python 客户端库设置和检索系统属性并将自定义元数据存储在 Azure 存储帐户的 Blob 容器中。
使用 Python 上传 blob - Azure Storage
了解如何使用 Python 客户端库将 blob 上传到 Azure 存储帐户。
使用 Python 删除和还原 Blob - Azure Storage
了解如何使用 Python 客户端库在 Azure 存储帐户中删除和还原 Blob
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