Python を使用した Azure Functions: トリガー
Python 開発者は、Azure Functions を使用して、軽量でスケーラブルで効率的なサーバーレス アプリケーションを作成できます。この投稿では、トリガーに焦点を当てます。
Azure Functions のトリガーとは何ですか?
トリガーは Azure Functions の基礎です。これらは、関数の呼び出し方法を決定します。各関数にはトリガーが 1 つだけ必要であり、トリガーのタイプによって関数で使用できるデータ ペイロードが決まります。 Azure は、次のようなさまざまなトリガーをサポートしています。
1. HTTPトリガー
- HTTP リクエスト経由で関数を呼び出すことができます。
- API の構築や Webhook への応答に役立ちます。
- 例:
import azure.functions as func import datetime import json import logging app = func.FunctionApp() @app.route(route="http_trigger", auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS) def http_trigger(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse: logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.') return func.HttpResponse("Hello world from HTTP trigger")
パラメータ:
-
route: HTTP トリガーが応答する URL パスを指定します。この場合、関数は
/api/http_trigger. でアクセスできます。
-
auth_level: 関数の認証レベルを決定します。オプションには次のものが含まれます。
- 匿名: 認証は必要ありません。
- 機能: 機能固有のキーが必要です。
- ADMIN: 管理者レベルのキーが必要です。
2.タイマートリガー
- スケジュールに基づいて機能を実行します。
- Cron 式はスケジュールに使用されます。
- 例:
import azure.functions as func import datetime import json import logging app = func.FunctionApp() @app.timer_trigger(schedule="0 */5 * * * *", arg_name="myTimer", run_on_startup=False, use_monitor=False) def timer_trigger(myTimer: func.TimerRequest) -> None: if myTimer.past_due: logging.info('The timer is past due!') logging.info('Python timer trigger function executed.')
パラメータ:
- schedule: CRON 式を使用してスケジュールを定義します。ここで、 0 */5 * * * * は、関数が 0 秒目から開始して 5 分ごとに実行されることを指定します。
- arg_name: TimerRequest オブジェクトを表す、関数に渡される引数の名前。
- run_on_startup: True に設定すると、アプリの起動時に関数がすぐに実行されます。デフォルトは False です。
- use_monitor: Azure がスケジュールの実行漏れを監視するかどうかを決定します。 True の場合、Azure は失敗した実行を確実に再試行します。デフォルトは True です。この例では、False に設定されています。
3.ブロブトリガー
- Azure Blob Storage の変更 (ファイルのアップロードなど) に応答します。
- 例:
import azure.functions as func import datetime import json import logging app = func.FunctionApp() @app.blob_trigger(arg_name="myblob", path="blobname", connection="BlobStorageConnectionString") def BlobTrigger(myblob: func.InputStream): logging.info(f"Python blob trigger function processed blob" f"Name: {myblob.name}" f"Blob Size: {myblob.length} bytes")
パラメータ:
- arg_name: BLOB データを表す関数の引数の名前を指定します。これが myblob です。
- path: 関数がリッスンする Blob Storage コンテナー内のパス。この例では、blobname です。
- connection: Blob Storage アカウントの接続文字列を含むアプリケーション設定の名前を参照します。ここでは BlobStorageConnectionString です。
4.キュートリガー
- Azure Storage Queue に追加されたメッセージによってトリガーされます。
- 例:
import azure.functions as func import datetime import json import logging app = func.FunctionApp() @app.route(route="http_trigger", auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS) def http_trigger(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse: logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.') return func.HttpResponse("Hello world from HTTP trigger")
パラメータ:
- arg_name: 関数内のキュー メッセージを表す引数の名前を指定します。こちら、アズキューです
- queue_name: 関数がリッスンする Azure ストレージ キューの名前。この場合、それはキュー名です。
- connection: Azure Storage Queue の接続文字列を含むアプリケーション設定を指します。ここでは、QueueConnectionString です。
5.イベントハブトリガー
- Azure Event Hub に送信されたイベントによってトリガーされます。
- 例:
import azure.functions as func import datetime import json import logging app = func.FunctionApp() @app.timer_trigger(schedule="0 */5 * * * *", arg_name="myTimer", run_on_startup=False, use_monitor=False) def timer_trigger(myTimer: func.TimerRequest) -> None: if myTimer.past_due: logging.info('The timer is past due!') logging.info('Python timer trigger function executed.')
パラメータ:
- arg_name: これは、関数内でイベント データを受け取るパラメーターの名前を指定します。この場合、azeventhub は受信 EventHubEvent を表す変数になります。
- event_hub_name: これは、関数がリッスンしているイベント ハブの名前を示します。 eventhubname をイベント ハブの実際の名前に置き換えます。
- connection: これは、イベント ハブの接続文字列を含むアプリケーション設定の名前を指します。 Azure Function App の設定に、適切な接続文字列値を含む EventHubConnectionString という名前のエントリが含まれていることを確認してください。
6. ServiceBus キュー トリガー
- Azure Service Bus キューに追加されたメッセージによってトリガーされます。
- 例:
import azure.functions as func import datetime import json import logging app = func.FunctionApp() @app.blob_trigger(arg_name="myblob", path="blobname", connection="BlobStorageConnectionString") def BlobTrigger(myblob: func.InputStream): logging.info(f"Python blob trigger function processed blob" f"Name: {myblob.name}" f"Blob Size: {myblob.length} bytes")
パラメータ:
- arg_name: これは、関数内でメッセージ データを受け取るパラメーターの名前を指定します。この場合、azservicebus は受信 ServiceBusMessage を表す変数になります。
- queue_name: これは、関数がリッスンしている Service Bus キューの名前を示します。 servicebusqueuename を Service Bus キューの実際の名前に置き換えます。
- connection: これは、Service Bus の接続文字列を含むアプリケーション設定の名前を指します。 Azure Function App の設定に、適切な接続文字列値を含む ServiceBusConnectionString という名前のエントリが含まれていることを確認してください。
7. ServiceBus トピックのトリガー
- Azure Service Bus トピックにパブリッシュされたメッセージによってトリガーされます。
- 例:
import azure.functions as func import datetime import json import logging app = func.FunctionApp() @app.route(route="http_trigger", auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS) def http_trigger(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse: logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.') return func.HttpResponse("Hello world from HTTP trigger")
パラメータ:
- arg_name: 関数内の Service Bus メッセージを表す引数の名前を指定します。ここでは、azservicebus です。
- subscription_name: トリガーがリッスンする Service Bus サブスクリプションの名前。
- topic_name: トリガーがリッスンする Service Bus トピックの名前。この例では、servicebustopicname. です。
- connection: Azure Service Bus 名前空間の接続文字列を含むアプリケーション設定を指します。ここでは、ServiceBusConnectionString です。
その他のトリガー
- Cosmos DB トリガー: 変更フィード メカニズムを利用して、Azure Cosmos DB データベースの変更 (挿入と更新) に応答します。
- Dapr Publish Output Binding: 関数が実行中にメッセージを Dapr トピックに発行できるようにし、マイクロサービス間の通信を容易にします。
- Dapr サービス呼び出しトリガー: 他の Dapr 対応サービスによって関数を直接呼び出せるようにし、サービス間通信をサポートします。
- Dapr トピック トリガー: Dapr のパブリッシュ/サブスクライブ メッセージング パターンを介して特定のトピックにパブリッシュされたメッセージに応答して関数を実行します。
- Event Grid トリガー: イベントが Azure Event Grid トピックに送信されるときに関数をアクティブ化し、リアクティブなイベント駆動型アーキテクチャを可能にします。
以上がPython を使用した Azure Functions: トリガーの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
