使用Python和Azure函数将URL参数另存为CSV文件

我想用HTTP POST发送一些数据，如下所示：

https://httptrigger-testfunction.azurewebsites.net/api/HttpTrigger1?id
=test&serial_id
=1254&device_tra
=302&received_time
=2021-03-01

我从微软的示例中编写了一个Azure函数，从HTTP POST中读取“name”。 现在，我想读取上述数据并将其保存到blob存储上的CSV文件中。 我应该使用哪个模块

示例代码：

import logging

import azure.functions as func


def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
    logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')

    name = req.params.get('name')
    if not name:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            name = req_body.get('name')

    if name:
        
        return func.HttpResponse(f"Hello, {name}. This HTTP triggered function executed successfully.")
    else:
        return func.HttpResponse(
             "This HTTP triggered function executed successfully. Pass a name in the query string or in the request body for a personalized response.",
             status_code=200
        )

您可以使用。这是一个ADLS第2代，如果您使用的是第1代或更旧的找到正确的

请看“”部分，它显示了如何将字符串数据写入blob。例如，在下面的代码中，您希望将csv内容放入变量

数据中

from azure.storage.filedatalake import DataLakeFileClient

data = b"abc"
file = DataLakeFileClient.from_connection_string("my_connection_string",
                                                 file_system_name="myfilesystem", file_path="myfile")

file.append_data(data, offset=0, length=len(data))
file.flush_data(len(data))

再来一些

您需要使用一些正在写入内存字符串（可能）而不是本地文件的字符串，然后将该字符串写入ADL


如果从代码和示例中看不明显，可以使用
req.params
访问params。除了body之外，没有任何东西具有
getter
请参考我的代码：

import logging
from azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient
import azure.functions as func
import os, uuid
import tempfile


def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
    logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')

    connect_str = "<your-connection-string>"
    container_name = "<your-container-name>"

    id = req.params.get('id')
    if not id:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            id = req_body.get('id')
    
    serial_id = req.params.get('serial_id')
    if not serial_id:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            serial_id = req_body.get('serial_id')

    device_tra = req.params.get('device_tra')
    if not device_tra:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            device_tra = req_body.get('device_tra')

    received_time = req.params.get('received_time')
    if not received_time:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            received_time = req_body.get('received_time')

    # Create the BlobServiceClient object which will be used to create a container client
    blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connect_str)

    # Create the container
    container_client = blob_service_client.get_container_client(container_name)

    # Create a local directory to hold blob data
    local_path = tempfile.gettempdir()

    # Create a file in the local data directory to upload and download
    local_file_name = str(uuid.uuid4()) + ".csv"
    upload_file_path = os.path.join(local_path, local_file_name)
    logging.info(upload_file_path)

    # Write text to the file
    file = open(upload_file_path, 'w')
    csv_content = id + "," + serial_id + "," + device_tra + "," + received_time
    logging.info(csv_content)
    
    file.write(csv_content)
    file.close()

    # Create a blob client using the local file name as the name for the blob
    blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob=local_file_name)

    print("\nUploading to Azure Storage as blob:\n\t" + local_file_name)

    # Upload the created file
    with open(upload_file_path, "rb") as data:
        blob_client.upload_blob(data)

    if id:
        return func.HttpResponse(f"Hello, {id}. This HTTP triggered function executed successfully.")
    else:
        return func.HttpResponse(
             "This HTTP triggered function executed successfully. Pass a name in the query string or in the request body for a personalized response.",
             status_code=200
        )


导入日志
从azure.storage.blob导入BlobServiceClient、BlobClient、ContainerClient
将azure.1函数导入为func
导入操作系统，uuid
导入临时文件
def main（请求：func.HttpRequest）->func.HttpResponse:
info（'Python HTTP触发器函数处理了一个请求'）
connect_str=“”
容器名称=“”
id=req.params.get（'id'）
如果没有身份证：
尝试：
req_body=req.get_json（）
除值错误外：
通过
其他：
id=req\u body.get（'id'）
serial\u id=req.params.get（'serial\u id'）
如果不是序列号：
尝试：
req_body=req.get_json（）
除值错误外：
通过
其他：
serial\u id=req\u body.get（'serial\u id'）
device_tra=req.params.get（'device_tra'）
如果不是设备故障：
尝试：
req_body=req.get_json（）
除值错误外：
通过
其他：
device\u tra=req\u body.get（'device\u tra'）
received_time=req.params.get（'received_time'））
如果未在指定时间收到：
尝试：
req_body=req.get_json（）
除值错误外：
通过
其他：
received_time=req_body.get（'received_time'））
#创建BlobServiceClient对象，该对象将用于创建容器客户端
blob\u服务\u客户端=BlobServiceClient.from\u连接\u字符串（connect\u str）
#创建容器
container\u client=blob\u service\u client.get\u container\u client（container\u name）
#创建本地目录以保存blob数据
local_path=tempfile.gettempdir（）
#在本地数据目录中创建要上载和下载的文件
本地文件名=str（uuid.uuid4（））+“.csv”
upload\u file\u path=os.path.join（本地路径，本地文件名）
logging.info（上传文件路径）
#将文本写入文件
文件=打开（上传文件路径“w”）
csv_content=id+“，“+串行_id+”，“+设备_tra+”，“+接收时间”
logging.info（csv\u内容）
文件写入（csv_内容）
file.close（）文件
#使用本地文件名作为blob的名称创建blob客户端
blob\u client=blob\u service\u client.get\u blob\u client（container=container\u name，blob=local\u file\u name）
打印（“\n以blob:\n\t”+本地\u文件\u名称加载到Azure存储）
#上载创建的文件
打开（上传文件路径“rb”）作为数据：
blob_客户端。上载\u blob（数据）
如果id为：
返回func.HttpResponse（f“Hello，{id}。此HTTP触发函数已成功执行。”）
其他：
返回func.HttpResponse(
“此HTTP触发的函数已成功执行。请在查询字符串或请求正文中为个性化响应传递名称。”，
状态代码=200
)

或者您可以使用以下代码：

import logging
from azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient
import azure.functions as func
import os, uuid
import tempfile
import csv


def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
    logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')

    connect_str = "<your-connection-string>"
    container_name = "<your-container-name>"

    id = req.params.get('id')
    if not id:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            id = req_body.get('id')
    
    serial_id = req.params.get('serial_id')
    if not serial_id:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            serial_id = req_body.get('serial_id')

    device_tra = req.params.get('device_tra')
    if not device_tra:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            device_tra = req_body.get('device_tra')

    received_time = req.params.get('received_time')
    if not received_time:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            received_time = req_body.get('received_time')

    # Create the BlobServiceClient object which will be used to create a container client
    blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connect_str)

    # Create the container
    container_client = blob_service_client.get_container_client(container_name)

    # Create a local directory to hold blob data
    local_path = tempfile.gettempdir()

    # Create a file in the local data directory to upload and download
    local_file_name = str(uuid.uuid4()) + ".csv"
    upload_file_path = os.path.join(local_path, local_file_name)
    logging.info(upload_file_path)

    with open(upload_file_path, 'w', newline='') as csvfile:
        filewriter = csv.writer(csvfile, delimiter=',',
                                quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
        filewriter.writerow(['id', 'serial_id', 'device_tra', 'received_time'])
        filewriter.writerow([id, serial_id, device_tra, received_time])

    # Create a blob client using the local file name as the name for the blob
    blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob=local_file_name)

    print("\nUploading to Azure Storage as blob:\n\t" + local_file_name)

    # Upload the created file
    with open(upload_file_path, "rb") as data:
        blob_client.upload_blob(data)

    if id:
        return func.HttpResponse(f"Hello, {id}. This HTTP triggered function executed successfully.")
    else:
        return func.HttpResponse(
             "This HTTP triggered function executed successfully. Pass a name in the query string or in the request body for a personalized response.",
             status_code=200
        )

导入日志
从azure.storage.blob导入BlobServiceClient、BlobClient、ContainerClient
将azure.1函数导入为func
导入操作系统，uuid
导入临时文件
导入csv
def main（请求：func.HttpRequest）->func.HttpResponse:
info（'Python HTTP触发器函数处理了一个请求'）
connect_str=“”
容器名称=“”
id=req.params.get（'id'）
如果没有身份证：
尝试：
req_body=req.get_json（）
除值错误外：
通过
其他：
id=req\u body.get（'id'）
serial\u id=req.params.get（'serial\u id'）
如果不是序列号：
尝试：
req_body=req.get_json（）
除值错误外：
通过
其他：
serial\u id=req\u body.get（'serial\u id'）
device_tra=req.params.get（'device_tra'）
如果不是设备故障：
尝试：
req_body=req.get_json（）
除值错误外：
通过
其他：
device\u tra=req\u body.get（'device\u tra'）
received_time=req.params.get（'received_time'））
如果未在指定时间收到：
尝试：
req_body=req.get_json（）
除值错误外：
通过
其他：
received_time=req_body.get（'received_time'））
#创建BlobServiceClient对象，该对象将用于创建容器客户端
blob\u服务\u客户端=BlobServiceClient.from\u连接\u字符串（connect\u str）
#创建容器
container\u client=blob\u service\u client.get\u container\u client（container\u name）
#创建本地目录以保存blob数据
local_path=tempfile.gettempdir（）
#在本地数据目录中创建要上载和下载的文件
本地文件名=str（uuid.uuid4（））+“.csv”
upload\u file\u path=os.path.join（本地路径，本地文件名）
logging.info（上传文件路径）
打开（上传文件路径为“w”，换行符为“”）作为csvfile:
filewriter=csv.writer（csvfile，分隔符='，'，
quotechar='|'，quoting=csv.QUOTE|U最小值）
filewriter.writerow（['id'，'serial\u id'，'device\u tra'，'received\u time']））
filewriter.writerow（[id，串行id，设备传输，接收时间]）
#使用本地文件名作为blob的名称创建blob客户端
blob_cli