Usar o Python para gerenciar diretórios e arquivos no Azure Data Lake Storage Gen2
Este artigo mostra como usar o Python para criar e gerenciar diretórios e arquivos nas contas de armazenamento que têm um namespace hierárquico.
Para saber mais sobre como obter, definir e atualizar as listas de controle de acesso (ACLs) de diretórios e arquivos, consulte Usar o Python para gerenciar ACLs no Azure Data Lake Storage Gen2.
Pacote (PyPI) | Amostras | Referência de API | Mapeamento de Gen1 para Gen2 | Fornecer comentários
Pré-requisitos
Uma assinatura do Azure. Consulte Obter a avaliação gratuita do Azure.
Uma conta de armazenamento que tenha o namespace hierárquico habilitado. Siga estas instruções para criar um.
Configurar o seu projeto
Esta seção fornece instruções sobre como preparar um projeto para funcionar com a biblioteca de clientes do Azure Data Lake Storage para Python.
No diretório do projeto, instale pacotes para as bibliotecas de cliente do Azure Data Lake Storage e do Azure Identity usando o comando pip install
. O pacote azure-identity é necessário para conexões sem senha com os serviços do Azure.
pip install azure-storage-file-datalake azure-identity
Em seguida, abra o arquivo de código e adicione as instruções de importação necessárias. Neste exemplo, adicionamos o seguinte ao nosso arquivo .py:
import os
from azure.storage.filedatalake import (
DataLakeServiceClient,
DataLakeDirectoryClient,
FileSystemClient
)
from azure.identity import DefaultAzureCredential
Observação
O acesso a vários protocolos no Data Lake Storage permite que os aplicativos usem APIs de Blob e APIs do Data Lake Storage Gen2 para trabalhar com dados em contas de armazenamento com o namespace hierárquico (HNS) habilitado. Ao trabalhar com recursos exclusivos do Data Lake Storage Gen2, como operações de diretório e ACLs, use as APIs do Data Lake Storage Gen2, conforme mostrado neste artigo.
Ao escolher quais APIs usar em um determinado cenário, considere a carga de trabalho e as necessidades do aplicativo, juntamente com os problemas conhecidos e o impacto do HNS em cargas de trabalho e aplicativos.
Autorizar o acesso e conectar-se a recursos de dados
Para trabalhar com os exemplos de código neste artigo, você precisa criar uma instância de DataLakeServiceClient autorizada que represente a conta de armazenamento. Você pode autorizar um objeto DataLakeServiceClient
usando o Microsoft Entra ID, uma chave de acesso de conta ou uma Assinatura de Acesso Compartilhado (SAS).
Você pode usar a Biblioteca de clientes de identidade do Azure para Python para autenticar seu aplicativo com a ID do Microsoft Entra.
Crie uma instância da classe DataLakeServiceClient e passe um objeto DefaultAzureCredential.
def get_service_client_token_credential(self, account_name) -> DataLakeServiceClient:
account_url = f"https://{account_name}.dfs.core.windows.net"
token_credential = DefaultAzureCredential()
service_client = DataLakeServiceClient(account_url, credential=token_credential)
return service_client
Para saber mais sobre como usar DefaultAzureCredential
para autorizar o acesso aos dados, confira Visão geral: autenticar aplicativos Python no Azure usando o SDK do Azure.
Criar um contêiner
Um contêiner atua como um sistema de arquivos para seus arquivos. Você pode criar um contêiner usando o método a seguir:
O exemplo de código a seguir cria um contêiner e retorna um objeto FileSystemClient
para uso posterior:
def create_file_system(self, service_client: DataLakeServiceClient, file_system_name: str) -> FileSystemClient:
file_system_client = service_client.create_file_system(file_system=file_system_name)
return file_system_client
Criar um diretório
Você pode criar uma referência de diretório no contêiner usando o método a seguir:
O exemplo de código a seguir adiciona um diretório a um contêiner e retorna um objeto DataLakeDirectoryClient
para uso posterior:
def create_directory(self, file_system_client: FileSystemClient, directory_name: str) -> DataLakeDirectoryClient:
directory_client = file_system_client.create_directory(directory_name)
return directory_client
Renomear ou mover um diretório
Você pode renomear ou mover um diretório usando o método a seguir:
Passe o caminho com o novo nome do diretório no argumento new_name
. O valor deve ter o seguinte formato: {filesystem}/{directory}/{subdirectory}.
O exemplo de código a seguir mostra como renomear um subdiretório:
def rename_directory(self, directory_client: DataLakeDirectoryClient, new_dir_name: str):
directory_client.rename_directory(
new_name=f"{directory_client.file_system_name}/{new_dir_name}")
Carregar um arquivo em um diretório
Você pode carregar conteúdo em um arquivo novo ou existente usando o método a seguir:
O exemplo de código a seguir mostra como carregar um arquivo local para um diretório usando o método upload_data:
def upload_file_to_directory(self, directory_client: DataLakeDirectoryClient, local_path: str, file_name: str):
file_client = directory_client.get_file_client(file_name)
with open(file=os.path.join(local_path, file_name), mode="rb") as data:
file_client.upload_data(data, overwrite=True)
Você pode usar esse método para criar e carregar conteúdos em um novo arquivo ou pode definir o argumento overwrite
como True
para substituir um arquivo existente.
Acrescentar dados a um arquivo
Você pode carregar os dados que serão acrescentados a um arquivo usando o seguinte método:
- Método DataLakeFileClient.append_data.
O exemplo de código a seguir mostra como acrescentar dados ao final de um arquivo usando estas etapas:
- Crie um objeto
DataLakeFileClient
para representar o recurso do arquivo com o qual você está trabalhando. - Carregue dados no arquivo usando o método append_data.
- Conclua o carregamento chamando o método flush_data para gravar os dados carregados anteriormente no arquivo.
def append_data_to_file(self, directory_client: DataLakeDirectoryClient, file_name: str):
file_client = directory_client.get_file_client(file_name)
file_size = file_client.get_file_properties().size
data = b"Data to append to end of file"
file_client.append_data(data, offset=file_size, length=len(data))
file_client.flush_data(file_size + len(data))
Com esse método, os dados só podem ser acrescentados a um arquivo e a operação é limitada a 4.000 MiB por solicitação.
Baixar de um diretório
O exemplo de código a seguir mostra como baixar um arquivo de um diretório para um arquivo local usando estas etapas:
- Crie um objeto
DataLakeFileClient
para representar o arquivo que você deseja baixar. - Abra um arquivo local para gravação.
- Chame o método DataLakeFileClient.download_file para ler bytes do arquivo e, em seguida, gravar esses dados no arquivo local.
def download_file_from_directory(self, directory_client: DataLakeDirectoryClient, local_path: str, file_name: str):
file_client = directory_client.get_file_client(file_name)
with open(file=os.path.join(local_path, file_name), mode="wb") as local_file:
download = file_client.download_file()
local_file.write(download.readall())
local_file.close()
Listar conteúdo do diretório
Você pode listar o conteúdo do diretório usando o método a seguir e enumerando o resultado:
A enumeração dos caminhos no resultado pode fazer várias solicitações ao serviço durante a busca dos valores.
O código de exemplo a seguir imprime o caminho de cada subdiretório e arquivo localizado em um diretório:
def list_directory_contents(self, file_system_client: FileSystemClient, directory_name: str):
paths = file_system_client.get_paths(path=directory_name)
for path in paths:
print(path.name + '\n')
Excluir um diretório
Você pode excluir um diretório usando o método a seguir:
O exemplo de código a seguir mostra como excluir um diretório:
def delete_directory(self, directory_client: DataLakeDirectoryClient):
directory_client.delete_directory()