快速入門:搭配適用於 Python 的 Azure SDK 使用適用於數據表的 Azure Cosmos DB
在本快速入門中,您會使用適用於 Python 的 Azure SDK 來部署適用於數據表的基本 Azure Cosmos DB 應用程式。 Azure Cosmos DB for Table 是無架構的數據存放區,可讓應用程式將結構化數據表數據儲存在雲端中。 您將瞭解如何使用適用於 Python 的 Azure SDK,在 Azure Cosmos DB 資源內建立資料表、數據列及執行基本工作。
API 參考文件 | 程式庫原始程式碼 | 套件 (PyPI) | Azure Developer CLI
必要條件
- Azure Developer CLI
- Docker Desktop
- Python 3.12
如果您沒有 Azure 帳戶,請在您開始之前先建立 免費帳戶。
初始化專案
使用 Azure 開發人員 CLI (azd
) 建立適用於資料表帳戶的 Azure Cosmos DB,並部署容器化範例應用程式。 應用程式範例使用用戶端程式庫管理、建立、讀取和查詢樣本資料。
在空的目錄中開啟終端機。
如果您尚未通過驗證,請使用
azd auth login
向 Azure 開發人員 CLI 進行驗證。 依照工具指定的步驟,使用您慣用的 Azure 認證向 CLI 進行驗證。azd auth login
使用
azd init
來初始化專案。azd init --template cosmos-db-table-python-quickstart
在初始化期間,請設定唯一的環境名稱。
使用
azd up
部署 Azure Cosmos DB 帳戶。 Bicep 範本也會部署範例 Web 應用程式。azd up
在布建程式期間,選取您的訂用帳戶、所需的位置和目標資源群組。 等候佈建程序完成。 此流程「大約需要五分鐘」的時間。
Azure 資源佈建完成後,輸出將包含正在執行的 Web 應用程式的 URL。
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.
請使用主控台中的 URL,以在瀏覽器中導覽至您的 Web 應用程式。 觀察執行中應用程式的輸出。
安裝用戶端程式庫
用戶端連結庫可透過 PyPi 作為 azure-data-tables
套件使用。
開啟終端機,然後導覽至
/src
資料夾。cd ./src
如果尚未安裝,則請使用
pip install
來安裝azure-data-tables
套件。pip install azure-data-tables
開啟並檢閱 src/requirements.txt 檔案,以驗證
azure-data-tables
專案是否存在。
物件模型
名稱 | 描述 |
---|---|
TableServiceClient |
此類型是主要客戶端類型,可用來管理全帳戶元數據或資料庫。 |
TableClient |
此類型代表帳戶內數據表的用戶端。 |
程式碼範例
範本中的範例程式代碼會使用名為 的 cosmicworks-products
數據表。 數據表 cosmicworks-products
包含詳細數據,例如名稱、類別、數量、價格、唯一標識碼,以及每個產品的銷售旗標。 容器會使用唯一 標識碼 作為數據列索引鍵,而 類別 目錄作為分割區索引鍵。
驗證用戶端
此範例會建立 型別 TableServiceClient
的新實例。
credential = DefaultAzureCredential()
client = TableServiceClient(endpoint="<azure-cosmos-db-table-account-endpoint>", credential=credential)
取得數據表
此範例會使用 GetTableClient
型別的 TableClient
函式,建立 型別的TableServiceClient
實例。
table = client.get_table_client("<azure-cosmos-db-table-name>")
建立實體
在數據表中建立新實體最簡單的方式是建立新的 物件,以確保您指定強制 RowKey
和 PartitionKey
屬性。
new_entity = {
"RowKey": "aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
"PartitionKey": "gear-surf-surfboards",
"Name": "Yamba Surfboard",
"Quantity": 12,
"Sale": False,
}
使用 upsert_entity
在數據表中建立實體。
created_entity = table.upsert_entity(new_entity)
取得實體
您可以使用 從資料表 get_entity
擷取特定實體。
existing_entity = table.get_entity(
row_key="aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
partition_key="gear-surf-surfboards",
)
查詢實體
插入實體之後,您也可以執行查詢來取得所有符合特定篩選的實體,方法是搭配 query_entities
字元串 OData 篩選。
category = "gear-surf-surfboards"
filter = f"PartitionKey eq '{category}'"
entities = table.query_entities(query_filter=filter)
使用 for
迴圈剖析查詢的編頁結果。
for entity in entities:
# Do something
清除資源
當您不再需要範例應用程式或資源時,請移除對應的部署和所有資源。
azd down