


Azure Functions est un service informatique sans serveur fourni par Microsoft Azure, permettant aux développeurs d'exécuter du code piloté par les événements sans se soucier de la gestion du serveur. Dans cet article, nous expliquerons comment déployer Azure Functions à l’aide de Python.
Conditions préalables
Avant de commencer, assurez-vous d'avoir les éléments suivants :
1. Un compte Azure.
2. Azure CLI installé. S'il n'est pas installé, suivez ces étapes pour le configurer :
Pour Windows : téléchargez et installez le programme d'installation MSI à partir d'ici.
Pour macOS : utilisez Homebrew pour l'installer :
brew update && brew install azure-cli
- Pour Linux : utilisez votre gestionnaire de packages pour installer Azure CLI. Par exemple:
curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash
Pour les étapes d'installation détaillées, reportez-vous à la documentation officielle ici.
3. Python (3.9 ou version ultérieure).
4. Visual Studio Code ou tout autre IDE préféré.
5. Les outils de base Azure Functions installés. Vous pouvez l'installer via npm :
npm install -g azure-functions-core-tools@4 --unsafe-perm true
Étape 1 : Créer une application Azure Function localement
1. Ouvrez votre terminal et créez un nouveau répertoire pour votre projet :
mkdir azure-functions-python cd azure-functions-python
2. Initialisez un nouveau projet Azure Functions :
func init . --python
Cela configure la structure de projet et les fichiers nécessaires pour Python.
3. Créez une nouvelle fonction :
func new
Sélectionnez un modèle (par exemple, un déclencheur HTTP), spécifiez le paramètre « authLevel » (par exemple, « anonyme » pour un accès public, ou « fonction » ou « admin » pour un accès restreint) et donnez un nom à votre fonction.
Étape 2 : tester localement
1. Exécutez la fonction Azure localement :
func start
2. Ouvrez un navigateur et testez la fonction à l'aide de l'URL fournie dans la sortie du terminal. Modifiez la fonction pour renvoyer un simple « Hello, World ! » message en éditant le fichier Python principal de la fonction (function_app.py) et en le mettant à jour comme suit :
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!", status_code=200)
3. Enregistrez le fichier et réexécutez la fonction localement pour voir le résultat mis à jour.
func start
Étape 3 : Préparez le déploiement
1. Connectez-vous à votre compte Azure :
az login
2. Créez un nouveau groupe de ressources (facultatif, vous pouvez en créer un nouveau ou en utiliser un existant) :
Pour créer un nouveau groupe de ressources :
az group create --name MyResourceGroup --location eastus
ou répertoriez les groupes de ressources existants :
az group list --output table
Pour sélectionner un groupe de ressources existant, utilisez son nom directement dans les commandes suivantes, comme dans le paramètre --resource-group des commandes Azure CLI.
3. Créer un compte de stockage : Pour créer un nouveau compte de stockage (obligatoire pour Azure Functions) :
az storage account create --name mystorageaccount --location eastus --resource-group MyResourceGroup --sku Standard_LRS
Vous pouvez également sélectionner un compte de stockage existant en faisant référence à son nom dans la commande suivante.
4. Créez une application de fonction :
brew update && brew install azure-cli
Étape 4 : Déployer sur Azure
1. Déployez votre application de fonction à l'aide d'Azure CLI :
curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash
2. Après le déploiement, notez l'URL fournie dans le résultat pour tester votre fonction déployée.
Étape 5 : testez votre fonction déployée
1. Ouvrez un navigateur ou utilisez un outil comme Postman pour tester votre fonction avec l'URL déployée.
2. Confirmez que cela fonctionne comme prévu.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.

ChooseArraySoverListsInpyThonforBetterperformanceAndmemeMoryEfficacitéInSpecificScenarios.1) LargenumericalDatasets: ArraySreduceDeMemoryUsage.2)

Dans Python, vous pouvez utiliser pour les boucles, énumérer et les compréhensions de liste pour traverser les listes; En Java, vous pouvez utiliser des boucles traditionnelles et améliorées pour les boucles pour traverser les tableaux. 1. Les méthodes de traversée de la liste Python incluent: pour la compréhension de la boucle, de l'énumération et de la liste. 2. Les méthodes de traversée du tableau Java comprennent: traditionnel pour la boucle et amélioré pour la boucle.

L'article traite de la nouvelle instruction "Match" de Python introduite dans la version 3.10, qui constitue un équivalent pour les instructions de commutation dans d'autres langues. Il améliore la lisibilité du code et offre des avantages de performance par rapport aux if-elif-el traditionnels

Les groupes d'exception dans Python 3.11 permettent de gérer plusieurs exceptions simultanément, améliorant la gestion des erreurs dans des scénarios simultanés et des opérations complexes.

Les annotations de fonction dans Python ajoutent des métadonnées aux fonctions pour la vérification de type, la documentation et la prise en charge de l'IDE. Ils améliorent la lisibilité du code, la maintenance et sont cruciaux dans le développement de l'API, la science des données et la création de bibliothèques.


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