Python 개발자는 Azure Functions를 사용하여 가볍고 확장 가능하며 효율적인 서버리스 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이번 게시물에서는 트리거에 중점을 두겠습니다.
Azure Functions의 트리거란 무엇입니까?
트리거는 Azure Functions의 기초입니다. 함수가 호출되는 방법을 결정합니다. 각 함수에는 정확히 하나의 트리거가 있어야 하며, 트리거 유형에 따라 함수에 사용할 수 있는 데이터 페이로드가 결정됩니다. Azure는 다음을 포함한 다양한 트리거를 지원합니다.
1. HTTP 트리거
- HTTP 요청을 통해 함수를 호출할 수 있습니다.
- API를 구축하거나 웹훅에 응답하는 데 유용합니다.
- 예:
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")
매개변수:
-
route: HTTP 트리거가 응답할 URL 경로를 지정합니다. 이 경우 해당 기능은
/api/http_trigger에서 액세스할 수 있습니다. -
auth_level: 함수의 인증 수준을 결정합니다. 옵션은 다음과 같습니다:
- 익명: 인증이 필요하지 않습니다.
- 기능: 기능별 키가 필요합니다.
- ADMIN: 관리자 수준 키가 필요합니다.
2. 타이머 트리거
- 스케줄에 따라 기능을 실행합니다.
- Cron 표현식은 스케줄링에 사용됩니다.
- 예:
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.')
매개변수:
- 일정: CRON 표현식을 사용하여 일정을 정의합니다. 여기서 0 */5 * * * *는 0초부터 5분마다 함수가 실행되도록 지정합니다.
- arg_name: TimerRequest 객체를 나타내는 함수에 전달된 인수의 이름입니다.
- run_on_startup: True로 설정하면 앱이 시작될 때 함수가 즉시 실행됩니다. 기본값은 False입니다.
- use_monitor: Azure에서 누락된 일정 실행을 모니터링해야 하는지 여부를 결정합니다. True인 경우 Azure는 누락된 실행이 다시 시도되도록 합니다. 기본값은 True입니다. 이 예에서는 False로 설정되어 있습니다.
3. 블롭 트리거
- Azure Blob Storage의 변경 사항(예: 파일 업로드)에 응답합니다.
- 예:
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")
매개변수:
- arg_name: Blob 데이터를 나타내는 함수의 인수 이름을 지정합니다. 여기는 myblob입니다.
- 경로: 함수가 수신 대기하는 Blob Storage 컨테이너의 경로입니다. 이 예에서는 blobname입니다.
- 연결: Blob Storage 계정에 대한 연결 문자열이 포함된 애플리케이션 설정의 이름을 나타냅니다. 여기는 BlobStorageConnectionString입니다.
4. 대기열 트리거
- Azure Storage 대기열에 추가된 메시지에 의해 트리거됩니다.
- 예:
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")
매개변수:
- arg_name: 함수의 큐 메시지를 나타내는 인수의 이름을 지정합니다. 여기는 아즈큐입니다.
- queue_name: 함수가 수신 대기하는 Azure Storage 큐의 이름입니다. 이 경우에는 queuename입니다.
- 연결: Azure Storage 대기열에 대한 연결 문자열이 포함된 애플리케이션 설정을 나타냅니다. 여기는 QueueConnectionString입니다.
5. EventHub 트리거
- Azure Event Hub로 전송된 이벤트에 의해 트리거됩니다.
- 예:
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.')
매개변수:
- arg_name: 함수에서 이벤트 데이터를 수신할 매개변수의 이름을 지정합니다. 이 경우 azeventhub는 들어오는 EventHubEvent를 나타내는 변수가 됩니다.
- event_hub_name: 이는 함수가 수신 대기 중인 이벤트 허브의 이름을 나타냅니다. eventhubname을 Event Hub의 실제 이름으로 바꿉니다.
- 연결: 이벤트 허브에 대한 연결 문자열이 포함된 애플리케이션 설정의 이름을 나타냅니다. Azure 함수 앱의 설정에 적절한 연결 문자열 값과 함께 EventHubConnectionString이라는 항목이 포함되어 있는지 확인하세요.
6. ServiceBus 큐 트리거
- Azure Service Bus 큐에 추가된 메시지에 의해 트리거됩니다.
- 예:
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")
매개변수:
- arg_name: 이는 함수에서 메시지 데이터를 수신할 매개변수의 이름을 지정합니다. 이 경우 azservicebus는 들어오는 ServiceBusMessage를 나타내는 변수가 됩니다.
- queue_name: 이는 함수가 수신 대기 중인 Service Bus 큐의 이름을 나타냅니다. servicebusqueuename을 Service Bus 큐의 실제 이름으로 바꿉니다.
- connection: Service Bus에 대한 연결 문자열이 포함된 애플리케이션 설정의 이름을 나타냅니다. Azure 함수 앱의 설정에 적절한 연결 문자열 값과 함께 ServiceBusConnectionString이라는 항목이 포함되어 있는지 확인하세요.
7. ServiceBus 주제 트리거
- Azure Service Bus 주제에 게시된 메시지에 의해 트리거됩니다.
- 예:
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")
매개변수:
- arg_name: 함수에서 Service Bus 메시지를 나타내는 인수의 이름을 지정합니다. 여기는 azservicebus입니다.
- subscription_name: 트리거가 수신하는 Service Bus 구독의 이름입니다.
- topic_name: 트리거가 수신하는 Service Bus 주제의 이름입니다. 이 예에서는 servicebustopicname입니다.
- 연결: Azure Service Bus 네임스페이스에 대한 연결 문자열이 포함된 애플리케이션 설정을 나타냅니다. 여기는 ServiceBusConnectionString입니다.
기타 트리거
- Cosmos DB 트리거: 변경 피드 메커니즘을 활용하여 Azure Cosmos DB 데이터베이스의 변경 사항(삽입 및 업데이트)에 응답합니다.
- Dapr 게시 출력 바인딩: 함수가 실행 중에 Dapr 주제에 메시지를 게시할 수 있도록 하여 마이크로서비스 간 통신을 촉진합니다.
- Dapr 서비스 호출 트리거: 다른 Dapr 지원 서비스에서 직접 기능을 호출하여 서비스 간 통신을 지원합니다.
- Dapr 주제 트리거: Dapr의 게시-구독 메시징 패턴을 통해 특정 주제에 게시된 메시지에 대한 응답으로 기능을 실행합니다.
- Event Grid 트리거: 이벤트가 Azure Event Grid 주제로 전송될 때 기능을 활성화하여 반응형 이벤트 기반 아키텍처를 허용합니다.
위 내용은 Python을 사용한 Azure Functions: 트리거의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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