Azure 컨테이너 생성, Blob 업로드 & 다운로드 , 컨테이너 삭제
프로젝트 만들기
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1. 새로운 디렉터리 생성
mkdir blob-quickstart-v12
2. 그 안에 data 디렉터리 생성
: Blob 데이터 파일 생성%저장
cd blob-quickstart-v12
mkdir data
패키지 설치
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pip install azure-storage-blob앱 프레임워크 설정
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import os, uuid
from azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient, __version__
try:
print("Azure Blob storage v" + __version__ + " - Python quickstart sample")
# Quick start code goes here
except Exception as ex:
print('Exception:')
print(ex)-> 저장 파일명 : blob-quickstart-v12.py
Azure Portal에서 자격 증명 복사
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Azure potal 스토리지계정에 들어갈 수 있는 KEY를 받는다.
설정 -> 엑세스 키->연결 문자열 복사한다.
스토리지 연결 문자열 구성
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setx AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING "<yourconnectionstring>"환경변수 넣은 후, 파이썬 프로그램 다시 시작.(Kernel restart)
개체 모델
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Azure Blob storage는 대량의 비정형 데이터를 저장하도록 최적화되어 있습니다.
비정형 데이터는 텍스트 또는 이진 데이터와 같은 특정 데이터 모델 또는 정의를 따르지 않는 데이터.
Blob storage는 세 가지 유형의 리소스를 제공합니다.
1. 스토리지 계정 2. 스토리지 계정의 컨테이너 3. 컨테이너의 blob
사진 설명을 입력하세요.
BlobServiceClient:
BlobServiceClient 클래스를 사용하여 Azure Storage 리소스 및 blob 컨테이너를 조작할 수 있습니다.
ContainerClient:
ContainerClient 클래스를 사용하여 Azure Storage 컨테이너 및 해당 blob을 조작할 수 있습니다.
BlobClient:
BlobClient 클래스를 사용하여 Azure Storage blob을 조작할 수 있습니다.
코드 예제
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연결 문자열 가져오기
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스토리지 연결 문자열 (환경변수 설정한거)으로 스토리지 계정에 대한 연결 문자열을 검색합니다.
# Retrieve the connection string for use with the application. The storage
# connection string is stored in an environment variable on the machine
# running the application called AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING. If the environment variable is
# created after the application is launched in a console or with Visual Studio,
# the shell or application needs to be closed and reloaded to take the
# environment variable into account.
connect_str = os.getenv('AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING')컨테이너 만들기
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# Create the BlobServiceClient object which will be used to create a container client
blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connect_str)
# Create a unique name for the container
container_name = "quickstart" + str(uuid.uuid4())
# Create the container
container_client = blob_service_client.create_container(container_name)1. BlobServiceClient 클래스의 인스턴스 만들기
blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connect_str)
2. 컨테이너 이름 설정 / 생성
컨테이너 blob 업로드
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# Create a file in local data directory to upload and download
local_path = "./data"
local_file_name = "quickstart" + str(uuid.uuid4()) + ".txt"
upload_file_path = os.path.join(local_path, local_file_name)
# Write text to the file
file = open(upload_file_path, 'w')
file.write("Hello, World!")
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)1. ./data(로컬 디렉터리) 에
quickstart 이라는 txt 파일 생성
2. 파일에 Hello world 작성
3. blob_service_client.get_blob_client() 호출
4.upload_blob(data) 이용해
quickstart.txt 파일을 blob에 업로드
컨테이너의 Blob 나열
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print("\nListing blobs...")
# List the blobs in the container
blob_list = container_client.list_blobs()
for blob in blob_list:
print("\t" + blob.name)컨테이너 안에 Blob을 나열시킨다
Blob 업로드 확인 차원으로
Blob 다운로드
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# Download the blob to a local file
# Add 'DOWNLOAD' before the .txt extension so you can see both files in the data directory
download_file_path = os.path.join(local_path, str.replace(local_file_name ,'.txt', 'DOWNLOAD.txt'))
print("\nDownloading blob to \n\t" + download_file_path)
with open(download_file_path, "wb") as download_file:
download_file.write(blob_client.download_blob().readall())
컨테이너 삭제
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# Clean up
print("\nPress the Enter key to begin clean up")
input()
print("Deleting blob container...")
container_client.delete_container()
print("Deleting the local source and downloaded files...")
os.remove(upload_file_path)
os.remove(download_file_path)
print("Done")input() : 입력 일시중지. enter 치면 실행 .