如何将 JSON 发布到 Durable Azure Function (Python)？

Question

我想从 Azure 数据工厂调用 Durable Azure Functions。 我想将 json 发布到函数并在函数处理完成后获取状态。 我的最终目标是成功运行需要 10 分钟没有超时的函数。

我已经使用 GET 方法从 ADF 成功执行了 Azure 函数活动。

现在我需要建议修改 Orchestrator 的 Python 代码以接受 json 并使用 json 值来过滤处理哪个结果集。 {“国家”：“日本”}

当前代码库来自教程： https : //docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/durable/quickstart-python-vscode

我从这里遵循 Durable Function 指令： http : //datanrg.blogspot.com/2020/10/using-durable-functions-in-azure-data.html

# This function an HTTP starter function for Durable Functions.
# Before running this sample, please:
# - create a Durable orchestration function
# - create a Durable activity function (default name is "Hello")
# - add azure-functions-durable to requirements.txt
# - run pip install -r requirements.txt

import logging

import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df


async def main(req: func.HttpRequest, starter: str) -> func.HttpResponse:
client = df.DurableOrchestrationClient(starter)
instance_id = await client.start_new(req.route_params["functionName"], None, None)

logging.info(f"Started orchestration with ID = '{instance_id}'.")

return client.create_check_status_response(req, instance_id)

#  This function is not intended to be invoked directly. Instead it will be
# triggered by an HTTP starter function.
# Before running this sample, please:
# - create a Durable activity function (default name is "Hello")
# - create a Durable HTTP starter function
# - add azure-functions-durable to requirements.txt
# - run pip install -r requirements.txt

import logging
import json

import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df


def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):
result1 = yield context.call_activity('Hello', "Tokyo")
result2 = yield context.call_activity('Hello', "Seattle")
result3 = yield context.call_activity('Hello', "London")
return [result1, result2, result3]

main = df.Orchestrator.create(orchestrator_function)


# This function is not intended to be invoked directly. Instead it will be
# triggered by an orchestrator function.
# Before running this sample, please:
# - create a Durable orchestration function
# - create a Durable HTTP starter function
# - add azure-functions-durable to requirements.txt
# - run pip install -r requirements.txt

import logging


def main(name: str) -> str:
    return f"Hello {name}!"

Answer 1

现在我需要建议修改 Orchestrator 的 Python 代码以接受 json 并使用 json 值来过滤处理哪个结果集。 {“国家”：“日本”}

import azure.durable_functions as df
import azure.functions as func


async def main(documents: func.DocumentList, starter: str):
    client = df.DurableOrchestrationClient(starter)
    instance_id = await client.start_new('MyDFOrchestrator', {"doc_list": [{doc1}, {doc2}, {doc3}]})
    logging.info(f"Started orchestration ID {instance_id}")

将 JSON 作为输入值传递给 Orchestrator 应该没问题。 有一个例子在这里它确实相似。 虽然示例是使用http触发器，但这里的相关区域与您在启动器/触发函数中使用的触发器无关。

或者，您可以创建一个具体的可序列化类来保存模型/实体结构（比原始 json 清晰得多）。 要创建可序列化的类，我们只需要您的类导出两个静态方法：to_json() 和 from_json()。 Durable Functions 框架将内部调用这些类来序列化和反序列化您的自定义类。