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小编:Python对Azure函数的支持现在已经普遍可用,可以跨数据科学、机器学习、自动化资源管理等领域托管您的生产工作负载。现在,您可以开发python3.6应用程序,以便在跨平台、开源函数

宣布在Azure函数中全面提供Python支持

Python对Azure函数的支持现在已经普遍可用,可以跨数据科学、机器学习、自动化资源管理等领域托管您的生产工作负载。现在,您可以开发python3.6应用程序,以便在跨平台、开源函数2.0运行时上运行。这些可以作为代码或Docker容器发布到Azure中基于Linux的无服务器托管平台。这个堆栈为我们早期采用者的解决方案创新提供了动力,通用电气航空(General Electric Aviation)和TCF银行(TCF Bank)等客户已经在使用Python编写的Azure函数来处理他们的无服务器生产工作负载。感谢他们继续合作!用区块链分析工程总监大卫·哈韦拉(David Havera)的话来说,"通用航空数字集团的希望是拥有一种通用语言,可以用于后端数据工程到前端分析和机器学习。微软在支持这一愿景方面发挥了重要作用,它将Python在Azure功能中的支持从预览变为现实,在我们的TRUEngine项目中实现了真实世界的数据科学和区块链。"在Python preview for Azure函数的整个过程中,我们收集了来自社区的反馈,以构建更轻松的创作体验,引入惯用编程模型,并在Linux上创建一个性能更高、更健壮的托管平台。这篇文章是关于Azure函数中Python支持所需了解的所有信息的一站式摘要,包括帮助您开始使用所选工具的资源。将Python工作负载带到Azure函数中许多Python工作负载与serverless模型非常协调,允许您专注于您独特的业务逻辑,同时让Azure负责您的代码如何运行。我们对Python社区的兴趣以及在函数上使用Python构建的富有成效的解决方案感到高兴。工作负载和设计模式虽然这绝不是一个详尽的列表,但是这里有一些工作负载和设计模式的示例,它们可以很好地转换成用Python编写的Azure函数。简化的数据科学管道Python是数据科学和机器学习(ML)的伟大语言。您可以利用Azure函数中的Python支持为您的智能应用程序提供无服务器托管。考虑一些想法:使用Azure函数部署一个经过训练的ML模型和一个评分脚本来创建一个推断应用程序。利用触发器和数据绑定,使用函数接收、移动准备、转换和处理数据。当新的数据集可用时,使用函数引入事件驱动触发器来重新训练和模型更新管道。自动化资源管理随着越来越多的资产和工作负载转移到云端,显然需要提供更强大的方法来管理、管理和自动化相应的云资源。这样的自动化场景需要定制的逻辑,可以使用Python轻松地表达出来。以下是一些常见情况:处理由Azure服务生成的Azure监视器警报。对Azure事件网格捕获的Azure事件作出反应,并对资源应用操作要求。利用Azure逻辑应用程序连接到外部系统,如IT服务管理、DevOps或监控系统,同时使用Python函数处理负载。在虚拟机、SQL Server、web应用程序和其他Azure资源上执行计划的操作任务。强大的编程模型为了加速Python开发,Azure函数提供了一个基于事件触发器和数据绑定的高效编程模型。该编程模型由世界一流的端到端开发人员经验支持,从本地构建和调试到云中的部署和监控。编程模型旨在为Python开发人员提供无缝体验,以便您可以快速开始使用熟悉的代码构造编写函数,或者导入现有的.py脚本和模块来构建函数。例如,您可以使用async def限定符将函数实现为异步协程,或者使用标准日志记录模块将监视跟踪发送到主机。pip安装的其他依赖项可以使用要求.txt文件。使用函数中的事件驱动编程模型,基于触发器和绑定,您可以轻松配置将触发函数执行的事件以及函数需要协调的任何数据源。在开发与多个数据源交互的应用程序时,此模型有助于提高生产力,因为它减少了需要管理和支持的样板代码、SDK和依赖项的数量。配置完成后,您可以从绑定中快速检索数据,或者使用入口点函数的方法属性进行回写。pythonsdkforazure函数提供了一个丰富的API层,用于绑定到HTTP请求、计时器事件和其他Azure服务,如Azure存储、Azure Cosmos DB、服务总线、事件集线器或事件网格,因此您可以在编写代码时使用诸如autocomplete和Intellisense之类的生产力增强。通过利用Azure函数扩展性模型,您还可以将自己的绑定与函数一起使用,这样您还可以连接到其他数据流,如Kafka或signal。更容易开发作为Python开发人员,您可以使用首选工具来开发函数。Azure功能核心工具将使您能够开始使用基于触发器的模板,在本地运行以测试来自实际云源的实时事件,并直接发布到Azure,同时自动调用基于部署的服务器端依赖性构建。核心工具可以与您选择的IDE或文本编辑器结合使用,以获得增强的创作体验。您还可以选择利用Azure Functions extension for Visual Studio代码实现紧密集成的编辑体验,帮助您在几分钟内创建新应用程序、添加函数和部署。一键调试体验使您能够在本地测试函数,在代码中设置断点,并计算调用堆栈,只需按F5键。将其与针对visualstudio代码的Python扩展相结合,您就可以在自动完成、Intellisense、linting和调试方面获得增强的Python开发体验。为了获得完整的持续交付体验,您现在可以利用与Azure Pipelines(Azure DevOps中的服务之一)的集成,通过Azure功能优化任务为应用程序构建依赖项并将其发布到云。可以使用Azure DevOps模板或通过Azure CLI配置管道。通过Azure Application Insights实现的高级可观察性和监控功能还可用于Python编写的函数,因此您可以使用live metrics流监视您的应用程序,收集数据,查询执行日志,并查看Azure中各种服务的分布式跟踪。使用Azure函数托管Python应用程序在Linux上使用Azure Functions消费计划或Azure Functions Premium计划托管Python应用程序。消费计划现在一般可用于基于Linux的主机和准备生产工作负载。这个无服务器的计划提供了事件驱动的动态伸缩,并且只有在函数运行时才对计算资源收费。我们的Linux计划现在还支持托管身份,允许你的应用程序无缝地与Azure资源(如Azure密钥库)协作,而不需要额外的机密。Linux托管的消费计划还包括集成远程构建的预览,以简化依赖关系管理。通过Azure功能核心工具发布时,此新功能作为一个选项提供,使您能够在用于托管应用程序的同一环境中构建云中,而不是根据Azure功能托管配置本地构建环境。需要更强大的硬件、无限期保持实例温暖的能力以及虚拟网络连接等高级功能的工作负载可以从preview中提供的基于Linux的主机的高级计划中获益。有了Linux托管的高级计划,您可以选择只带应用程序代码,还是提供自定义Docker映像来封装所有依赖项,包括文档"使用自定义映像在Linux上创建函数"中所述的Azure Functions运行时。这两个选项都可以避免冷启动和扩展动态地基于事件。下一步行动下面是一些资源,您可以利用这些资源开始在Azure功能中构建Python应用程序:使用命令行工具或visualstudio代码在Python中构建第一个Azure函数。使用开发人员指南了解有关编程模型的更多信息。浏览Serverless库示例,以找到适合您的数据科学、自动化或web工作负载的示例。注册一个Azure免费帐户,如果你还没有。在Azure功能团队中,我们致力于为开发和托管Python应用程序提供无缝和高效的无服务器体验。现在和即将发布的内容如此之多,我们很乐意听到您的反馈,并了解更多关于您的场景的信息。你可以在Twitter和GitHub上联系团队。我们也会积极监控StackOverflow和UserVoice,所以请随时提出问题或留下您的建议。我们期待着您的回音!

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