Início rápido: Crie uma aplicação Python Durable Functions

Utilize o Durable Functions, uma funcionalidade do Funções do Azure, para escrever fluxos de trabalho sem servidor com estado em Python. Neste quickstart, clonas e executas uma aplicação de exemplo que demonstra dois padrões comuns de orquestração:

• Encadeamento de funções: Chama atividades sequencialmente (Tóquio → Seattle → Londres).
• Fan-out/fan-in: Invoca atividades em paralelo em cinco cidades e, em seguida, agrega os resultados.

No final, terá ambas as orquestrações a correr localmente com o emulador Durable Task Scheduler e poderá ver o seu estado no painel.

Pré-requisitos

• Python 3.9+ instalado.
• Funções do Azure Core Tools v4 ou posterior.
• Docker para correr o emulador e o Azurite.
• Clone o repositório GitHub Durable Task Scheduler para usar o exemplo de início rápido.

Configurar o emulador do Durable Task Scheduler

O emulador Durable Task Scheduler fornece um ambiente de desenvolvimento local para que possa testar orquestrações sem uma subscrição Azure. O anfitrião de Funções também requer Azurite para armazenamento local.

Inicie ambos os recipientes:

docker run -d --name dtsemulator -p 8080:8080 -p 8082:8082 \
  mcr.microsoft.com/dts/dts-emulator:latest

docker run -d --name azurite -p 10000:10000 -p 10001:10001 -p 10002:10002 \
  mcr.microsoft.com/azure-storage/azurite

Executa a amostra de início rápido

1. Navegue até ao diretório de exemplos Hello Cities:

   cd samples/durable-functions/python/hello-cities
   

2. Crie um ambiente virtual e instale dependências:

   python -m venv .venv
   .venv\Scripts\activate
   pip install -r requirements.txt
   

3. Verifique se o local.settings.json ficheiro contém a seguinte configuração:

   {
     "IsEncrypted": false,
     "Values": {
       "AzureWebJobsStorage": "UseDevelopmentStorage=true",
       "FUNCTIONS_WORKER_RUNTIME": "python",
       "DURABLE_TASK_SCHEDULER_CONNECTION_STRING": "Endpoint=http://localhost:8080;TaskHub=default;Authentication=None"
     }
   }
   

4. Inicie a aplicação de funções:

   func start
   

5. Noutro terminal, desencadeie a orquestração de encadeamento de funções:

   $response = Invoke-RestMethod -Method POST -Uri http://localhost:7071/api/StartChaining
   $response
   

   A resposta contém URLs de estado da instância de orquestração. Copie o statusQueryGetUri valor e execute para verificar o resultado:

   Invoke-RestMethod -Uri $response.statusQueryGetUri
   

6. Accione a orquestração fan-out/fan-in:

   $response = Invoke-RestMethod -Method POST -Uri http://localhost:7071/api/StartFanOutFanIn
   Invoke-RestMethod -Uri $response.statusQueryGetUri
   

Resultados esperados

O pedido POST devolve uma resposta JSON com URLs de estado. Por exemplo:

{
  "id": "<instanceId>",
  "statusQueryGetUri": "http://localhost:7071/runtime/webhooks/durabletask/instances/<instanceId>?code=...",
  "sendEventPostUri": "...",
  "terminatePostUri": "...",
  "purgeHistoryDeleteUri": "..."
}

Quando consulta statusQueryGetUri e o runtimeStatus da orquestração é Completed, pode encontrar os resultados da saudação no campo output. A orquestração de encadeamento regressa:

{
  "name": "chaining_orchestration",
  "runtimeStatus": "Completed",
  "output": ["Hello Tokyo!", "Hello Seattle!", "Hello London!"]
}

A orquestração de fan-out/fan-in regressa:

{
  "name": "fan_out_fan_in_orchestration",
  "runtimeStatus": "Completed",
  "output": ["Hello Tokyo!", "Hello Seattle!", "Hello London!", "Hello Paris!", "Hello Berlin!"]
}

Abra o painel do Durable Task Scheduler em http://localhost:8082 para ver o estado da orquestração e o histórico de execução.

Entenda o código

O exemplo utiliza o modelo de programação Python v2 com decoradores, onde todas as funções são definidas num único ficheiro (function_app.py).

Função de atividade

A say_hello atividade adota o nome da cidade e responde com uma saudação:

@app.activity_trigger(input_name="city")
def say_hello(city: str) -> str:
    """Activity function that returns a greeting for a city."""
    logging.info(f"Saying hello to {city}.")
    return f"Hello {city}!"

Funções de orquestrador

O orquestrador de encadeamento chama say_hello sequencialmente para três cidades:

@app.orchestration_trigger(context_name="context")
def chaining_orchestration(context: df.DurableOrchestrationContext):
    """Function chaining orchestration: calls activities sequentially."""
    result1 = yield context.call_activity("say_hello", "Tokyo")
    result2 = yield context.call_activity("say_hello", "Seattle")
    result3 = yield context.call_activity("say_hello", "London")
    return [result1, result2, result3]

O orquestrador fan-out/fan-in programa as atividades em paralelo:

@app.orchestration_trigger(context_name="context")
def fan_out_fan_in_orchestration(context: df.DurableOrchestrationContext):
    """Fan-out/Fan-in orchestration: calls activities in parallel."""
    cities = ["Tokyo", "Seattle", "London", "Paris", "Berlin"]

    # Fan-out: schedule all activities in parallel
    parallel_tasks = []
    for city in cities:
        task = context.call_activity("say_hello", city)
        parallel_tasks.append(task)

    # Fan-in: wait for all to complete
    results = yield context.task_all(parallel_tasks)
    return results

Funções do cliente

As funções cliente ativadas por HTTP iniciam cada orquestração. Por exemplo, o iniciador de encadeamento:

@app.route(route="StartChaining", methods=["POST"])
@app.durable_client_input(client_name="client")
async def start_chaining(req: func.HttpRequest, client) -> func.HttpResponse:
    """HTTP trigger to start the function chaining orchestration."""
    instance_id = await client.start_new("chaining_orchestration")
    logging.info(f"Started chaining orchestration with ID = '{instance_id}'.")
    return client.create_check_status_response(req, instance_id)

Configuração

O exemplo utiliza o emulador Durable Task Scheduler como backend de armazenamento. Isto está configurado em host.json:

{
  "version": "2.0",
  "logging": {
    "logLevel": {
      "DurableTask.Core": "Warning"
    }
  },
  "extensions": {
    "durableTask": {
      "hubName": "default",
      "storageProvider": {
        "type": "azureManaged",
        "connectionStringName": "DURABLE_TASK_SCHEDULER_CONNECTION_STRING"
      }
    }
  },
  "extensionBundle": {
    "id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle",
    "version": "[4.*, 5.0.0)"
  }
}

Limpeza de recursos

Pare os contentores do emulador quando terminar:

docker stop dtsemulator azurite && docker rm dtsemulator azurite

Para desativar o ambiente virtual Python:

deactivate

Passos seguintes

• Aprenda sobre padrões comuns de aplicações de Durable Functions.
• Saiba mais sobre os fornecedores de armazenamento do Durable Functions.