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この記事では、Python 用の Azure Storage クライアント ライブラリを使用して BLOB をアップロードする方法について説明します。 ファイル パス、ストリーム、バイナリ オブジェクト、またはテキスト文字列からブロック BLOB にデータをアップロードできます。 インデックス タグを使用して BLOB をアップロードすることもできます。
非同期 API を使用した BLOB のアップロードの詳細については、「BLOB を非同期にアップロードする」に関する記事を参照してください。
既存のプロジェクトがない場合、Python 用 Azure Blob Storage クライアント ライブラリを操作するためのプロジェクトをセットアップする方法についてこのセクションで説明します。 詳細については、「Azure Blob Storage と Python で作業を開始する」を参照してください。
この記事のコード例を使用するには、次の手順に従ってプロジェクトを設定します。
pip install を使用して次のパッケージをインストールしてください。
pip install azure-storage-blob azure-identity次のimport ステートメントを追加します。
import ioimport osimport uuidfrom azure.identity import DefaultAzureCredentialfrom azure.storage.blob import BlobServiceClient, ContainerClient, BlobBlock, BlobClient, StandardBlobTier認可メカニズムには、BLOB をアップロードするために必要なアクセス許可が必要です。 Microsoft Entra ID を使用した認可 (推奨) には、Azure RBAC 組み込みロールのStorage BLOB データ共同作成者以上が必要です。 詳細については、「Put BLOB (REST API)」と「Put Block (REST API)」の認可ガイダンスを参照してください。
アプリを Blob Storage に接続するには、BlobServiceClientのインスタンスを作成します。 次の例では、認可のためにDefaultAzureCredential を使用してクライアント オブジェクトを作成する方法を示します。
# TODO: Replace <storage-account-name> with your actual storage account nameaccount_url = "https://<storage-account-name>.blob.core.windows.net"credential = DefaultAzureCredential()# Create the BlobServiceClient objectblob_service_client = BlobServiceClient(account_url, credential=credential)また、特定のコンテナーまたはBLOB 用のクライアント オブジェクトを、直接またはBlobServiceClient オブジェクトから作成することもできます。 クライアント オブジェクトの作成と管理の詳細については、「データ リソースを操作するクライアント オブジェクトを作成および管理する」を参照してください。
ストリームまたはバイナリ オブジェクトを使用して BLOB をアップロードするには、次のメソッドを使用します。
このメソッドは、自動チャンクを使用してデータ ソースから新しい BLOB を作成します。つまり、データ ソースを小さなチャンクに分割してアップロードできます。 アップロードを実行するために、クライアント ライブラリはPut Blob または一連のPut Block 呼び出し後のPut Block List のどちらかを使用する可能性があります。 この動作は、オブジェクトの合計サイズと、データ転送オプションの設定方法によって異なります。
次の例では、BlobClient オブジェクトを使用してブロック BLOB にファイルをアップロードします。
def upload_blob_file(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name: str): container_client = blob_service_client.get_container_client(container=container_name) with open(file=os.path.join('filepath', 'filename'), mode="rb") as data: blob_client = container_client.upload_blob(name="sample-blob.txt", data=data, overwrite=True)次の例では、ランダムのデータ バイトを作成し、BlobClient オブジェクトを使用してブロック BLOB にBytesIO オブジェクトをアップロードします。
def upload_blob_stream(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name: str): blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob="sample-blob.txt") input_stream = io.BytesIO(os.urandom(15)) blob_client.upload_blob(input_stream, blob_type="BlockBlob")次の例では、BlobClient オブジェクトを使用してブロック BLOB にバイナリ データをアップロードします。
def upload_blob_data(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name: str): blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob="sample-blob.txt") data = b"Sample data for blob" # Upload the blob data - default blob type is BlockBlob blob_client.upload_blob(data, blob_type="BlockBlob")次の例では、インデックス タグを含むブロック BLOB をアップロードします。
def upload_blob_tags(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name: str): container_client = blob_service_client.get_container_client(container=container_name) sample_tags = {"Content": "image", "Date": "2022-01-01"} with open(file=os.path.join('filepath', 'filename'), mode="rb") as data: blob_client = container_client.upload_blob(name="sample-blob.txt", data=data, tags=sample_tags)BLOB をアップロードするときに、クライアント ライブラリの構成オプションを定義できます。 これらのオプションは、パフォーマンスを向上させたり、信頼性を高めたり、コストを最適化したりするために調整できます。 次のコード例では、BlobClient をインスタンス化するときに、メソッド レベルとクライアント レベルの両方でダウンロードの構成オプションを定義する方法を示します。 これらのオプションは、ContainerClient インスタンスまたはBlobServiceClient インスタンス用に構成することもできます。
クライアントをインスタンス化するときに構成オプションを設定して、データ転送操作のパフォーマンスを最適化できます。 Python でクライアント オブジェクトを構築するときに、次のキーワード引数を渡すことができます。
max_block_size - ブロック BLOB をチャンク単位でアップロードするための最大チャンク サイズ。 既定値は 4 MiB です。max_single_put_size - BLOB サイズがmax_single_put_size 以下 の場合、BLOB は 1 つのPut Blob 要求でアップロードされます。 BLOB サイズがmax_single_put_size より大きい、または不明な場合、BLOB はPut Block を使用してチャンク単位でアップロードされ、Put Block List を使用してコミットされます。 既定値は 64 MiB です。Blob Storage での転送サイズの制限の詳細については、「Blob Storage のスケール ターゲット」を参照してください。
アップロード操作の場合は、upload_blob を呼び出すときにmax_concurrency 引数を渡すこともできます。 この引数は、BLOB サイズが 64 MiB を超える場合に使用する並列接続の最大数を定義します。
次のコード例は、BlobClient オブジェクトの作成時にデータ転送オプションを指定する方法と、そのクライアント オブジェクトを使用してデータをアップロードする方法を示しています。 このサンプルで提供される値は、推奨を意図したものではありません。 これらの値を適切にチューニングするには、アプリの特定のニーズを考慮する必要があります。
def upload_blob_transfer_options(self, account_url: str, container_name: str, blob_name: str): # Create a BlobClient object with data transfer options for upload blob_client = BlobClient( account_url=account_url, container_name=container_name, blob_name=blob_name, credential=DefaultAzureCredential(), max_block_size=1024*1024*4, # 4 MiB max_single_put_size=1024*1024*8 # 8 MiB ) with open(file=os.path.join(r'file_path', blob_name), mode="rb") as data: blob_client = blob_client.upload_blob(data=data, overwrite=True, max_concurrency=2)データ転送オプションのチューニングの詳細については、Python を使用したアップロードとダウンロードのパフォーマンス チューニングに関するページを参照してください。
standard_blob_tier キーワード引数をupload_blob に渡すことで、アップロード時の BLOB のアクセス層を設定できます。 Azure Storage には、使用方法に応じて最もコスト効率の高い方法で BLOB データを保存できるように複数のアクセス層が用意されています。
次のコード例は、BLOB をアップロードするときにアクセス層を設定する方法を示しています。
def upload_blob_access_tier(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name: str, blob_name: str): blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob=blob_name) #Upload blob to the cool tier with open(file=os.path.join(r'file_path', blob_name), mode="rb") as data: blob_client = blob_client.upload_blob(data=data, overwrite=True, standard_blob_tier=StandardBlobTier.COOL)アクセス層の設定はブロック BLOB でのみ許可されています。 ブロック BLOB のアクセス層は、Hot、Cool、Cold、またはArchive に設定できます。 アクセス層をCold に設定するには、最小クライアント ライブラリ バージョン 12.15.0 を使用する必要があります。
アクセス層の詳細については、「アクセス層の概要」を参照してください。
個々のデータ ブロックを手動でステージングすることによって、アップロードをブロックに分割する方法をより細かく制御できます。 BLOB を構成するすべてのブロックがステージングされたら、それらを Blob Storage にコミットできます。
BLOB の一部としてコミットされる新しいブロックを作成するには、次のメソッドを使用します。
BLOB を構成するブロック ID の一覧を指定して BLOB を書き込むには、次のメソッドを使用します。
次の例では、BLOB の一部としてコミットされるファイルとステージ ブロックからデータを読み取ります。
def upload_blocks(self, blob_container_client: ContainerClient, local_file_path: str, block_size: int): file_name = os.path.basename(local_file_path) blob_client = blob_container_client.get_blob_client(file_name) with open(file=local_file_path, mode="rb") as file_stream: block_id_list = [] while True: buffer = file_stream.read(block_size) if not buffer: break block_id = uuid.uuid4().hex block_id_list.append(BlobBlock(block_id=block_id)) blob_client.stage_block(block_id=block_id, data=buffer, length=len(buffer)) blob_client.commit_block_list(block_id_list)Python 用 Azure Blob Storage クライアント ライブラリでは、BLOB の非同期アップロードがサポートされています。 プロジェクトのセットアップ要件の詳細については、非同期プログラミングに関する記事を参照してください。
非同期 API を使用して BLOB をアップロードするには、次の手順に従います。
次の import ステートメントを追加します。
import asynciofrom azure.identity.aio import DefaultAzureCredentialfrom azure.storage.blob.aio import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClientasyncio.run を使ってプログラムを実行するコードを追加します。 この関数では、この例で渡されたコルーチンmain() を実行し、asyncio イベント ループを管理します。 コルーチンは、async/await 構文で宣言されます。 この例のmain() コルーチンでは、最初にasync with を使用して最上位のBlobServiceClient を作成し、次に BLOB をアップロードするメソッドを呼び出します。 最上位のクライアントのみでasync with を使用する必要があることに注意してください。ここから作成された他のクライアントでは同じ接続プールを共有するためです。
async def main(): sample = BlobSamples() # TODO: Replace <storage-account-name> with your actual storage account name account_url = "https://<storage-account-name>.blob.core.windows.net" credential = DefaultAzureCredential() async with BlobServiceClient(account_url, credential=credential) as blob_service_client: await sample.upload_blob_file(blob_service_client, "sample-container")if __name__ == '__main__': asyncio.run(main())BLOB をアップロードするコードを追加します。 次の例では、ContainerClient オブジェクトを使用してローカル ファイル パスから BLOB をアップロードします。 このコードは同期の例と同じですが、async キーワードを使用してメソッドが宣言され、upload_blob メソッドを呼び出すときにawait キーワードが使用される点が異なります。
async def upload_blob_file(self, blob_service_client: BlobServiceClient, container_name: str): container_client = blob_service_client.get_container_client(container=container_name) with open(file=os.path.join('filepath', 'filename'), mode="rb") as data: blob_client = await container_client.upload_blob(name="sample-blob.txt", data=data, overwrite=True)この基本的なセットアップが実施されている場合、async/await 構文を使用して、この記事の他の例をコルーチンとして実装できます。
Python 用 Azure Blob Storage クライアント ライブラリを使用した BLOB のアップロードの詳細については、次のリソースを参照してください。
Azure SDK for Python には Azure REST API に基づき構築されたライブラリが含まれるため、使い慣れた Python パラダイムを通じて REST API 操作を実施できます。 BLOB をアップロードするためのクライアント ライブラリ メソッドでは、次の REST API 操作を使用します。
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