Kontohanteringsåtgärder på Azure Data Lake Storage Gen1 med Python

• .NET SDK
• REST-API
• Python

Lär dig hur du använder Python SDK för Azure Data Lake Storage Gen1 för att utföra grundläggande kontohanteringsåtgärder, till exempel skapa ett Data Lake Storage Gen1 konto, lista Data Lake Storage Gen1-konton osv. Anvisningar om hur du utför filsystemsåtgärder på Data Lake Storage Gen1 med Python finns i Filsystemsåtgärder på Data Lake Storage Gen1 med Python.

Förutsättningar

• Python. Du kan hämta Python här. I den här artikeln används Python 3.6.2.

• En Azure-prenumeration. Se Hämta en kostnadsfri utvärderingsversion av Azure.

• En Azure-resursgrupp. Instruktioner finns i skapa en Azure-resursgrupp.

Installera modulerna

Om du vill arbeta med Data Lake Storage Gen1 med Python måste du installera tre moduler.

• azure-mgmt-resource-modulen, som innehåller Azure-moduler för Active Directory osv.
• Modulenazure-mgmt-datalake-store, som innehåller Azure Data Lake Storage Gen1-kontohanteringsåtgärder. Mer information om den här modulen finns i referensen för Azure Data Lake Storage Gen1-hanteringsmodul.
• Modulenazure-datalake-store, som innehåller filsystemsåtgärderna Azure Data Lake Storage Gen1. Mer information om den här modulen finns i modulreferensen för filsystemet azure-datalake-store.

Installera modulerna med hjälp av följande kommandon.

pip install azure-identity
pip install azure-mgmt-resource
pip install azure-mgmt-datalake-store
pip install azure-datalake-store

Skapa ett nytt Python-program

1. Skapa ett nytt Python-program i valfritt IDE, t.ex. mysample.py.

2. Lägg till följande kodfragment för att importera de moduler som krävs:

   # Acquire a credential object for the app identity. When running in the cloud,
   # DefaultAzureCredential uses the app's managed identity (MSI) or user-assigned service principal.
   # When run locally, DefaultAzureCredential relies on environment variables named
   # AZURE_CLIENT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET, and AZURE_TENANT_ID.
   from azure.identity import DefaultAzureCredential
   
   ## Required for Data Lake Storage Gen1 account management
   from azure.mgmt.datalake.store import DataLakeStoreAccountManagementClient
   from azure.mgmt.datalake.store.models import CreateDataLakeStoreAccountParameters
   
   ## Required for Data Lake Storage Gen1 filesystem management
   from azure.datalake.store import core, lib, multithread
   
   # Common Azure imports
   import adal
   from azure.mgmt.resource.resources import ResourceManagementClient
   from azure.mgmt.resource.resources.models import ResourceGroup
   
   # Use these as needed for your application
   import logging, getpass, pprint, uuid, time
   

3. Spara ändringarna i mysample.py.

Autentisering

I det här avsnittet pratar vi om de olika sätten att autentisera med Microsoft Entra ID. De tillgängliga alternativen är:

• Information om slutanvändarautentisering för ditt program finns i Slutanvändarautentisering med Data Lake Storage Gen1 med Python.
• Information om tjänst-till-tjänst-autentisering för ditt program finns i Tjänst-till-tjänst-autentisering med Data Lake Storage Gen1 med Python.

Skapa klient- och Data Lake Storage Gen1-konto

Följande kodfragment skapar först Data Lake Storage Gen1-kontoklienten. Den använder klientobjektet för att skapa ett Data Lake Storage Gen1-konto. Slutligen skapar kodfragmentet ett klientobjekt för filsystemet.

## Declare variables
subscriptionId = 'FILL-IN-HERE'
adlsAccountName = 'FILL-IN-HERE'
resourceGroup = 'FILL-IN-HERE'
location = 'eastus2'
credential = DefaultAzureCredential()

## Create Data Lake Storage Gen1 account management client object
adlsAcctClient = DataLakeStoreAccountManagementClient(credential, subscription_id=subscriptionId)

## Create a Data Lake Storage Gen1 account
adlsAcctResult = adlsAcctClient.accounts.begin_create(
    resourceGroup,
    adlsAccountName,
    CreateDataLakeStoreAccountParameters(
        location=location
    )
)

Visa en lista över de Data Lake Storage Gen1 kontona

## List the existing Data Lake Storage Gen1 accounts
result_list_response = adlsAcctClient.accounts.list()
result_list = list(result_list_response)
for items in result_list:
    print(items)

Ta bort Data Lake Storage Gen1-kontot

## Delete an existing Data Lake Storage Gen1 account
adlsAcctClient.accounts.begin_delete(resourceGroup, adlsAccountName)

Nästa steg

• Filsystemsåtgärder på Data Lake Storage Gen1 med Hjälp av Python.

Se även

• azure-datalake-store Python -referens (filsystem)
• Stordataprogram med öppen källkod som är kompatibla med Azure Data Lake Storage Gen1