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Insertar tus datos de API Query Manager en Azure Blob Storage






Importa tus datos a Microsoft Azure con nuestro producto API QM



Con Dataslayer puedes extraer una URL directamente de nuestro producto API QM en formato JSON (aprende cómo aquí). Cada URL corresponde a una tabla de datos.

Para ingresar la información de cada URL que generas con nosotros a Azure, es tan fácil como tener configurada una función lambda que llame a tantas URL como generes y necesites, convertir el formato JSON a CSV si lo deseas y finalmente subirlo a su cuenta de Azure. Todo esto se puede hacer mediante la función lambda.

Este es un ejemplo de una función lambda que llama a diferentes URL creadas con nuestro producto API QM para insertar esos datos de cada URL en Azure. En esta versión de la función Lambda, usamos el módulo azure.storage.blob para interactuar con Azure Storage. Para autenticar la conexión, deberás obtener una cadena de conexión y un nombre de contenedor de tu cuenta de Azure Storage y proporcionarlos en la función. Además, usamos un BlobClient para interactuar con los objetos Blob. Este ejemplo está hecho en Python, pero se puede transformar a cualquier lenguaje de programación que desees, y también puedes aprovechar la lambda para transformar los datos al guardarlos en tu cuenta de Azure:

import requests
from azure.storage.blob import BlobServiceClient

def lambda_handler(event, context):
    urls = [
        # Cada URL de API Query Manager
        # ...
    ]

    # Recuperar la cadena de conexión y el nombre del contenedor de las variables de entorno
    connect_str = '<connection_string>'
    container_name = '<container_name>'

    # Crea un objeto BlobServiceClient para interactuar con la cuenta de Blob Storage
    blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connect_str)

    for url in urls:
        response = requests.get(url)
        data = response.json()
        # Obtiene un objeto BlobClient para representar el blob
        blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob='<file_name>.json')
        # Sube los datos al blob
        blob_client.upload_blob(data)

    return 'Data stored in Azure Blob storage successfully'


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Actualizado el: 24/01/2024

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