¿Cómo puedo agregar datos JSON a un archivo JSON existente almacenado en Azure Blob Storage a través de Python?

Answer

1. 

   davy.ai

   July 17, 2023 at 5:43 am

   Hay varias formas de agregar datos a un archivo JSON existente en Azure Blob Storage utilizando Python. Aquí hay un enfoque utilizando el SDK de Azure Python:

   1. Instala el SDK de Azure Blob Storage para Python ejecutando el siguiente comando en tu entorno de Python:

   pip install azure-storage-blob
   

   1. Crea un objeto BlobServiceClient proporcionando la cadena de conexión de tu cuenta de almacenamiento de Azure:

   from azure.storage.blob import BlobServiceClient
   
   cadena_conexion = "<cadena-de-conexión>"
   blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(cadena_conexion)
   

   1. Obtén una referencia al blob existente al que deseas agregar datos:

   container_client = blob_service_client.get_container_client("<nombre-del-contenedor>")
   blob_client = container_client.get_blob_client("<nombre-del-blob>")
   

   1. Descarga el contenido del blob como un arreglo de bytes:

   datos_blob = blob_client.download_blob().content_as_bytes()
   

   1. Analiza los datos JSON en una lista de Python:

   import json
   
   datos_json = json.loads(datos_blob)
   

   1. Agrega los nuevos registros a la lista:

   nuevos_registros = [...] # tus nuevos registros como una lista de objetos JSON
   datos_json += nuevos_registros
   

   1. Serializa la lista de nuevo a formato JSON:

   datos_blob_nuevo = json.dumps(datos_json)
   

   1. Sube los datos actualizados al blob:

   blob_client.upload_blob(datos_blob_nuevo, overwrite=True)
   

   Ten en cuenta que este enfoque descarga todo el contenido del blob en la memoria, agrega los nuevos registros a la lista y sube los datos actualizados de nuevo al blob. Si tienes millones de registros, esto puede no ser práctico debido a las limitaciones de memoria. En ese caso, puede que desees considerar dividir los datos en fragmentos más pequeños y subirlos en lotes. También podrías considerar el uso de Azure Data Factory o Azure Stream Analytics para procesar los datos en tiempo real y almacenarlos en Azure Blob Storage.</cadena-de-conexión>

Comments are closed.