はじめに

Azure Blob StorageをPythonから操作します。
今回はAutoMLでトレーニングされた一番精度の良いモデルの「outputs」フォルダのSAS生成をPythonから行い、SAS URIを使ってローカルファイルにダウンロードしてみます。

環境

OS Windows 10(NVIDIA GTX 1650Ti,16GB RAM, i5-10300H CPU)
Visual Studio Code 1.73.1
Python 3.8

BLOBのSAS生成

それではPythonからSAS生成をします。

以下のコードでは、コンテナーにある特定のフォルダのSASを生成し、このSASトークンを使ってローカルファイルにダウンロードします。

sas.py

import os
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobSasPermissions,  generate_blob_sas
import datetime
import requests

try:
    account_url = "https://<ストレージアカウント>.blob.core.windows.net"
    credential = DefaultAzureCredential()
    blob_service_client = BlobServiceClient(account_url, credential=credential)
    container_name = "<コンテナー名>"
    container_client = blob_service_client.get_container_client(container=container_name)

    outputs_path = "<BLOB名>"
    blob_list = container_client.list_blobs(name_starts_with=outputs_path)

    outputs_folder = "<ローカル先のフォルダ名>"
    if not os.path.exists(outputs_folder):
        os.makedirs(outputs_folder)

    for blob in blob_list:
        sas_token=generate_blob_sas(
        blob_service_client.account_name,
        account_key="<アカウントキー>",
        container_name=container_name,
        blob_name=blob.name,
        permission=BlobSasPermissions(read=True),
        expiry=datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(hours=1)
    )

        sas_url=f"{account_url}/{container_name}/{blob.name}?{sas_token}"
        response = requests.get(sas_url)
        print(sas_url)
        if response.status_code==200:
            file_path=os.path.join(outputs_folder,(blob.name.split("/")[-1]))
            with open(file_path, mode="wb") as download_file:
                download_file.write(response.content)
        else:
            print("Failed to download the file")

except Exception as ex:
    print("Exception:")
    print(ex)

account_urlにはストレージアカウント名を入れます。ポータルサイトから確認できます。

container_nameにはSAS生成をするBLOBが入っているコンテナー名を入れます。
今回SAS生成する「outputs」フォルダは「azureml」というコンテナーにあるので、次のように入力します。

container_name = "azureml"

続いてoutputs_pathには「outputs」フォルダが入っているパスを入力します。

outputs_path = "ExperimentRun/dcid.sleepy_spider_ryfkltxvgt_2/outputs/"

outputs_folderはダウンロード先のローカルのフォルダの名前を入れます。
今回はoutputsという名前のフォルダにすべてダウンロードするようにします。

outputs_folder = "outputs"

後の流れとしては、generate_blob_sas()でSASトークンを作成し、その後ストレージリソースURIとSASトークンを「？」でつなげてSAS URIを作ればダウンロードできます。

expiryには1時間の有効期限をつけています。

実行後、ローカルの「outputs」フォルダにダウンロードされたファイルが入っているのを確認できます。