使用Python从Azure函数返回Azure函数的Excel文件

Question

逻辑应用程序中的用例

，我使用PANDAS DataFrame使用Azure函数创建一些数据。使用Azure函数后，我想在逻辑应用程序中进一步处理.xlsx格式的数据。因此，我需要Azure函数才能返回.xlsx文件。

问题

我无法格式化我的Azure函数的 httpresponse ，因此我可以在逻辑应用程序中进一步处理.xlsx文件。基本上，我需要从熊猫数据框架到httpresponse的正确转换。

怎么办？

该

import azure.functions as func
import logging
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:    
    df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(2, 4)), columns=list('ABCD'))
    
    excel = convert_to_xlsx(df)

    return func.HttpResponse(excel, status_code=200)

def convert_to_xlsx(df):
    # Create excel representation
    wb = Workbook()
    sheet = wb.active

    for row in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
        sheet.append(row)
        
    logging.info('sheet: ' + str(list(sheet.values))) # So far, so good.   
    
    # Convert for HTTPResponse
    res = ''
    res = do_something(sheet) # <---- What to do here?
    return res

在 convert_to_to_xlsx（）（见下文）中

>，效果很好。但是后来我不知道如何从这里继续转换 Workbook 。

另外，还有不支持.xlsx。基于该帖子，我尝试了以下内容，该帖子无法按预期工作：

def convert_to_xlsx(df):
    # ... see above
    # Only returns column names without values.
    # Also, apparently not the right format?
    return f'{[row for row in sheet]}'

一个选项可能是返回某种JSON响应，然后将其转换回逻辑应用程序中的Excel文件。但是我希望我可以跳过它，并立即从函数中返回一个.xlsx文件作为HTTP有效负载。

Answer 1

为了获得Excel文件，您还必须操纵标题，请参见 /a>。

没有更改的标头，您将获得我假设的ZIP对象。

因此，通过Azure函数返回Excelfelile的工作示例如下：

import pandas as pd
import azure.functions as func

def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:

    d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
    df = pd.DataFrame(data=d)

    buffer = io.BytesIO()
    excel_buf = df.to_excel(buffer, index=False)

    return func.HttpResponse(
        buffer.getvalue(),
        headers={"Content-Disposition": 'attachment; filename="test.xlsx"'},
        mimetype='application/vnd.ms-excel',
        status_code=200,
    )

Answer 2

该方法可能是将输出写入缓冲区并在 httpresponse 中返回缓冲区的内容，

...
from io import BytesIO

def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:    
    df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(2, 4)), columns=list('ABCD'))
    buffer = BytesIO()
    excel_buf = df.to_excel(buffer)
    return func.HttpResponse(buffer.getvalue(), status_code=200)

但是，由于对通过HTTP返回大型文件的文件大小和执行时间的疑虑，我选择上传结果。通过使用（片段）之类的东西来表现到Azure Blob存储：

...
out_blob = BlobClient.from_connection_string(...)
excel_buf = df.to_excel(buffer)
out_blob.upload_blob(buffer.getvalue())
...