Le Azure Function sono uno strumento molto potente perché ci permettono di organizzare le nostre applicazioni in piccole funzioni, ognuna dedicata ad una singola attività. Ci permette di creare velocemente servizi HTTP, ma fungono anche da proxy verso altre API.
Di recente è stata aggiunta la possibilità di personalizzare i proxy ed intervenire nella richiesta e nella risposta. Con quest'ultima possiamo quini non chiamare un servizio reale sottostante, ma rispondere con delle risposte preconfezionate, utili quindi per creare mock interrogabili da terzi, come delle applicazioni mobile.
Per usufruire di questa funzionalità, è sufficiente creare una nuova funzione proxy. Impostiamo i verbi HTTP che vogliamo supportare e un template del servizio fittizio.

Nell'indirizzo possiamo prevedere dei segnaposti identificati dalle parentesi graffe, mentre lasciamo appositamente vuoto il campo backend. Espandiamo poi la sezione Response override.

In essa impostiamo lo status code, gli header (nell'esempio il content-type) e il body. La risposta dev'essere correttamente formattata, se per esempio indichiamo un contenuto di tipo JSON. Possiamo inoltre utilizzare i segnaposti indicati nell'indirizzo anche all'interno degli header e del body, per rendere più dinamico il mock.
Questa interfaccia non fa altro che valorizzare un file di nome proxies.json, visibile attraverso il pulsante advanced editor che troviamo in alto a destra. Non ci resta che salvare e troveremo nell'intestazione l'indirizzo da chiamare per effettuare le prove.
Commenti
Per inserire un commento, devi avere un account.
Fai il login e torna a questa pagina, oppure registrati alla nostra community.
Approfondimenti
Bloccare l'esecuzione di un pod in mancanza di un'artifact attestation di GitHub
Utilizzare Azure AI Studio per testare i modelli AI
Proteggere le risorse Azure con private link e private endpoints
Inference di dati strutturati da testo con Semantic Kernel e ASP.NET Core Web API
Utilizzare DeepSeek R1 con Azure AI
Migrare una service connection a workload identity federation in Azure DevOps
Modificare i metadati nell'head dell'HTML di una Blazor Web App
Gestire la cancellazione di una richiesta in streaming da Blazor
Sfruttare al massimo i topic space di Event Grid MQTT
Utilizzare QuickGrid di Blazor con Entity Framework
Supportare la sessione affinity di Azure App Service con Application Gateway
Creare una libreria CSS universale: Clip-path