azure-eventhub-py
द्वारा microsoft
उच्च-थ्रूपुट इवेंट अंतर्ग्रहण के लिए बिग डेटा स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म।
npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-eventhub-pyAzure Event Hubs SDK for Python
Big data streaming platform for high-throughput event ingestion.
Installation
pip install azure-eventhub azure-identity
# For checkpointing with blob storage
pip install azure-eventhub-checkpointstoreblob-aio
Environment Variables
EVENT_HUB_FULLY_QUALIFIED_NAMESPACE=<namespace>.servicebus.windows.net # Required for all auth methods
EVENT_HUB_NAME=my-eventhub # Required for all auth methods
STORAGE_ACCOUNT_URL=https://<account>.blob.core.windows.net # Required for checkpoint storage
CHECKPOINT_CONTAINER=checkpoints # Required for checkpoint storage
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod # Required only if DefaultAzureCredential is used in production
Authentication & Lifecycle
🔑 Two rules apply to every code sample below:
- Prefer
DefaultAzureCredential. It works locally (Azure CLI / VS Code / Developer CLI) and in Azure (managed identity, workload identity) with no code change. Avoid connection strings, account/API keys — they bypass Entra audit and rotation.
- Local dev:
DefaultAzureCredentialworks as-is.- Production: set
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod(orAZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>) to constrain the credential chain to production-safe credentials.- Wrap every client in a context manager so HTTP transports, sockets, and token caches are released deterministically:
- Sync:
with <Client>(...) as client:- Async:
async with <Client>(...) as client:andasync with DefaultAzureCredential() as credential:(fromazure.identity.aio)Snippets may abbreviate this setup, but production code should always follow both rules.
from azure.identity import DefaultAzureCredential, ManagedIdentityCredential
from azure.eventhub import EventHubProducerClient, EventHubConsumerClient
# Local dev: DefaultAzureCredential. Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>
credential = DefaultAzureCredential(require_envvar=True)
# Or use a specific credential directly in production:
# See https://learn.microsoft.com/python/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-python#credential-classes
# credential = ManagedIdentityCredential()
namespace = "<namespace>.servicebus.windows.net"
eventhub_name = "my-eventhub"
# Producer
with EventHubProducerClient(
fully_qualified_namespace=namespace,
eventhub_name=eventhub_name,
credential=credential
) as producer:
# Use producer here (see following sections for operations)
...
# Consumer
with EventHubConsumerClient(
fully_qualified_namespace=namespace,
eventhub_name=eventhub_name,
consumer_group="$Default",
credential=credential
) as consumer:
# Use consumer here (see following sections for operations)
...
Client Types
| Client | Purpose |
|---|---|
EventHubProducerClient | Send events to Event Hub |
EventHubConsumerClient | Receive events from Event Hub |
BlobCheckpointStore | Track consumer progress |
Send Events
from azure.eventhub import EventHubProducerClient, EventData
from azure.identity import DefaultAzureCredential
with EventHubProducerClient(
fully_qualified_namespace="<namespace>.servicebus.windows.net",
eventhub_name="my-eventhub",
credential=DefaultAzureCredential()
) as producer:
# Create batch (handles size limits)
event_data_batch = producer.create_batch()
for i in range(10):
try:
event_data_batch.add(EventData(f"Event {i}"))
except ValueError:
# Batch is full, send and create new one
producer.send_batch(event_data_batch)
event_data_batch = producer.create_batch()
event_data_batch.add(EventData(f"Event {i}"))
# Send remaining
producer.send_batch(event_data_batch)
Send to Specific Partition
# By partition ID
event_data_batch = producer.create_batch(partition_id="0")
# By partition key (consistent hashing)
event_data_batch = producer.create_batch(partition_key="user-123")
Receive Events
Simple Receive
from azure.eventhub import EventHubConsumerClient
def on_event(partition_context, event):
print(f"Partition: {partition_context.partition_id}")
print(f"Data: {event.body_as_str()}")
partition_context.update_checkpoint(event)
with EventHubConsumerClient(
fully_qualified_namespace="<namespace>.servicebus.windows.net",
eventhub_name="my-eventhub",
consumer_group="$Default",
credential=DefaultAzureCredential()
) as consumer:
consumer.receive(
on_event=on_event,
starting_position="-1", # Beginning of stream
)
With Blob Checkpoint Store (Production)
from azure.eventhub import EventHubConsumerClient
from azure.eventhub.extensions.checkpointstoreblob import BlobCheckpointStore
from azure.identity import DefaultAzureCredential
checkpoint_store = BlobCheckpointStore(
blob_account_url="https://<account>.blob.core.windows.net",
container_name="checkpoints",
credential=DefaultAzureCredential()
)
with EventHubConsumerClient(
fully_qualified_namespace="<namespace>.servicebus.windows.net",
eventhub_name="my-eventhub",
consumer_group="$Default",
credential=DefaultAzureCredential(),
checkpoint_store=checkpoint_store
) as consumer:
def on_event(partition_context, event):
print(f"Received: {event.body_as_str()}")
# Checkpoint after processing
partition_context.update_checkpoint(event)
consumer.receive(on_event=on_event)
Async Client
from azure.eventhub.aio import EventHubProducerClient, EventHubConsumerClient
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
import asyncio
async def send_events():
credential = DefaultAzureCredential()
async with EventHubProducerClient(
fully_qualified_namespace="<namespace>.servicebus.windows.net",
eventhub_name="my-eventhub",
credential=credential
) as producer:
batch = await producer.create_batch()
batch.add(EventData("Async event"))
await producer.send_batch(batch)
async def receive_events():
async def on_event(partition_context, event):
print(event.body_as_str())
await partition_context.update_checkpoint(event)
async with EventHubConsumerClient(
fully_qualified_namespace="<namespace>.servicebus.windows.net",
eventhub_name="my-eventhub",
consumer_group="$Default",
credential=DefaultAzureCredential()
) as consumer:
await consumer.receive(on_event=on_event)
asyncio.run(send_events())
Event Properties
event = EventData("My event body")
# Set properties
event.properties = {"custom_property": "value"}
event.content_type = "application/json"
# Read properties (on receive)
print(event.body_as_str())
print(event.sequence_number)
print(event.offset)
print(event.enqueued_time)
print(event.partition_key)
Get Event Hub Info
with producer:
info = producer.get_eventhub_properties()
print(f"Name: {info['name']}")
print(f"Partitions: {info['partition_ids']}")
for partition_id in info['partition_ids']:
partition_info = producer.get_partition_properties(partition_id)
print(f"Partition {partition_id}: {partition_info['last_enqueued_sequence_number']}")
Best Practices
- Pick sync OR async and stay consistent. Do not mix
azure.xxxsync clients withazure.xxx.aioasync clients in the same call path. Choose one mode per module. - Always use context managers for clients and async credentials. Wrap every client in
with Client(...) as client:(sync) orasync with Client(...) as client:(async) for proper cleanup. For asyncDefaultAzureCredentialfromazure.identity.aio, also useasync with credential:so tokens and transports are cleaned up. - Use
DefaultAzureCredentialfor portable auth across local dev and Azure (avoid connection strings / API keys when possible). - Use batches for sending multiple events
- Use checkpoint store in production for reliable processing
- Use async client for high-throughput scenarios
- Use partition keys for ordered delivery within a partition
- Handle batch size limits — catch ValueError when batch is full
- Set appropriate consumer groups for different applications
Reference Files
| File | Contents |
|---|---|
| references/checkpointing.md | Checkpoint store patterns, blob checkpointing, checkpoint strategies |
| references/partitions.md | Partition management, load balancing, starting positions |
| scripts/setup_consumer.py | CLI for Event Hub info, consumer setup, and event sending/receiving |
microsoft की और Skills
oss-growth
microsoft
OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व
official
microsoft-foundry
microsoft
Foundry एजेंटों को एंड-टू-एंड डिप्लॉय, मूल्यांकन और प्रबंधित करें: Docker बिल्ड, ACR पुश, होस्टेड/प्रॉम्प्ट एजेंट क्रिएट, कंटेनर स्टार्ट, बैच इवैल्यूएशन, कंटीन्यूअस इवैल्यूएशन, प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़र वर्कफ़्लो, agent.yaml, ट्रेस से डेटासेट क्यूरेशन। इसका उपयोग करें: Foundry पर एजेंट डिप्लॉय करना, होस्टेड एजेंट, एजेंट बनाना, एजेंट को इनवोक करना, एजेंट का मूल्यांकन
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Azure AI के लिए उपयोग करें: खोज, वाक्, OpenAI, दस्तावेज़ बुद्धिमत्ता। खोज, वेक्टर/हाइब्रिड खोज, वाक्-से-पाठ, पाठ-से-वाक्, प्रतिलेखन, OCR में सहायता करता है। कब उपयोग करें: AI खोज, क्वेरी खोज, वेक्टर खोज, हाइब्रिड खोज, सिमैंटिक खोज, वाक्-से-पाठ, पाठ-से-वाक्, प्रतिलेखन, OCR, पाठ को वाक् में बदलना।
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
पहले से तैयार एप्लिकेशनों के लिए Azure डिप्लॉयमेंट निष्पादित करें जिनमें मौजूदा .azure/deployment-plan.md और इंफ्रास्ट्रक्चर फ़ाइलें हों। इस स्किल का उपयोग तब न करें जब उपयोगकर्ता कोई नया एप्लिकेशन बनाने के लिए कहे — इसके बजाय azure-prepare का उपयोग करें। यह स्किल azd up, azd deploy, terraform apply, और az deployment कमांड को बिल्ट-इन एरर रिकवरी के साथ चलाती है। इसके लिए azure-prepare से .azure/deployment-plan.md और azure-validate से सत्यापित स्थिति आवश्यक है। कब: "azd
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Azure Storage सेवाएँ जिनमें Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage और Data Lake शामिल हैं। स्टोरेज एक्सेस टियर (हॉट, कूल, कोल्ड, आर्काइव), प्रत्येक टियर का उपयोग कब करें और टियर तुलना के बारे में प्रश्नों के उत्तर देता है। ऑब्जेक्ट स्टोरेज, SMB फ़ाइल शेयर, एसिंक्रोनस मैसेजिंग, NoSQL की-वैल्यू और बिग डेटा एनालिटिक्स प्रदान करता है। लाइफसाइकिल प्रबंधन शामिल है। उपयोग करें: ब्लॉब स्टोरेज, फ़ाइल शेयर, क्य
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Azure पर AppLens, Azure Monitor, संसाधन स्वास्थ्य और सुरक्षित ट्राइएज का उपयोग करके Azure उत्पादन समस्याओं को डीबग करें। कब: उत्पादन समस्याओं को डीबग करना, ऐप सेवा समस्या निवारण, ऐप सेवा उच्च CPU, ऐप सेवा परिनियोजन विफलता, कंटेनर ऐप्स समस्या निवारण, फंक्शन्स समस्या निवारण, AKS समस्या निवारण, kubectl कनेक्ट नहीं हो सकता, kube-system/CoreDNS विफलताएँ, पॉड लंबित, क्रैशलूप, नोड तैयार नहीं, अपग्रेड विफ
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Azure ऐप्स को तैनाती के लिए तैयार करें (infra Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles)। निर्माण/आधुनिकीकरण या निर्माण+तैनाती के लिए उपयोग करें; क्रॉस-क्लाउड माइग्रेशन के लिए नहीं (azure-cloud-migrate का उपयोग करें)। इसका उपयोग न करें: copilot-sdk ऐप्स के लिए (azure-hosted-copilot-sdk का उपयोग करें)। कब: "create app", "build web app", "create API", "create serverless HTTP API", "create frontend", "create back end", "build a service", "modernize application", "update application", "add authentication", "add caching", "host on Azure", "create and...
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Azure तैनाती-पूर्व तत्परता के लिए सत्यापन। तैनाती से पहले कॉन्फ़िगरेशन, इंफ्रास्ट्रक्चर (Bicep या Terraform), RBAC भूमिका असाइनमेंट, प्रबंधित पहचान अनुमतियाँ और पूर्वापेक्षाओं की गहन जाँच करें। कब: मेरे ऐप को सत्यापित करें, तैनाती तत्परता की जाँच करें, प्रीफ्लाइट जाँच चलाएँ, कॉन्फ़िगरेशन सत्यापित करें, तैनाती के लिए तैयार है या नहीं जाँचें, azure.yaml सत्यापित करें, Bicep सत्यापित
officialdevopstesting