azure-eventhub-py
作成者: microsoft
高スループットのイベント取り込みのためのビッグデータストリーミングプラットフォーム。
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のその他のスキル
oss-growth
microsoft
OSS成長ハッカーのペルソナ
official
microsoft-foundry
microsoft
Foundryエージェントのエンドツーエンドでのデプロイ、評価、管理:Dockerビルド、ACRプッシュ、ホスト型/プロンプトエージェント作成、コンテナ起動、バッチ評価、継続的評価、プロンプト最適化ワークフロー、agent.yaml、トレースからのデータセットキュレーション。用途:エージェントをFoundryにデプロイ、ホスト型エージェント、エージェント作成、エージェント呼び出し、エージェント評価、バッチ評価実行、継続的評価、継続的モニタリング、継続的評価ステータス、プロンプト最適化、プロンプト改善、プロンプトオプティマイザー、エージェント指示最適化、エージェント改善...
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Azure AI向けに使用:Search、Speech、OpenAI、Document Intelligence。検索、ベクター/ハイブリッド検索、音声認識、音声合成、文字起こし、OCRを支援。使用時:AI Search、クエリ検索、ベクター検索、ハイブリッド検索、セマンティック検索、音声認識、音声合成、文字起こし、OCR、テキスト読み上げ。
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
既存の.azure/deployment-plan.mdとインフラストラクチャファイルを持つ、すでに準備済みのアプリケーションに対してAzureデプロイを実行します。ユーザーが新しいアプリケーションの作成を依頼した場合はこのスキルを使用せず、代わりにazure-prepareを使用してください。このスキルは、azd up、azd deploy、terraform apply、az deploymentコマンドを組み込みのエラーリカバリ機能付きで実行します。azure-prepareからの.azure/deployment-plan.mdと、azure-validateからの検証済みステータスが必要です。使用タイミング:「azd upを実行」、「azd deployを実行」、「デプロイを実行」...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Azure Storage Servicesには、Blob Storage、File Shares、Queue Storage、Table Storage、Data Lakeが含まれます。ストレージアクセス層(ホット、クール、コールド、アーカイブ)について、各層の使用タイミングや比較に関する質問に回答します。オブジェクトストレージ、SMBファイル共有、非同期メッセージング、NoSQLキーバリュー、ビッグデータ分析を提供します。ライフサイクル管理を含みます。使用用途:ブロブストレージ、ファイル共有、キューストレージ、テーブルストレージ、データレイク、ファイルアップロード、ブロブダウンロード、ストレージアカウント、アクセス層、...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Azure上でAppLens、Azure Monitor、リソースヘルス、安全なトリアージを使用して、Azureの本番環境の問題をデバッグします。使用時:本番環境の問題のデバッグ、App Serviceのトラブルシューティング、App Serviceの高CPU、App Serviceのデプロイ障害、コンテナアプリのトラブルシューティング、Functionsのトラブルシューティング、AKSのトラブルシューティング、kubectlが接続できない、kube-system/CoreDNSの障害、PodがPending状態、CrashLoop、ノードがReadyにならない、アップグレード障害、ログの分析、KQL、インサイト、イメージプル障害、コールドスタート問題、ヘルスプローブ障害、...
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Azureアプリのデプロイ準備(インフラBicep/Terraform、azure.yaml、Dockerfiles)。新規作成/モダナイズ、または作成+デプロイに使用。クロスクラウド移行には非対応(azure-cloud-migrateを使用)。使用禁止:copilot-sdkアプリ(azure-hosted-copilot-sdkを使用)。対象:「アプリ作成」「Webアプリ構築」「API作成」「サーバーレスHTTP API作成」「フロントエンド作成」「バックエンド作成」「サービス構築」「アプリケーションのモダナイズ」「アプリケーション更新」「認証追加」「キャッシュ追加」「Azureへのホスティング」「作成および...」
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Azureへの準備が整っているかを確認するためのデプロイ前検証。構成、インフラストラクチャ(BicepまたはTerraform)、RBACロールの割り当て、マネージドIDの権限、前提条件について詳細なチェックを実行します。使用場面:アプリの検証、デプロイ準備状況の確認、事前チェックの実行、構成の確認、デプロイ可能かの確認、azure.yamlの検証、Bicepの検証、デプロイ前のテスト、デプロイエラーのトラブルシューティング、Azure Functionsの検証、関数アプリの検証、サーバーレスの検証...
officialdevopstesting