azure-eventhub-py
작성자: microsoft
고처리량 이벤트 수집을 위한 빅데이터 스트리밍 플랫폼입니다.
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 |
microsoft의 다른 스킬
oss-growth
microsoft
OSS 성장 해커 페르소나
official
microsoft-foundry
microsoft
Foundry 에이전트를 엔드투엔드로 배포, 평가 및 관리: Docker 빌드, ACR 푸시, 호스팅/프롬프트 에이전트 생성, 컨테이너 시작, 배치 평가, 지속적 평가, 프롬프트 최적화 워크플로, agent.yaml, 트레이스에서 데이터셋 큐레이션. 용도: Foundry에 에이전트 배포, 호스팅 에이전트, 에이전트 생성, 에이전트 호출, 에이전트 평가, 배치 평가 실행, 지속적 평가, 지속적 모니터링, 지속적 평가 상태, 프롬프트 최적화, 프롬프트 개선, 프롬프트 최적화 도구, 에이전트 지침 최적화, 에이전트 개선...
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Azure AI: Search, Speech, OpenAI, Document Intelligence에 사용됩니다. 검색, 벡터/하이브리드 검색, 음성-텍스트 변환, 텍스트-음성 변환, 전사, OCR을 지원합니다. 사용 시점: AI Search, 쿼리 검색, 벡터 검색, 하이브리드 검색, 의미 검색, 음성-텍스트 변환, 텍스트-음성 변환, 전사, OCR, 텍스트를 음성으로 변환.
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
이미 준비된 애플리케이션에 대해 기존 .azure/deployment-plan.md 및 인프라 파일이 있는 경우 Azure 배포를 실행합니다. 사용자가 새 애플리케이션 생성을 요청할 때는 이 스킬을 사용하지 말고 azure-prepare를 사용하세요. 이 스킬은 azd up, azd deploy, terraform apply, az deployment 명령을 내장된 오류 복구 기능과 함께 실행합니다. azure-prepare의 .azure/deployment-plan.md와 azure-validate의 검증 상태가 필요합니다. 사용 시점: "run azd up", "run azd deploy", "execute deployment",...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Azure Storage Services는 Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage, Data Lake를 포함합니다. 스토리지 액세스 계층(hot, cool, cold, archive), 각 계층 사용 시기 및 계층 비교에 대한 질문에 답변합니다. 객체 스토리지, SMB 파일 공유, 비동기 메시징, NoSQL 키-값, 빅데이터 분석을 제공합니다. 수명 주기 관리를 포함합니다. 사용 용도: blob 스토리지, 파일 공유, 큐 스토리지, 테이블 스토리지, 데이터 레이크, 파일 업로드, blob 다운로드, 스토리지 계정, 액세스 계층,...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Azure에서 AppLens, Azure Monitor, 리소스 상태 및 안전한 트라이지를 사용하여 Azure 프로덕션 문제를 디버그합니다. 사용 시기: 프로덕션 문제 디버그, 앱 서비스 문제 해결, 앱 서비스 높은 CPU, 앱 서비스 배포 실패, 컨테이너 앱 문제 해결, 함수 문제 해결, AKS 문제 해결, kubectl 연결 불가, kube-system/CoreDNS 오류, pod 보류 중, crashloop, 노드 준비 안 됨, 업그레이드 실패, 로그 분석, KQL, 인사이트, 이미지 풀 실패, 콜드 스타트 문제, 상태 프로브 실패,...
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Azure 앱을 배포용으로 준비합니다(인프라 Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles). 생성/현대화 또는 생성+배포에 사용하며, 크로스 클라우드 마이그레이션에는 사용하지 않습니다(azure-cloud-migrate 사용). 다음에는 사용하지 마십시오: copilot-sdk 앱(azure-hosted-copilot-sdk 사용). 사용 시점: "앱 생성", "웹 앱 빌드", "API 생성", "서버리스 HTTP API 생성", "프론트엔드 생성", "백엔드 생성", "서비스 빌드", "애플리케이션 현대화", "애플리케이션 업데이트", "인증 추가", "캐싱 추가", "Azure에 호스팅", "생성 및...
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Azure 배포 전 준비 상태 검증. 구성, 인프라(Bicep 또는 Terraform), RBAC 역할 할당, 관리 ID 권한, 사전 요구 사항에 대한 심층 점검을 실행합니다. 사용 시점: 내 앱 검증, 배포 준비 상태 확인, 사전 점검 실행, 구성 확인, 배포 가능 여부 확인, azure.yaml 검증, Bicep 검증, 배포 전 테스트, 배포 오류 문제 해결, Azure Functions 검증, 함수 앱 검증, 서버리스 검증...
officialdevopstesting