azure-appconfiguration-py

โดย microsoft

Azure App Configuration SDK for Python. Use for centralized configuration management, feature flags, and dynamic settings. Triggers: "azure-appconfiguration", "AzureAppConfigurationClient", "feature flags", "configuration", "key-value settings".

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-appconfiguration-py

Azure App Configuration SDK for Python

Centralized configuration management with feature flags and dynamic settings.

Installation

pip install azure-appconfiguration

Environment Variables

AZURE_APPCONFIGURATION_ENDPOINT=https://<name>.azconfig.io  # Required for Entra ID auth
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod # Required only if DefaultAzureCredential is used in production

Authentication & Lifecycle

🔑 Two rules apply to every code sample below:

  1. 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: DefaultAzureCredential works as-is.
    • Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod (or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>) to constrain the credential chain to production-safe credentials.
  2. 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: and async with DefaultAzureCredential() as credential: (from azure.identity.aio)

Snippets may abbreviate this setup, but production code should always follow both rules.

import os
from azure.appconfiguration import AzureAppConfigurationClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential, ManagedIdentityCredential

# 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()

with AzureAppConfigurationClient(
    base_url=os.environ["AZURE_APPCONFIGURATION_ENDPOINT"],
    credential=credential
) as client:
    # Use client here (see following sections for operations)
    ...

Configuration Settings

Get Setting

setting = client.get_configuration_setting(key="app:settings:message")
print(f"{setting.key} = {setting.value}")

Get with Label

# Labels allow environment-specific values
setting = client.get_configuration_setting(
    key="app:settings:message",
    label="production"
)

Set Setting

from azure.appconfiguration import ConfigurationSetting

setting = ConfigurationSetting(
    key="app:settings:message",
    value="Hello, World!",
    label="development",
    content_type="text/plain",
    tags={"environment": "dev"}
)

client.set_configuration_setting(setting)

Delete Setting

client.delete_configuration_setting(
    key="app:settings:message",
    label="development"
)

List Settings

All Settings

settings = client.list_configuration_settings()
for setting in settings:
    print(f"{setting.key} [{setting.label}] = {setting.value}")

Filter by Key Prefix

settings = client.list_configuration_settings(
    key_filter="app:settings:*"
)

Filter by Label

settings = client.list_configuration_settings(
    label_filter="production"
)

Feature Flags

Set Feature Flag

from azure.appconfiguration import ConfigurationSetting
import json

feature_flag = ConfigurationSetting(
    key=".appconfig.featureflag/beta-feature",
    value=json.dumps({
        "id": "beta-feature",
        "enabled": True,
        "conditions": {
            "client_filters": []
        }
    }),
    content_type="application/vnd.microsoft.appconfig.ff+json;charset=utf-8"
)

client.set_configuration_setting(feature_flag)

Get Feature Flag

setting = client.get_configuration_setting(
    key=".appconfig.featureflag/beta-feature"
)
flag_data = json.loads(setting.value)
print(f"Feature enabled: {flag_data['enabled']}")

List Feature Flags

flags = client.list_configuration_settings(
    key_filter=".appconfig.featureflag/*"
)
for flag in flags:
    data = json.loads(flag.value)
    print(f"{data['id']}: {'enabled' if data['enabled'] else 'disabled'}")

Read-Only Settings

# Make setting read-only
client.set_read_only(
    configuration_setting=setting,
    read_only=True
)

# Remove read-only
client.set_read_only(
    configuration_setting=setting,
    read_only=False
)

Snapshots

Create Snapshot

from azure.appconfiguration import ConfigurationSnapshot, ConfigurationSettingFilter

snapshot = ConfigurationSnapshot(
    name="v1-snapshot",
    filters=[
        ConfigurationSettingFilter(key="app:*", label="production")
    ]
)

created = client.begin_create_snapshot(
    name="v1-snapshot",
    snapshot=snapshot
).result()

List Snapshot Settings

settings = client.list_configuration_settings(
    snapshot_name="v1-snapshot"
)

Async Client

from azure.appconfiguration.aio import AzureAppConfigurationClient
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential

async def main():
    async with DefaultAzureCredential() as credential:
        async with AzureAppConfigurationClient(
            base_url=endpoint,
            credential=credential
        ) as client:
            setting = await client.get_configuration_setting(key="app:message")
            print(setting.value)

Client Operations

OperationDescription
get_configuration_settingGet single setting
set_configuration_settingCreate or update setting
delete_configuration_settingDelete setting
list_configuration_settingsList with filters
set_read_onlyLock/unlock setting
begin_create_snapshotCreate point-in-time snapshot
list_snapshotsList all snapshots

Best Practices

  1. Pick sync OR async and stay consistent. Do not mix azure.xxx sync clients with azure.xxx.aio async clients in the same call path. Choose one mode per module.
  2. Always use context managers for clients and async credentials. Wrap every client in with Client(...) as client: (sync) or async with Client(...) as client: (async). For async DefaultAzureCredential from azure.identity.aio, also use async with credential: so tokens and transports are cleaned up.
  3. Use labels for environment separation (dev, staging, prod)
  4. Use key prefixes for logical grouping (app:database:, app:cache:)
  5. Make production settings read-only to prevent accidental changes
  6. Create snapshots before deployments for rollback capability
  7. Use Entra ID instead of connection strings in production
  8. Refresh settings periodically in long-running applications
  9. Use feature flags for gradual rollouts and A/B testing

Reference Files

FileContents
references/capabilities.mdAdditional non-hero capabilities, operation-group coverage, and production checklists.
references/non-hero-scenarios.mdDedicated non-hero examples for secondary/advanced scenarios.

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development