azure-mgmt-apimanagement-py

โดย microsoft

Azure API Management SDK สำหรับ Python ใช้สำหรับจัดการบริการ APIM, API, ผลิตภัณฑ์, การสมัครใช้งาน และนโยบาย ทริกเกอร์: "azure-mgmt-apimanagement", "ApiManagementClient", "APIM", "API gateway", "API Management

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

Azure API Management SDK for Python

Manage Azure API Management services, APIs, products, and policies.

Installation

pip install azure-mgmt-apimanagement
pip install azure-identity

Environment Variables

AZURE_SUBSCRIPTION_ID=your-subscription-id  # Required for all auth methods
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.

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.mgmt.apimanagement import ApiManagementClient
import os

with ApiManagementClient(
    credential=DefaultAzureCredential(),
    subscription_id=os.environ["AZURE_SUBSCRIPTION_ID"]
) as client:
    # Use `client` for all subsequent operations (see examples below)
    ...

Create APIM Service

from azure.mgmt.apimanagement.models import (
    ApiManagementServiceResource,
    ApiManagementServiceSkuProperties,
    SkuType
)

service = client.api_management_service.begin_create_or_update(
    resource_group_name="my-resource-group",
    service_name="my-apim",
    parameters=ApiManagementServiceResource(
        location="eastus",
        publisher_email="admin@example.com",
        publisher_name="My Organization",
        sku=ApiManagementServiceSkuProperties(
            name=SkuType.DEVELOPER,
            capacity=1
        )
    )
).result()

print(f"Created APIM: {service.name}")

Import API from OpenAPI

from azure.mgmt.apimanagement.models import (
    ApiCreateOrUpdateParameter,
    ContentFormat,
    Protocol
)

api = client.api.begin_create_or_update(
    resource_group_name="my-resource-group",
    service_name="my-apim",
    api_id="my-api",
    parameters=ApiCreateOrUpdateParameter(
        display_name="My API",
        path="myapi",
        protocols=[Protocol.HTTPS],
        format=ContentFormat.OPENAPI_JSON,
        value='{"openapi": "3.0.0", "info": {"title": "My API", "version": "1.0"}, "paths": {"/health": {"get": {"responses": {"200": {"description": "OK"}}}}}}'
    )
).result()

print(f"Imported API: {api.display_name}")

Import API from URL

api = client.api.begin_create_or_update(
    resource_group_name="my-resource-group",
    service_name="my-apim",
    api_id="petstore",
    parameters=ApiCreateOrUpdateParameter(
        display_name="Petstore API",
        path="petstore",
        protocols=[Protocol.HTTPS],
        format=ContentFormat.OPENAPI_LINK,
        value="https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
    )
).result()

List APIs

apis = client.api.list_by_service(
    resource_group_name="my-resource-group",
    service_name="my-apim"
)

for api in apis:
    print(f"{api.name}: {api.display_name} - {api.path}")

Create Product

from azure.mgmt.apimanagement.models import ProductContract

product = client.product.create_or_update(
    resource_group_name="my-resource-group",
    service_name="my-apim",
    product_id="premium",
    parameters=ProductContract(
        display_name="Premium",
        description="Premium tier with unlimited access",
        subscription_required=True,
        approval_required=False,
        state="published"
    )
)

print(f"Created product: {product.display_name}")

Add API to Product

client.product_api.create_or_update(
    resource_group_name="my-resource-group",
    service_name="my-apim",
    product_id="premium",
    api_id="my-api"
)

Create Subscription

from azure.mgmt.apimanagement.models import SubscriptionCreateParameters

subscription = client.subscription.create_or_update(
    resource_group_name="my-resource-group",
    service_name="my-apim",
    sid="my-subscription",
    parameters=SubscriptionCreateParameters(
        display_name="My Subscription",
        scope=f"/products/premium",
        state="active"
    )
)

print(f"Subscription key: {subscription.primary_key}")

Set API Policy

from azure.mgmt.apimanagement.models import PolicyContract

policy_xml = """
<policies>
    <inbound>
        <rate-limit calls="100" renewal-period="60" />
        <set-header name="X-Custom-Header" exists-action="override">
            <value>CustomValue</value>
        </set-header>
    </inbound>
    <backend>
        <forward-request />
    </backend>
    <outbound />
    <on-error />
</policies>
"""

client.api_policy.create_or_update(
    resource_group_name="my-resource-group",
    service_name="my-apim",
    api_id="my-api",
    policy_id="policy",
    parameters=PolicyContract(
        value=policy_xml,
        format="xml"
    )
)

Create Named Value (Secret)

from azure.mgmt.apimanagement.models import NamedValueCreateContract

named_value = client.named_value.begin_create_or_update(
    resource_group_name="my-resource-group",
    service_name="my-apim",
    named_value_id="backend-api-key",
    parameters=NamedValueCreateContract(
        display_name="Backend API Key",
        value="secret-key-value",
        secret=True
    )
).result()

Create Backend

from azure.mgmt.apimanagement.models import BackendContract

backend = client.backend.create_or_update(
    resource_group_name="my-resource-group",
    service_name="my-apim",
    backend_id="my-backend",
    parameters=BackendContract(
        url="https://api.backend.example.com",
        protocol="http",
        description="My backend service"
    )
)

Create User

from azure.mgmt.apimanagement.models import UserCreateParameters

user = client.user.create_or_update(
    resource_group_name="my-resource-group",
    service_name="my-apim",
    user_id="newuser",
    parameters=UserCreateParameters(
        email="user@example.com",
        first_name="John",
        last_name="Doe"
    )
)

Operation Groups

GroupPurpose
api_management_serviceAPIM instance management
apiAPI operations
api_operationAPI operation details
api_policyAPI-level policies
productProduct management
product_apiProduct-API associations
subscriptionSubscription management
userUser management
named_valueNamed values/secrets
backendBackend services
certificateCertificates
gatewaySelf-hosted gateways

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 named values for secrets and configuration
  4. Apply policies at appropriate scopes (global, product, API, operation)
  5. Use products to bundle APIs and manage access
  6. Enable Application Insights for monitoring
  7. Use backends to abstract backend services
  8. Version your APIs using APIM's versioning features

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