azure-servicebus-py

tarafından microsoft

Kurumsal mesajlaşma ile güvenilir bulut iletişimi için kuyruklar ve yayınla/abone ol konuları.

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

Azure Service Bus SDK for Python

Enterprise messaging for reliable cloud communication with queues and pub/sub topics.

Installation

pip install azure-servicebus azure-identity

Environment Variables

SERVICEBUS_FULLY_QUALIFIED_NAMESPACE=<namespace>.servicebus.windows.net  # Required for all auth methods
SERVICEBUS_QUEUE_NAME=myqueue  # Required for queue operations
SERVICEBUS_TOPIC_NAME=mytopic  # Required for topic operations
SERVICEBUS_SUBSCRIPTION_NAME=mysubscription  # Required for subscription operations
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, ManagedIdentityCredential
from azure.servicebus import ServiceBusClient

# 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"

with ServiceBusClient(
    fully_qualified_namespace=namespace,
    credential=credential
) as client:
    # Use client here (see following sections for operations)
    ...

Client Types

ClientPurposeGet From
ServiceBusClientConnection managementDirect instantiation
ServiceBusSenderSend messagesclient.get_queue_sender() / get_topic_sender()
ServiceBusReceiverReceive messagesclient.get_queue_receiver() / get_subscription_receiver()

Send Messages (Async)

import asyncio
from azure.servicebus.aio import ServiceBusClient
from azure.servicebus import ServiceBusMessage
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential

async def send_messages():
    credential = DefaultAzureCredential()
    
    async with ServiceBusClient(
        fully_qualified_namespace="<namespace>.servicebus.windows.net",
        credential=credential
    ) as client:
        sender = client.get_queue_sender(queue_name="myqueue")
        
        async with sender:
            # Single message
            message = ServiceBusMessage("Hello, Service Bus!")
            await sender.send_messages(message)
            
            # Batch of messages
            messages = [ServiceBusMessage(f"Message {i}") for i in range(10)]
            await sender.send_messages(messages)
            
            # Message batch (for size control)
            batch = await sender.create_message_batch()
            for i in range(100):
                try:
                    batch.add_message(ServiceBusMessage(f"Batch message {i}"))
                except ValueError:  # Batch full
                    await sender.send_messages(batch)
                    batch = await sender.create_message_batch()
                    batch.add_message(ServiceBusMessage(f"Batch message {i}"))
            await sender.send_messages(batch)

asyncio.run(send_messages())

Receive Messages (Async)

async def receive_messages():
    credential = DefaultAzureCredential()
    
    async with ServiceBusClient(
        fully_qualified_namespace="<namespace>.servicebus.windows.net",
        credential=credential
    ) as client:
        receiver = client.get_queue_receiver(queue_name="myqueue")
        
        async with receiver:
            # Receive batch
            messages = await receiver.receive_messages(
                max_message_count=10,
                max_wait_time=5  # seconds
            )
            
            for msg in messages:
                print(f"Received: {str(msg)}")
                await receiver.complete_message(msg)  # Remove from queue

asyncio.run(receive_messages())

Receive Modes

ModeBehaviorUse Case
PEEK_LOCK (default)Message locked, must complete/abandonReliable processing
RECEIVE_AND_DELETERemoved immediately on receiveAt-most-once delivery
from azure.servicebus import ServiceBusReceiveMode

receiver = client.get_queue_receiver(
    queue_name="myqueue",
    receive_mode=ServiceBusReceiveMode.RECEIVE_AND_DELETE
)

Message Settlement

async with receiver:
    messages = await receiver.receive_messages(max_message_count=1)
    
    for msg in messages:
        try:
            # Process message...
            await receiver.complete_message(msg)  # Success - remove from queue
        except ProcessingError:
            await receiver.abandon_message(msg)  # Retry later
        except PermanentError:
            await receiver.dead_letter_message(
                msg,
                reason="ProcessingFailed",
                error_description="Could not process"
            )
ActionEffect
complete_message()Remove from queue (success)
abandon_message()Release lock, retry immediately
dead_letter_message()Move to dead-letter queue
defer_message()Set aside, receive by sequence number

Topics and Subscriptions

# Send to topic
sender = client.get_topic_sender(topic_name="mytopic")
async with sender:
    await sender.send_messages(ServiceBusMessage("Topic message"))

# Receive from subscription
receiver = client.get_subscription_receiver(
    topic_name="mytopic",
    subscription_name="mysubscription"
)
async with receiver:
    messages = await receiver.receive_messages(max_message_count=10)

Sessions (FIFO)

# Send with session
message = ServiceBusMessage("Session message")
message.session_id = "order-123"
await sender.send_messages(message)

# Receive from specific session
receiver = client.get_queue_receiver(
    queue_name="session-queue",
    session_id="order-123"
)

# Receive from next available session
from azure.servicebus import NEXT_AVAILABLE_SESSION
receiver = client.get_queue_receiver(
    queue_name="session-queue",
    session_id=NEXT_AVAILABLE_SESSION
)

Scheduled Messages

from datetime import datetime, timedelta, timezone

message = ServiceBusMessage("Scheduled message")
scheduled_time = datetime.now(timezone.utc) + timedelta(minutes=10)

# Schedule message
sequence_number = await sender.schedule_messages(message, scheduled_time)

# Cancel scheduled message
await sender.cancel_scheduled_messages(sequence_number)

Dead-Letter Queue

from azure.servicebus import ServiceBusSubQueue

# Receive from dead-letter queue
dlq_receiver = client.get_queue_receiver(
    queue_name="myqueue",
    sub_queue=ServiceBusSubQueue.DEAD_LETTER
)

async with dlq_receiver:
    messages = await dlq_receiver.receive_messages(max_message_count=10)
    for msg in messages:
        print(f"Dead-lettered: {msg.dead_letter_reason}")
        await dlq_receiver.complete_message(msg)

Sync Client (for simple scripts)

from azure.servicebus import ServiceBusClient, ServiceBusMessage
from azure.identity import DefaultAzureCredential

with ServiceBusClient(
    fully_qualified_namespace="<namespace>.servicebus.windows.net",
    credential=DefaultAzureCredential()
) as client:
    with client.get_queue_sender("myqueue") as sender:
        sender.send_messages(ServiceBusMessage("Sync message"))
    
    with client.get_queue_receiver("myqueue") as receiver:
        for msg in receiver:
            print(str(msg))
            receiver.complete_message(msg)

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 proper cleanup. For async DefaultAzureCredential from azure.identity.aio, also use async with credential: so tokens and transports are cleaned up.
  3. Use DefaultAzureCredential for portable auth across local dev and Azure (avoid connection strings / API keys when possible).
  4. Use async client for production workloads
  5. Complete messages after successful processing
  6. Use dead-letter queue for poison messages
  7. Use sessions for ordered, FIFO processing
  8. Use message batches for high-throughput scenarios
  9. Set max_wait_time to avoid infinite blocking

Reference Files

FileContents
references/patterns.mdCompeting consumers, sessions, retry patterns, request-response, transactions
references/dead-letter.mdDLQ handling, poison messages, reprocessing strategies
scripts/setup_servicebus.pyCLI for queue/topic/subscription management and DLQ monitoring

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
official
microsoft-foundry
microsoft
Foundry ajanlarını uçtan uca dağıtın, değerlendirin ve yönetin: Docker build, ACR push, barındırılan/prompt ajan oluşturma, konteyner başlatma, toplu değerlendirme, sürekli değerlendirme, prompt optimizer iş akışları, agent.yaml, izlerden veri kümesi oluşturma. ŞUNUN İÇİN KULLANIN: ajanı Foundry'ye dağıtma, barındırılan ajan, ajan oluşturma, ajanı çağırma, ajanı değerlendirme, toplu değerlendirme çalıştırma, sürekli değerlendirme, sürekli izleme, sürekli değerlendirme durumu, prompt optimize etme, prompt iyileştirme, prompt optimizer
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Azure AI için kullanılır: Arama, Konuşma, OpenAI, Belge Zekası. Arama, vektör/karma arama, konuşmadan metne, metinden konuşmaya, transkripsiyon, OCR konularında yardımcı olur. NE ZAMAN: AI Arama, sorgu arama, vektör arama, karma arama, anlamsal arama, konuşmadan metne, metinden konuşmaya, transkribe etme, OCR, metni konuşmaya dönüştürme.
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
Halihazırda .azure/deployment-plan.md ve altyapı dosyaları bulunan, ÖNCEDEN HAZIRLANMIŞ uygulamalar için Azure dağıtımlarını gerçekleştirir. Kullanıcı yeni bir uygulama OLUŞTURMAK istediğinde bu beceriyi KULLANMAYIN — bunun yerine azure-prepare kullanın. Bu beceri, yerleşik hata kurtarma ile azd up, azd deploy, terraform apply ve az deployment komutlarını çalıştırır. azure-prepare'dan .azure/deployment-plan.md ve azure-validate'dan onaylanmış durum gerektirir. NE ZAMAN: "azd up çalıştır", "azd deploy çalıştır", "dağıtımı gerçekleştir",...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Azure Storage Services dahil olmak üzere Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage ve Data Lake. Depolama erişim katmanları (hot, cool, cold, archive), her katmanın ne zaman kullanılacağı ve katman karşılaştırması hakkında soruları yanıtlar. Nesne depolama, SMB dosya paylaşımları, eşzamansız mesajlaşma, NoSQL anahtar-değer ve büyük veri analitiği sağlar. Yaşam döngüsü yönetimini içerir. KULLANIM AMACI: blob depolama, dosya paylaşımları, kuyruk depolama, tablo depolama, data lake, dosya yükleme, blob indirme, depolama hesapları, erişim katmanları,...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Azure üretim sorunlarını AppLens, Azure Monitor, kaynak durumu ve güvenli triyaj kullanarak hata ayıklayın. NE ZAMAN: üretim sorunlarını hata ayıklama, uygulama servisini sorun giderme, uygulama servisi yüksek CPU, uygulama servisi dağıtım hatası, konteyner uygulamalarını sorun giderme, işlevleri sorun giderme, AKS sorun giderme, kubectl bağlanamıyor, kube-system/CoreDNS hataları, pod beklemede, crashloop, düğüm hazır değil, yükseltme hataları, günlükleri analiz etme, KQL, içgörüler, görüntü çekme hataları, soğuk başlatma sorunları, durum yoklaması
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Azure uygulamalarını dağıtıma hazırlayın (altyapı Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles). Oluşturma/modernize etme veya oluşturma+dağıtma için kullanın; çapraz bulut geçişi için kullanmayın (azure-cloud-migrate kullanın). ŞUNLAR İÇİN KULLANMAYIN: copilot-sdk uygulamaları (azure-hosted-copilot-sdk kullanın). ŞU DURUMLARDA: "uygulama oluştur", "web uygulaması oluştur", "API oluştur", "sunucusuz HTTP API oluştur", "ön uç oluştur", "arka uç oluştur", "hizmet oluştur", "uygulamayı modernize et", "uygulamayı güncelle",
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Azure dağıtım öncesi hazırlık doğrulaması. Dağıtım öncesinde yapılandırma, altyapı (Bicep veya Terraform), RBAC rol atamaları, yönetilen kimlik izinleri ve ön koşullar üzerinde derin kontroller gerçekleştirir. NE ZAMAN: uygulamamı doğrula, dağıtım hazırlığını kontrol et, ön kontrolleri çalıştır, yapılandırmayı doğrula, dağıtıma hazır olup olmadığını kontrol et, azure.yaml dosyasını doğrula, Bicep'i doğrula, dağıtım öncesi test et, dağıtım hatalarını gider, Azure Functions'ı doğrula, function uygulamasını doğrula, sunucusuz do
officialdevopstesting