azure-containerregistry-py

bởi microsoft

Azure Container Registry SDK for Python. Use for managing container images, artifacts, and repositories. Triggers: "azure-containerregistry", "ContainerRegistryClient", "container images", "docker registry", "ACR".

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

Azure Container Registry SDK for Python

Manage container images, artifacts, and repositories in Azure Container Registry.

Installation

pip install azure-containerregistry

Environment Variables

AZURE_CONTAINERREGISTRY_ENDPOINT=https://<registry-name>.azurecr.io  # 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.

Entra ID (Recommended)

import os
from azure.containerregistry import ContainerRegistryClient
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 ContainerRegistryClient(
    endpoint=os.environ["AZURE_CONTAINERREGISTRY_ENDPOINT"],
    credential=credential
) as client:
    # Use client here (see following sections for operations)
    ...

Anonymous Access (Public Registry)

from azure.containerregistry import ContainerRegistryClient

with ContainerRegistryClient(
    endpoint="https://mcr.microsoft.com",
    credential=None,
    audience="https://mcr.microsoft.com"
) as client:
    # Use client here (see following sections for operations)
    ...

List Repositories

with ContainerRegistryClient(endpoint, DefaultAzureCredential()) as client:
    for repository in client.list_repository_names():
        print(repository)

Repository Operations

Get Repository Properties

properties = client.get_repository_properties("my-image")
print(f"Created: {properties.created_on}")
print(f"Modified: {properties.last_updated_on}")
print(f"Manifests: {properties.manifest_count}")
print(f"Tags: {properties.tag_count}")

Update Repository Properties

from azure.containerregistry import RepositoryProperties

client.update_repository_properties(
    "my-image",
    properties=RepositoryProperties(
        can_delete=False,
        can_write=False
    )
)

Delete Repository

client.delete_repository("my-image")

List Tags

for tag in client.list_tag_properties("my-image"):
    print(f"{tag.name}: {tag.created_on}")

Filter by Order

from azure.containerregistry import ArtifactTagOrder

# Most recent first
for tag in client.list_tag_properties(
    "my-image",
    order_by=ArtifactTagOrder.LAST_UPDATED_ON_DESCENDING
):
    print(f"{tag.name}: {tag.last_updated_on}")

Manifest Operations

List Manifests

from azure.containerregistry import ArtifactManifestOrder

for manifest in client.list_manifest_properties(
    "my-image",
    order_by=ArtifactManifestOrder.LAST_UPDATED_ON_DESCENDING
):
    print(f"Digest: {manifest.digest}")
    print(f"Tags: {manifest.tags}")
    print(f"Size: {manifest.size_in_bytes}")

Get Manifest Properties

manifest = client.get_manifest_properties("my-image", "latest")
print(f"Digest: {manifest.digest}")
print(f"Architecture: {manifest.architecture}")
print(f"OS: {manifest.operating_system}")

Update Manifest Properties

from azure.containerregistry import ArtifactManifestProperties

client.update_manifest_properties(
    "my-image",
    "latest",
    properties=ArtifactManifestProperties(
        can_delete=False,
        can_write=False
    )
)

Delete Manifest

# Delete by digest
client.delete_manifest("my-image", "sha256:abc123...")

# Delete by tag
manifest = client.get_manifest_properties("my-image", "old-tag")
client.delete_manifest("my-image", manifest.digest)

Tag Operations

Get Tag Properties

tag = client.get_tag_properties("my-image", "latest")
print(f"Digest: {tag.digest}")
print(f"Created: {tag.created_on}")

Delete Tag

client.delete_tag("my-image", "old-tag")

Upload and Download Artifacts

from azure.containerregistry import ContainerRegistryClient

with ContainerRegistryClient(endpoint, DefaultAzureCredential()) as client:
    # Download manifest
    manifest = client.download_manifest("my-image", "latest")
    print(f"Media type: {manifest.media_type}")
    print(f"Digest: {manifest.digest}")

    # Download blob
    blob = client.download_blob("my-image", "sha256:abc123...")
    with open("layer.tar.gz", "wb") as f:
        for chunk in blob:
            f.write(chunk)

Async Client

from azure.containerregistry.aio import ContainerRegistryClient
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential

async def list_repos():
    async with DefaultAzureCredential() as credential:
        async with ContainerRegistryClient(endpoint, credential) as client:
            async for repo in client.list_repository_names():
                print(repo)

Clean Up Old Images

from datetime import datetime, timedelta, timezone

cutoff = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(days=30)

for manifest in client.list_manifest_properties("my-image"):
    if manifest.last_updated_on < cutoff and not manifest.tags:
        print(f"Deleting {manifest.digest}")
        client.delete_manifest("my-image", manifest.digest)

Client Operations

OperationDescription
list_repository_namesList all repositories
get_repository_propertiesGet repository metadata
delete_repositoryDelete repository and all images
list_tag_propertiesList tags in repository
get_tag_propertiesGet tag metadata
delete_tagDelete specific tag
list_manifest_propertiesList manifests in repository
get_manifest_propertiesGet manifest metadata
delete_manifestDelete manifest by digest
download_manifestDownload manifest content
download_blobDownload layer blob

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 Microsoft Entra ID for authentication in production
  4. Delete by digest not tag to avoid orphaned images
  5. Lock production images with can_delete=False
  6. Clean up untagged manifests regularly
  7. Use async client for high-throughput operations
  8. Order by last_updated to find recent/old images
  9. Check manifest.tags before deleting to avoid removing tagged images

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.

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development