azure-messaging-webpubsubservice-py

bởi microsoft

Azure Web PubSub Service SDK for Python. Use for real-time messaging, WebSocket connections, and pub/sub patterns. Triggers: "azure-messaging-webpubsubservice", "WebPubSubServiceClient", "real-time", "WebSocket", "pub/sub".

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

Azure Web PubSub Service SDK for Python

Real-time messaging with WebSocket connections at scale.

Installation

# Service SDK (server-side)
pip install azure-messaging-webpubsubservice

# Client SDK (for Python WebSocket clients)
pip install azure-messaging-webpubsubclient

Environment Variables

AZURE_WEBPUBSUB_HUB=my-hub  # 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.

Service Client (Server-Side)

Authentication

from azure.messaging.webpubsubservice import WebPubSubServiceClient
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 WebPubSubServiceClient(
    endpoint="https://<name>.webpubsub.azure.com",
    hub="my-hub",
    credential=credential
) as client:
    # Use `client` for all subsequent operations (see examples below)
    ...

Generate Client Access Token

# Token for anonymous user
token = client.get_client_access_token()
print(f"URL: {token['url']}")

# Token with user ID
token = client.get_client_access_token(
    user_id="user123",
    roles=["webpubsub.sendToGroup", "webpubsub.joinLeaveGroup"]
)

# Token with groups
token = client.get_client_access_token(
    user_id="user123",
    groups=["group1", "group2"]
)

Send to All Clients

# Send text
client.send_to_all(message="Hello everyone!", content_type="text/plain")

# Send JSON
client.send_to_all(
    message={"type": "notification", "data": "Hello"},
    content_type="application/json"
)

Send to User

client.send_to_user(
    user_id="user123",
    message="Hello user!",
    content_type="text/plain"
)

Send to Group

client.send_to_group(
    group="my-group",
    message="Hello group!",
    content_type="text/plain"
)

Send to Connection

client.send_to_connection(
    connection_id="abc123",
    message="Hello connection!",
    content_type="text/plain"
)

Group Management

# Add user to group
client.add_user_to_group(group="my-group", user_id="user123")

# Remove user from group
client.remove_user_from_group(group="my-group", user_id="user123")

# Add connection to group
client.add_connection_to_group(group="my-group", connection_id="abc123")

# Remove connection from group
client.remove_connection_from_group(group="my-group", connection_id="abc123")

Connection Management

# Check if connection exists
exists = client.connection_exists(connection_id="abc123")

# Check if user has connections
exists = client.user_exists(user_id="user123")

# Check if group has connections
exists = client.group_exists(group="my-group")

# Close connection
client.close_connection(connection_id="abc123", reason="Session ended")

# Close all connections for user
client.close_all_connections(user_id="user123")

Grant/Revoke Permissions

from azure.messaging.webpubsubservice import WebPubSubServiceClient

# Grant permission
client.grant_permission(
    permission="joinLeaveGroup",
    connection_id="abc123",
    target_name="my-group"
)

# Revoke permission
client.revoke_permission(
    permission="joinLeaveGroup",
    connection_id="abc123",
    target_name="my-group"
)

# Check permission
has_permission = client.check_permission(
    permission="joinLeaveGroup",
    connection_id="abc123",
    target_name="my-group"
)

Client SDK (Python WebSocket Client)

from azure.messaging.webpubsubclient import WebPubSubClient

with WebPubSubClient(credential=token["url"]) as client:
    @client.on("connected")
    def on_connected(e):
        print(f"Connected: {e.connection_id}")

    @client.on("server-message")
    def on_message(e):
        print(f"Message: {e.data}")

    @client.on("group-message")
    def on_group_message(e):
        print(f"Group {e.group}: {e.data}")

    client.send_to_group("my-group", "Hello from Python!")

Async Service Client

from azure.messaging.webpubsubservice.aio import WebPubSubServiceClient
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential

async def broadcast():
    async with DefaultAzureCredential() as credential:
        async with WebPubSubServiceClient(
            endpoint="https://<name>.webpubsub.azure.com",
            hub="my-hub",
            credential=credential
        ) as client:
            await client.send_to_all("Hello async!", content_type="text/plain")

Client Operations

OperationDescription
get_client_access_tokenGenerate WebSocket connection URL
send_to_allBroadcast to all connections
send_to_userSend to specific user
send_to_groupSend to group members
send_to_connectionSend to specific connection
add_user_to_groupAdd user to group
remove_user_from_groupRemove user from group
close_connectionDisconnect client
connection_existsCheck connection status

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 DefaultAzureCredential for portable auth across local dev and Azure (avoid connection strings / access keys when possible).
  4. Use roles to limit client permissions
  5. Use groups for targeted messaging
  6. Generate short-lived tokens for security
  7. Use user IDs to send to users across connections
  8. Handle reconnection in client applications
  9. Use JSON content type for structured data
  10. Close connections gracefully with reasons

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