azure-eventhub-py

bởi microsoft

Nền tảng truyền phát dữ liệu lớn để tiếp nhận sự kiện thông lượng cao.

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

Azure Event Hubs SDK for Python

Big data streaming platform for high-throughput event ingestion.

Installation

pip install azure-eventhub azure-identity
# For checkpointing with blob storage
pip install azure-eventhub-checkpointstoreblob-aio

Environment Variables

EVENT_HUB_FULLY_QUALIFIED_NAMESPACE=<namespace>.servicebus.windows.net  # Required for all auth methods
EVENT_HUB_NAME=my-eventhub  # Required for all auth methods
STORAGE_ACCOUNT_URL=https://<account>.blob.core.windows.net  # Required for checkpoint storage
CHECKPOINT_CONTAINER=checkpoints  # Required for checkpoint storage
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.eventhub import EventHubProducerClient, EventHubConsumerClient

# 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"
eventhub_name = "my-eventhub"

# Producer
with EventHubProducerClient(
    fully_qualified_namespace=namespace,
    eventhub_name=eventhub_name,
    credential=credential
) as producer:
    # Use producer here (see following sections for operations)
    ...

# Consumer
with EventHubConsumerClient(
    fully_qualified_namespace=namespace,
    eventhub_name=eventhub_name,
    consumer_group="$Default",
    credential=credential
) as consumer:
    # Use consumer here (see following sections for operations)
    ...

Client Types

ClientPurpose
EventHubProducerClientSend events to Event Hub
EventHubConsumerClientReceive events from Event Hub
BlobCheckpointStoreTrack consumer progress

Send Events

from azure.eventhub import EventHubProducerClient, EventData
from azure.identity import DefaultAzureCredential

with EventHubProducerClient(
    fully_qualified_namespace="<namespace>.servicebus.windows.net",
    eventhub_name="my-eventhub",
    credential=DefaultAzureCredential()
) as producer:
    # Create batch (handles size limits)
    event_data_batch = producer.create_batch()
    
    for i in range(10):
        try:
            event_data_batch.add(EventData(f"Event {i}"))
        except ValueError:
            # Batch is full, send and create new one
            producer.send_batch(event_data_batch)
            event_data_batch = producer.create_batch()
            event_data_batch.add(EventData(f"Event {i}"))
    
    # Send remaining
    producer.send_batch(event_data_batch)

Send to Specific Partition

# By partition ID
event_data_batch = producer.create_batch(partition_id="0")

# By partition key (consistent hashing)
event_data_batch = producer.create_batch(partition_key="user-123")

Receive Events

Simple Receive

from azure.eventhub import EventHubConsumerClient

def on_event(partition_context, event):
    print(f"Partition: {partition_context.partition_id}")
    print(f"Data: {event.body_as_str()}")
    partition_context.update_checkpoint(event)

with EventHubConsumerClient(
    fully_qualified_namespace="<namespace>.servicebus.windows.net",
    eventhub_name="my-eventhub",
    consumer_group="$Default",
    credential=DefaultAzureCredential()
) as consumer:
    consumer.receive(
        on_event=on_event,
        starting_position="-1",  # Beginning of stream
    )

With Blob Checkpoint Store (Production)

from azure.eventhub import EventHubConsumerClient
from azure.eventhub.extensions.checkpointstoreblob import BlobCheckpointStore
from azure.identity import DefaultAzureCredential

checkpoint_store = BlobCheckpointStore(
    blob_account_url="https://<account>.blob.core.windows.net",
    container_name="checkpoints",
    credential=DefaultAzureCredential()
)

with EventHubConsumerClient(
    fully_qualified_namespace="<namespace>.servicebus.windows.net",
    eventhub_name="my-eventhub",
    consumer_group="$Default",
    credential=DefaultAzureCredential(),
    checkpoint_store=checkpoint_store
) as consumer:
    def on_event(partition_context, event):
        print(f"Received: {event.body_as_str()}")
        # Checkpoint after processing
        partition_context.update_checkpoint(event)

    consumer.receive(on_event=on_event)

Async Client

from azure.eventhub.aio import EventHubProducerClient, EventHubConsumerClient
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
import asyncio

async def send_events():
    credential = DefaultAzureCredential()
    
    async with EventHubProducerClient(
        fully_qualified_namespace="<namespace>.servicebus.windows.net",
        eventhub_name="my-eventhub",
        credential=credential
    ) as producer:
        batch = await producer.create_batch()
        batch.add(EventData("Async event"))
        await producer.send_batch(batch)

async def receive_events():
    async def on_event(partition_context, event):
        print(event.body_as_str())
        await partition_context.update_checkpoint(event)
    
    async with EventHubConsumerClient(
        fully_qualified_namespace="<namespace>.servicebus.windows.net",
        eventhub_name="my-eventhub",
        consumer_group="$Default",
        credential=DefaultAzureCredential()
    ) as consumer:
        await consumer.receive(on_event=on_event)

asyncio.run(send_events())

Event Properties

event = EventData("My event body")

# Set properties
event.properties = {"custom_property": "value"}
event.content_type = "application/json"

# Read properties (on receive)
print(event.body_as_str())
print(event.sequence_number)
print(event.offset)
print(event.enqueued_time)
print(event.partition_key)

Get Event Hub Info

with producer:
    info = producer.get_eventhub_properties()
    print(f"Name: {info['name']}")
    print(f"Partitions: {info['partition_ids']}")
    
    for partition_id in info['partition_ids']:
        partition_info = producer.get_partition_properties(partition_id)
        print(f"Partition {partition_id}: {partition_info['last_enqueued_sequence_number']}")

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 batches for sending multiple events
  5. Use checkpoint store in production for reliable processing
  6. Use async client for high-throughput scenarios
  7. Use partition keys for ordered delivery within a partition
  8. Handle batch size limits — catch ValueError when batch is full
  9. Set appropriate consumer groups for different applications

Reference Files

FileContents
references/checkpointing.mdCheckpoint store patterns, blob checkpointing, checkpoint strategies
references/partitions.mdPartition management, load balancing, starting positions
scripts/setup_consumer.pyCLI for Event Hub info, consumer setup, and event sending/receiving

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
official
microsoft-foundry
microsoft
Triển khai, đánh giá và quản lý các agent Foundry từ đầu đến cuối: xây dựng Docker, đẩy lên ACR, tạo agent lưu trữ/agent nhắc nhở, khởi động container, đánh giá hàng loạt, đánh giá liên tục, quy trình tối ưu hóa nhắc nhở, agent.yaml, quản lý bộ dữ liệu từ dấu vết. SỬ DỤNG CHO: triển khai agent lên Foundry, agent lưu trữ, tạo agent, gọi agent, đánh giá agent, chạy đánh giá hàng loạt, đánh giá liên tục, giám sát liên tục, trạng thái đánh giá liên tục, tối ưu hóa nhắc nhở, cải thiện nhắc nhở, trình tối
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Sử dụng cho Azure AI: Tìm kiếm, Giọng nói, OpenAI, Xử lý tài liệu. Hỗ trợ tìm kiếm, tìm kiếm vector/kết hợp, chuyển giọng nói thành văn bản, chuyển văn bản thành giọng nói, phiên âm, OCR. KHI: AI Search, truy vấn tìm kiếm, tìm kiếm vector, tìm kiếm kết hợp, tìm kiếm ngữ nghĩa, chuyển giọng nói thành văn bản, chuyển văn bản thành giọng nói, phiên âm, OCR, chuyển đổi văn bản thành giọng nói.
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
Thực thi triển khai Azure cho các ứng dụng ĐÃ ĐƯỢC CHUẨN BỊ có sẵn tệp .azure/deployment-plan.md và tệp cơ sở hạ tầng. KHÔNG sử dụng kỹ năng này khi người dùng yêu cầu TẠO ứng dụng mới — hãy sử dụng azure-prepare thay thế. Kỹ năng này chạy các lệnh azd up, azd deploy, terraform apply và az deployment với khả năng phục hồi lỗi tích hợp. Yêu cầu .azure/deployment-plan.md từ azure-prepare và trạng thái đã xác thực từ azure-validate. KHI: "chạy azd up", "chạy azd deploy", "thực thi triển khai",...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Dịch vụ Lưu trữ Azure bao gồm Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage và Data Lake. Trả lời các câu hỏi về các tầng truy cập lưu trữ (hot, cool, cold, archive), thời điểm sử dụng từng tầng và so sánh các tầng. Cung cấp lưu trữ đối tượng, chia sẻ tệp SMB, nhắn tin không đồng bộ, NoSQL key-value và phân tích dữ liệu lớn. Bao gồm quản lý vòng đời. SỬ DỤNG CHO: blob storage, file shares, queue storage, table storage, data lake, tải lên tệp, tải xuống blob, tài khoản lưu trữ, các tầng truy cập,...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Gỡ lỗi các vấn đề sản xuất trên Azure bằng AppLens, Azure Monitor, tình trạng tài nguyên và phân loại an toàn. KHI: gỡ lỗi vấn đề sản xuất, khắc phục sự cố app service, app service CPU cao, lỗi triển khai app service, khắc phục sự cố container apps, khắc phục sự cố functions, khắc phục sự cố AKS, kubectl không kết nối được, lỗi kube-system/CoreDNS, pod đang chờ, crashloop, node chưa sẵn sàng, lỗi nâng cấp, phân tích nhật ký, KQL, thông tin chi tiết, lỗi kéo image, vấn đề khởi động nguội, lỗi health probe,...
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Chuẩn bị ứng dụng Azure để triển khai (hạ tầng Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles). Sử dụng để tạo/hiện đại hóa hoặc tạo+triển khai; không dùng cho di chuyển đa đám mây (sử dụng azure-cloud-migrate). KHÔNG DÙNG CHO: ứng dụng copilot-sdk (sử dụng azure-hosted-copilot-sdk). KHI: "tạo ứng dụng", "xây dựng ứng dụng web", "tạo API", "tạo HTTP API serverless", "tạo frontend", "tạo backend", "xây dựng dịch vụ", "hiện đại hóa ứng dụng", "cập nhật ứng dụng", "thêm xác thực", "thêm bộ nhớ đệm", "lưu trữ trên Azure", "tạo và...
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Kiểm tra trước khi triển khai để đảm bảo sẵn sàng trên Azure. Chạy kiểm tra sâu về cấu hình, hạ tầng (Bicep hoặc Terraform), phân công vai trò RBAC, quyền của managed identity và các điều kiện tiên quyết trước khi triển khai. KHI NÀO: xác thực ứng dụng của tôi, kiểm tra mức độ sẵn sàng triển khai, chạy kiểm tra trước khi triển khai, xác minh cấu hình, kiểm tra xem đã sẵn sàng triển khai chưa, xác thực azure.yaml, xác thực Bicep, kiểm tra trước khi triển khai, khắc phục lỗi triển khai, xác thực Azure Functions, xác thực function app, xác th
officialdevopstesting