azure-data-tables-py
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Fornece exemplos de código e práticas recomendadas para o uso do SDK do Azure Tables para Python na realização de armazenamento NoSQL de chave-valor, operações CRUD de entidades, operações em lote e consultas nas Tabelas do Azure Storage ou na API de Tabelas do Cosmos DB.
...Expandir tudoSDK do Azure Tables para Python
Armazenamento NoSQL do tipo chave-valor para dados estruturados (Azure Storage Tables ou Cosmos DB Table API).
Instalação
pip install azure-data-tables azure-identity
Variáveis de ambiente
# Azure Storage Tables
AZURE_STORAGE_ACCOUNT_URL=https://.table.core.windows.net # Necessário para o Azure Storage Tables
# Cosmos DB Table API
COSMOS_TABLE_ENDPOINT=https://.table.cosmos.azure.com # Obrigatório para o Cosmos DB Table API
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod # Obrigatório apenas se o DefaultAzureCredential for usado em produção
Autenticação e ciclo de vida
🔑 Duas regras se aplicam a todos os exemplos de código abaixo:
- Dê preferência
ao DefaultAzureCredential. Ele funciona localmente (Azure CLI / VS Code / Developer CLI) e no Azure (identidade gerenciada, identidade de carga de trabalho) sem alteração no código. Evite strings de conexão, contas e chaves de API — elas contornam a auditoria e a rotação do Entra.
- Desenvolvimento local:
o DefaultAzureCredentialfunciona como está.- Produção: defina
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod(ouAZURE_TOKEN_CREDENTIALS=) para restringir a cadeia de credenciais a credenciais seguras para produção.- Envolva cada cliente em um gerenciador de contexto para que transportes HTTP, soquetes e caches de tokens sejam liberados de forma determinística:
- Sincrônica:
com(...) como cliente: - Assíncrono:
async come(...) como cliente: async com DefaultAzureCredential() como credencial:(deazure.identity.aio)Os trechos de código podem abreviar essa configuração, mas o código de produção deve sempre seguir ambas as regras.
import os
from azure.identity import DefaultAzureCredential, ManagedIdentityCredential
from azure.data.tables import TableServiceClient, TableClient
# Desenvolvimento local: DefaultAzureCredential. Produção: defina AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod ou AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=
credential = DefaultAzureCredential(require_envvar=True)
# Ou use uma credencial específica diretamente em produção:
# Consulte https://learn.microsoft.com/python/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-python#credential-classes
# credential = ManagedIdentityCredential()
endpoint = "https://.table.core.windows.net"
# Cliente do serviço (gerenciar tabelas)
with TableServiceClient(endpoint=endpoint, credential=credential) as service_client:
# Use service_client aqui (consulte as seções a seguir para operações)
...
# Cliente de tabela (trabalhar com entidades)
with TableClient(endpoint=endpoint, table_name="mytable", credential=credential) as table_client:
# Use table_client aqui (consulte as seções a seguir para ver as operações)
...
Tipos de clientes
| Cliente | Finalidade |
|---|---|
TableServiceClient |
Criar/excluir tabelas, listar tabelas |
TableClient |
CRUD de entidades, consultas |
Operações com tabelas
# Criar tabela
service_client.create_table("mytable")
# Criar se não existir
service_client.create_table_if_not_exists("mytable")
# Excluir tabela
service_client.delete_table("mytable")
# Listar tabelas
for table in service_client.list_tables():
print(table.name)
# Obter cliente da tabela
table_client = service_client.get_table_client("mytable")
Operações com entidades
Importante: toda entidade requer PartitionKey e RowKey (que, juntas, formam um ID exclusivo).
Criar entidade
entity = {
"PartitionKey": "sales",
"RowKey": "order-001",
"product": "Widget",
"quantity": 5,
"price": 9,99,
"shipped": False
}
# Criar (falha se já existir)
table_client.create_entity(entity=entity)
# Upsert (criar ou substituir)
table_client.upsert_entity(entity=entity)
Obter entidade
# Obter por chave (mais rápido)
entity = table_client.get_entity(
partition_key="sales",
row_key="order-001"
)
print(f"Produto: {entity['product']}")
Atualizar entidade
# Substituir a entidade inteira
entity["quantity"] = 10
table_client.update_entity(entity=entity, mode="replace")
# Mesclar (atualizar apenas campos específicos)
update = {
"PartitionKey": "sales",
"RowKey": "order-001",
"shipped": True
}
table_client.update_entity(entity=update, mode="merge")
Excluir entidade
table_client.delete_entity(
partition_key="sales",
row_key="order-001"
)
Consultar entidades
Consultar dentro de uma partição
# Consulta por partição (eficiente)
entities = table_client.query_entities(
query_filter="PartitionKey eq 'sales'"
)
for entity in entities:
print(entity)
Consultar com filtros
# Filtrar por propriedades
entities = table_client.query_entities(
query_filter="PartitionKey eq 'sales' and quantity gt 3"
)
# Com parâmetros (mais seguro)
entities = table_client.query_entities(
query_filter="PartitionKey eq @pk and price lt @max_price",
parameters={"pk": "sales", "max_price": 50.0}
)
Selecionar propriedades específicas
entities = table_client.query_entities(
query_filter="PartitionKey eq 'sales'",
select=["RowKey", "product", "price"]
)
Listar todas as entidades
# Listar todas (entre partições — use com moderação)
for entity in table_client.list_entities():
print(entity)
Operações em lote
from azure.data.tables import TableTransactionError
# Operações em lote (somente na mesma partição!)
operations = [
("create", {"PartitionKey": "batch", "RowKey": "1", "data": "first"}),
("create", {"PartitionKey": "batch", "RowKey": "2", "data": "second"}),
("upsert", {"PartitionKey": "batch", "RowKey": "3", "data": "third"}),
]
try:
table_client.submit_transaction(operations)
except TableTransactionError as e:
print(f"Falha na transação: {e}")
Cliente assíncrono
from azure.data.tables.aio import TableServiceClient, TableClient
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
async def table_operations():
async with DefaultAzureCredential() as credential:
async with TableClient(
endpoint="https://.table.core.windows.net",
table_name="mytable",
credential=credential
) as client:
# Criar
await client.create_entity(entity={
"PartitionKey": "async",
"RowKey": "1",
"data": "test"
})
# Consulta
async for entity in client.query_entities("PartitionKey eq 'async'"):
print(entity)
import asyncio
asyncio.run(table_operations())
Tipos de dados
| Tipo em Python | Tipo de armazenamento em tabela |
|---|---|
str |
String |
int |
Int64 |
float |
Double |
bool |
Booleano |
datetime |
DateTime |
bytes |
Binário |
UUID |
GUID |
Práticas recomendadas
- Escolha entre síncrono OU assíncrono e mantenha a consistência. Não misture clientes síncronos
do azure.data.tablescom clientes assíncronosdo azure.data.tables.aiono mesmo caminho de chamada. Escolha um modo por módulo. - Sempre use gerenciadores de contexto para clientes e credenciais assíncronas. Envolva cada cliente
com TableClient(...) como cliente:(sincrônico) ouassíncrono com TableClient(...) como cliente:(assíncrono). Parao DefaultAzureCredentialassíncrono doazure.identity.aio, use tambémasync com credential:para que os tokens e transportes sejam limpos. - Use
DefaultAzureCredentialpara autenticação portátil entre o ambiente de desenvolvimento local e o Azure (evite cadeias de conexão/chaves de API sempre que possível). - Projete chaves de partição para padrões de consulta e distribuição uniforme
- Faça consultas dentro das partições sempre que possível (consultas entre partições são onerosas)
- Use operações em lote para múltiplas entidades na mesma partição
- Use `
upsert_entity` para gravações idempotentes - Use consultas parametrizadas para evitar injeção
- Mantenha as entidades pequenas — no máximo 1 MB por entidade
- Use o cliente assíncrono para cenários de alta taxa de transferência
---
name: azure-data-tables-py
description: Provides code samples and best practices for using the Azure Tables SDK for Python to perform NoSQL key-value storage, entity CRUD, batch operations, and queries against Azure Storage Tables or Cosmos DB Table API.
license: MIT
---
# Azure Tables SDK for Python
NoSQL key-value store for structured data (Azure Storage Tables or Cosmos DB Table API).
## Installation
```bash
pip install azure-data-tables azure-identity
```
## Environment Variables
```bash
# Azure Storage Tables
AZURE_STORAGE_ACCOUNT_URL=https://<account>.table.core.windows.net # Required for Azure Storage Tables
# Cosmos DB Table API
COSMOS_TABLE_ENDPOINT=https://<account>.table.cosmos.azure.com # Required for Cosmos DB Table API
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.
```python
import os
from azure.identity import DefaultAzureCredential, ManagedIdentityCredential
from azure.data.tables import TableServiceClient, TableClient
# 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()
endpoint = "https://<account>.table.core.windows.net"
# Service client (manage tables)
with TableServiceClient(endpoint=endpoint, credential=credential) as service_client:
# Use service_client here (see following sections for operations)
...
# Table client (work with entities)
with TableClient(endpoint=endpoint, table_name="mytable", credential=credential) as table_client:
# Use table_client here (see following sections for operations)
...
```
## Client Types
| Client | Purpose |
|--------|---------|
| `TableServiceClient` | Create/delete tables, list tables |
| `TableClient` | Entity CRUD, queries |
## Table Operations
```python
# Create table
service_client.create_table("mytable")
# Create if not exists
service_client.create_table_if_not_exists("mytable")
# Delete table
service_client.delete_table("mytable")
# List tables
for table in service_client.list_tables():
print(table.name)
# Get table client
table_client = service_client.get_table_client("mytable")
```
## Entity Operations
**Important**: Every entity requires `PartitionKey` and `RowKey` (together form unique ID).
### Create Entity
```python
entity = {
"PartitionKey": "sales",
"RowKey": "order-001",
"product": "Widget",
"quantity": 5,
"price": 9.99,
"shipped": False
}
# Create (fails if exists)
table_client.create_entity(entity=entity)
# Upsert (create or replace)
table_client.upsert_entity(entity=entity)
```
### Get Entity
```python
# Get by key (fastest)
entity = table_client.get_entity(
partition_key="sales",
row_key="order-001"
)
print(f"Product: {entity['product']}")
```
### Update Entity
```python
# Replace entire entity
entity["quantity"] = 10
table_client.update_entity(entity=entity, mode="replace")
# Merge (update specific fields only)
update = {
"PartitionKey": "sales",
"RowKey": "order-001",
"shipped": True
}
table_client.update_entity(entity=update, mode="merge")
```
### Delete Entity
```python
table_client.delete_entity(
partition_key="sales",
row_key="order-001"
)
```
## Query Entities
### Query Within Partition
```python
# Query by partition (efficient)
entities = table_client.query_entities(
query_filter="PartitionKey eq 'sales'"
)
for entity in entities:
print(entity)
```
### Query with Filters
```python
# Filter by properties
entities = table_client.query_entities(
query_filter="PartitionKey eq 'sales' and quantity gt 3"
)
# With parameters (safer)
entities = table_client.query_entities(
query_filter="PartitionKey eq @pk and price lt @max_price",
parameters={"pk": "sales", "max_price": 50.0}
)
```
### Select Specific Properties
```python
entities = table_client.query_entities(
query_filter="PartitionKey eq 'sales'",
select=["RowKey", "product", "price"]
)
```
### List All Entities
```python
# List all (cross-partition - use sparingly)
for entity in table_client.list_entities():
print(entity)
```
## Batch Operations
```python
from azure.data.tables import TableTransactionError
# Batch operations (same partition only!)
operations = [
("create", {"PartitionKey": "batch", "RowKey": "1", "data": "first"}),
("create", {"PartitionKey": "batch", "RowKey": "2", "data": "second"}),
("upsert", {"PartitionKey": "batch", "RowKey": "3", "data": "third"}),
]
try:
table_client.submit_transaction(operations)
except TableTransactionError as e:
print(f"Transaction failed: {e}")
```
## Async Client
```python
from azure.data.tables.aio import TableServiceClient, TableClient
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
async def table_operations():
async with DefaultAzureCredential() as credential:
async with TableClient(
endpoint="https://<account>.table.core.windows.net",
table_name="mytable",
credential=credential
) as client:
# Create
await client.create_entity(entity={
"PartitionKey": "async",
"RowKey": "1",
"data": "test"
})
# Query
async for entity in client.query_entities("PartitionKey eq 'async'"):
print(entity)
import asyncio
asyncio.run(table_operations())
```
## Data Types
| Python Type | Table Storage Type |
|-------------|-------------------|
| `str` | String |
| `int` | Int64 |
| `float` | Double |
| `bool` | Boolean |
| `datetime` | DateTime |
| `bytes` | Binary |
| `UUID` | Guid |
## Best Practices
1. **Pick sync OR async and stay consistent.** Do not mix `azure.data.tables` sync clients with `azure.data.tables.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 TableClient(...) as client:` (sync) or `async with TableClient(...) 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 / API keys when possible).
4. **Design partition keys** for query patterns and even distribution
5. **Query within partitions** whenever possible (cross-partition is expensive)
6. **Use batch operations** for multiple entities in same partition
7. **Use `upsert_entity`** for idempotent writes
8. **Use parameterized queries** to prevent injection
9. **Keep entities small** — max 1MB per entity
10. **Use async client** for high-throughput scenarios
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