azure-cosmos-py — скилл для Claude Code: Cosmos DB на Python
Подсказывает агенту, как работать с Azure Cosmos DB через Python SDK: CRUD документов, запросы, контейнеры, ключи разделов.
npx skills add microsoft/skills --skill azure-cosmos-py -a claude-codeЧто делает azure-cosmos-py
Скилл от Microsoft описывает клиентскую библиотеку azure-cosmos для NoSQL API. Агент получает готовые шаблоны: создание базы и контейнера, чтение и замена документа, upsert, удаление, запросы с параметрами и проекцией. Иерархия клиентов разложена по полочкам — CosmosClient, DatabaseProxy, ContainerProxy.
Отдельный блок про аутентификацию. Советует DefaultAzureCredential: он работает и локально через Azure CLI, и в Azure через управляемую идентичность, без правок кода. Строкам подключения и ключам аккаунта здесь места не нашлось — они обходят аудит Entra и ротацию. В продакшене нужно выставить AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod, иначе цепочка учётных данных не ограничится.
Ещё одно правило: каждый клиент оборачивается в контекстный менеджер, синхронный или асинхронный, чтобы сокеты и кэш токенов закрывались предсказуемо. Есть раздел про пропускную способность в RU/s и про иерархический ключ раздела. Установка тянет две библиотеки: pip install azure-cosmos azure-identity. Запросы без ключа раздела дороже — в примерах это помечено прямо.
Какие задачи решает
- создать контейнер с ключом раздела и провизионной пропускной способностью
- прочитать документ по id и значению ключа раздела
- заменить поля документа без пересоздания записи
- написать параметризованный запрос с проекцией по категории
- перевести синхронный код на асинхронный клиент
Примеры запросов агенту
- Покажи, как через azure-cosmos создать контейнер orders с ключом раздела /customer_id
- Напиши запрос к Cosmos DB: выбрать документы дешевле 500 в разделе electronics
- Переделай этот код на асинхронный CosmosClient с DefaultAzureCredential
Как установить azure-cosmos-py
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add microsoft/skills --skill azure-cosmos-py -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/azure-cosmos-py/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/azure-cosmos-py/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/azure-cosmos-py/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/azure-cosmos-py/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install microsoft/skills azure-cosmos-py2Вручную: положить файлы
.github/skills/azure-cosmos-py/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/microsoft/skills --path .github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-cosmos-pyВручную: положить файлы
.devin/skills/azure-cosmos-py/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о azure-cosmos-py
Как установить azure-cosmos-py в Claude?
Выполните npx skills add microsoft/skills --skill azure-cosmos-py -a claude-code. После этого файл скилла лежит в ~/.claude/skills/azure-cosmos-py/SKILL.md.
Что делает azure-cosmos-py?
Даёт агенту справочник по Python SDK для Azure Cosmos DB: операции с документами, запросы, контейнеры, ключи разделов и пропускная способность.
Что нужно, чтобы код из скилла заработал?
Библиотеки azure-cosmos и azure-identity, а также переменные COSMOS_ENDPOINT, COSMOS_DATABASE и COSMOS_CONTAINER. В продакшене добавьте AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: azure-cosmos-py
description: |
Azure Cosmos DB SDK for Python (NoSQL API). Use for document CRUD, queries, containers, and globally distributed data.
Triggers: "cosmos db", "CosmosClient", "container", "document", "NoSQL", "partition key".
license: MIT
metadata:
author: Microsoft
version: "1.0.0"
package: azure-cosmos
---
# Azure Cosmos DB SDK for Python
Client library for Azure Cosmos DB NoSQL API — globally distributed, multi-model database.
## Installation
```bash
pip install azure-cosmos azure-identity
```
## Environment Variables
```bash
COSMOS_ENDPOINT=https://<account>.documents.azure.com:443/ # Required for all auth methods
COSMOS_DATABASE=mydb # Required for all auth methods
COSMOS_CONTAINER=mycontainer # 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.
```python
import os
from azure.identity import DefaultAzureCredential, ManagedIdentityCredential
from azure.cosmos import CosmosClient
# 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>.documents.azure.com:443/"
with CosmosClient(url=endpoint, credential=credential) as client:
# Use client here (see following sections for operations)
...
```
## Client Hierarchy
| Client | Purpose | Get From |
|--------|---------|----------|
| `CosmosClient` | Account-level operations | Direct instantiation |
| `DatabaseProxy` | Database operations | `client.get_database_client()` |
| `ContainerProxy` | Container/item operations | `database.get_container_client()` |
## Core Workflow
### Setup Database and Container
```python
# Get or create database
database = client.create_database_if_not_exists(id="mydb")
# Get or create container with partition key
container = database.create_container_if_not_exists(
id="mycontainer",
partition_key=PartitionKey(path="/category")
)
# Get existing
database = client.get_database_client("mydb")
container = database.get_container_client("mycontainer")
```
### Create Item
```python
item = {
"id": "item-001", # Required: unique within partition
"category": "electronics", # Partition key value
"name": "Laptop",
"price": 999.99,
"tags": ["computer", "portable"]
}
created = container.create_item(body=item)
print(f"Created: {created['id']}")
```
### Read Item
```python
# Read requires id AND partition key
item = container.read_item(
item="item-001",
partition_key="electronics"
)
print(f"Name: {item['name']}")
```
### Update Item (Replace)
```python
item = container.read_item(item="item-001", partition_key="electronics")
item["price"] = 899.99
item["on_sale"] = True
updated = container.replace_item(item=item["id"], body=item)
```
### Upsert Item
```python
# Create if not exists, replace if exists
item = {
"id": "item-002",
"category": "electronics",
"name": "Tablet",
"price": 499.99
}
result = container.upsert_item(body=item)
```
### Delete Item
```python
container.delete_item(
item="item-001",
partition_key="electronics"
)
```
## Queries
### Basic Query
```python
# Query within a partition (efficient)
query = "SELECT * FROM c WHERE c.price < @max_price"
items = container.query_items(
query=query,
parameters=[{"name": "@max_price", "value": 500}],
partition_key="electronics"
)
for item in items:
print(f"{item['name']}: ${item['price']}")
```
### Cross-Partition Query
```python
# Cross-partition (more expensive, use sparingly)
query = "SELECT * FROM c WHERE c.price < @max_price"
items = container.query_items(
query=query,
parameters=[{"name": "@max_price", "value": 500}],
enable_cross_partition_query=True
)
for item in items:
print(item)
```
### Query with Projection
```python
query = "SELECT c.id, c.name, c.price FROM c WHERE c.category = @category"
items = container.query_items(
query=query,
parameters=[{"name": "@category", "value": "electronics"}],
partition_key="electronics"
)
```
### Read All Items
```python
# Read all in a partition
items = container.read_all_items() # Cross-partition
# Or with partition key
items = container.query_items(
query="SELECT * FROM c",
partition_key="electronics"
)
```
## Partition Keys
**Critical**: Always include partition key for efficient operations.
```python
from azure.cosmos import PartitionKey
# Single partition key
container = database.create_container_if_not_exists(
id="orders",
partition_key=PartitionKey(path="/customer_id")
)
# Hierarchical partition key (preview)
container = database.create_container_if_not_exists(
id="events",
partition_key=PartitionKey(path=["/tenant_id", "/user_id"])
)
```
## Throughput
```python
# Create container with provisioned throughput
container = database.create_container_if_not_exists(
id="mycontainer",
partition_key=PartitionKey(path="/pk"),
offer_throughput=400 # RU/s
)
# Read current throughput
offer = container.read_offer()
print(f"Throughput: {offer.offer_throughput} RU/s")
# Update throughput
container.replace_throughput(throughput=1000)
```
## Async Client
```python
from azure.cosmos.aio import CosmosClient
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
async def cosmos_operations():
async with DefaultAzureCredential() as credential:
async with CosmosClient(endpoint, credential=credential) as client:
database = client.get_database_client("mydb")
container = database.get_container_client("mycontainer")
# Create
await container.create_item(body={"id": "1", "pk": "test"})
# Read
item = await container.read_item(item="1", partition_key="test")
# Query
async for item in container.query_items(
query="SELECT * FROM c",
partition_key="test"
):
print(item)
import asyncio
asyncio.run(cosmos_operations())
```
## Error Handling
```python
from azure.cosmos.exceptions import CosmosHttpResponseError
try:
item = container.read_item(item="nonexistent", partition_key="pk")
except CosmosHttpResponseError as e:
if e.status_code == 404:
print("Item not found")
elif e.status_code == 429:
print(f"Rate limited. Retry after: {e.headers.get('x-ms-retry-after-ms')}ms")
else:
raise
```
## Best Practices
1. **Pick sync OR async and stay consistent.** Do not mix `azure.cosmos` sync clients with `azure.cosmos.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 CosmosClient(...) as client:` (sync) or `async with CosmosClient(...) 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. **Always specify partition key** for point reads and queries
5. **Use parameterized queries** to prevent injection and improve caching
6. **Avoid cross-partition queries** when possible
7. **Use `upsert_item`** for idempotent writes
8. **Use async client** for high-throughput scenarios
9. **Design partition key** for even data distribution
10. **Use `read_item`** instead of query for single document retrieval
## Reference Files
| File | Contents |
|------|----------|
| [references/partitioning.md](references/partitioning.md) | Partition key strategies, hierarchical keys, hot partition detection and mitigation |
| [references/query-patterns.md](references/query-patterns.md) | Query optimization, aggregations, pagination, transactions, change feed |
| [scripts/setup_cosmos_container.py](scripts/setup_cosmos_container.py) | CLI tool for creating containers with partitioning, throughput, and indexing |
© Microsoft · MIT · microsoft/skills