azure-storage-blob-py — скилл для Claude Code
Скилл учит агента работать с Azure Blob Storage из Python: загрузка и скачивание блобов, контейнеры, SAS-токены.
npx skills add microsoft/skills --skill azure-storage-blob-py -a claude-codeЧто делает azure-storage-blob-py
Скилл даёт агенту справочник по клиентской библиотеке azure-storage-blob для Python. Внутри — иерархия клиентов (BlobServiceClient, ContainerClient, BlobClient), примеры создания контейнеров, загрузки файлов, байтов и потоков, скачивания в файл или в память, листинга с префиксом и обхода виртуальных папок через walk_blobs. Ещё есть удаление блобов вместе со снапшотами и настройка метаданных с HTTP-заголовками.
Аутентификация строится на DefaultAzureCredential из azure-identity: локально она подхватывает Azure CLI, в облаке — managed identity. Ключи и строки подключения обходят аудит Entra, поэтому в примерах их нет. Для продакшена скилл советует выставить AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod, а каждый клиент оборачивать в контекстный менеджер — иначе HTTP-транспорты и кэш токенов не освободятся вовремя.
Для больших файлов есть тюнинг: max_block_size, max_single_put_size и параллелизм через max_concurrency. SAS-токены скилл предлагает выпускать только по user delegation key, подписанному Entra. Для этого у вызывающей стороны должна быть роль «Storage Blob Delegator» на аккаунте хранения — без неё get_user_delegation_key не сработает.
Какие задачи решает
- загрузить файл в контейнер Azure Blob Storage из Python
- скачать блоб в файл или в память
- перебрать блобы с префиксом и обойти виртуальные папки
- выпустить SAS-токен через user delegation key
- настроить размер блоков и параллелизм для больших файлов
Примеры запросов агенту
- Напиши скрипт на Python: загрузи
./local-file.txtв контейнерmycontainerчерезBlobServiceClient - Как скачать блоб
sample.txtв память и получить байты? - Сгенерируй SAS-токен на чтение блоба через user delegation key
Как установить azure-storage-blob-py
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add microsoft/skills --skill azure-storage-blob-py -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/azure-storage-blob-py/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/azure-storage-blob-py/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/azure-storage-blob-py/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/azure-storage-blob-py/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install microsoft/skills azure-storage-blob-py2Вручную: положить файлы
.github/skills/azure-storage-blob-py/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/microsoft/skills --path .github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-storage-blob-pyВручную: положить файлы
.devin/skills/azure-storage-blob-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-storage-blob-py
Как установить azure-storage-blob-py в Claude Code?
Выполните npx skills add microsoft/skills --skill azure-storage-blob-py -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/azure-storage-blob-py/SKILL.md.
Что делает azure-storage-blob-py?
Это справочник по Python SDK для Azure Blob Storage: загрузка, скачивание, листинг блобов, работа с контейнерами и SAS-токенами. Агент опирается на него, когда пишет код для объектного хранилища.
Какие пакеты нужны для работы?
Библиотеки azure-storage-blob и azure-identity ставятся через pip install azure-storage-blob azure-identity. Ещё понадобятся переменные окружения с именем или URL аккаунта хранения.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: azure-storage-blob-py
description: |
Azure Blob Storage SDK for Python. Use for uploading, downloading, listing blobs, managing containers, and blob lifecycle.
Triggers: "blob storage", "BlobServiceClient", "ContainerClient", "BlobClient", "upload blob", "download blob".
license: MIT
metadata:
author: Microsoft
version: "1.0.0"
package: azure-storage-blob
---
# Azure Blob Storage SDK for Python
Client library for Azure Blob Storage — object storage for unstructured data.
## Installation
```bash
pip install azure-storage-blob azure-identity
```
## Environment Variables
```bash
AZURE_STORAGE_ACCOUNT_NAME=<your-storage-account> # Required for all auth methods
# Or use full URL
AZURE_STORAGE_ACCOUNT_URL=https://<account>.blob.core.windows.net # Alternative to account name
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
from azure.identity import DefaultAzureCredential, ManagedIdentityCredential
from azure.storage.blob import BlobServiceClient
# 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()
account_url = "https://<account>.blob.core.windows.net"
with BlobServiceClient(account_url, credential=credential) as blob_service_client:
# Use blob_service_client here (see following sections for operations)
...
```
## Client Hierarchy
| Client | Purpose | Get From |
|--------|---------|----------|
| `BlobServiceClient` | Account-level operations | Direct instantiation |
| `ContainerClient` | Container operations | `blob_service_client.get_container_client()` |
| `BlobClient` | Single blob operations | `container_client.get_blob_client()` |
## Core Workflow
### Create Container
```python
container_client = blob_service_client.get_container_client("mycontainer")
container_client.create_container()
```
### Upload Blob
```python
# From file path
blob_client = blob_service_client.get_blob_client(
container="mycontainer",
blob="sample.txt"
)
with open("./local-file.txt", "rb") as data:
blob_client.upload_blob(data, overwrite=True)
# From bytes/string
blob_client.upload_blob(b"Hello, World!", overwrite=True)
# From stream
import io
stream = io.BytesIO(b"Stream content")
blob_client.upload_blob(stream, overwrite=True)
```
### Download Blob
```python
blob_client = blob_service_client.get_blob_client(
container="mycontainer",
blob="sample.txt"
)
# To file
with open("./downloaded.txt", "wb") as file:
download_stream = blob_client.download_blob()
file.write(download_stream.readall())
# To memory
download_stream = blob_client.download_blob()
content = download_stream.readall() # bytes
# Read into existing buffer
stream = io.BytesIO()
num_bytes = blob_client.download_blob().readinto(stream)
```
### List Blobs
```python
container_client = blob_service_client.get_container_client("mycontainer")
# List all blobs
for blob in container_client.list_blobs():
print(f"{blob.name} - {blob.size} bytes")
# List with prefix (folder-like)
for blob in container_client.list_blobs(name_starts_with="logs/"):
print(blob.name)
# Walk blob hierarchy (virtual directories)
for item in container_client.walk_blobs(delimiter="/"):
if item.get("prefix"):
print(f"Directory: {item['prefix']}")
else:
print(f"Blob: {item.name}")
```
### Delete Blob
```python
blob_client.delete_blob()
# Delete with snapshots
blob_client.delete_blob(delete_snapshots="include")
```
## Performance Tuning
```python
# Configure chunk sizes for large uploads/downloads
with BlobClient(
account_url=account_url,
container_name="mycontainer",
blob_name="large-file.zip",
credential=credential,
max_block_size=4 * 1024 * 1024, # 4 MiB blocks
max_single_put_size=64 * 1024 * 1024 # 64 MiB single upload limit
) as blob_client:
# Parallel upload
blob_client.upload_blob(data, max_concurrency=4)
# Parallel download
download_stream = blob_client.download_blob(max_concurrency=4)
```
## SAS Tokens (User Delegation)
Generate SAS tokens with a **user delegation key** signed by Microsoft Entra ID — never with an account key. This keeps SAS issuance tied to Entra audit/rotation.
```python
from datetime import datetime, timedelta, timezone
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.storage.blob import (
BlobServiceClient,
BlobSasPermissions,
generate_blob_sas,
)
now = datetime.now(timezone.utc)
account_url = "https://<account>.blob.core.windows.net"
with BlobServiceClient(account_url, credential=DefaultAzureCredential()) as service:
# Get a user delegation key (valid up to 7 days). Caller needs the
# "Storage Blob Delegator" role on the storage account.
udk = service.get_user_delegation_key(
key_start_time=now,
key_expiry_time=now + timedelta(hours=1),
)
sas_token = generate_blob_sas(
account_name="<account>",
container_name="mycontainer",
blob_name="sample.txt",
user_delegation_key=udk,
permission=BlobSasPermissions(read=True),
expiry=now + timedelta(hours=1),
)
blob_url = f"{account_url}/mycontainer/sample.txt?{sas_token}"
```
## Blob Properties and Metadata
```python
# Get properties
properties = blob_client.get_blob_properties()
print(f"Size: {properties.size}")
print(f"Content-Type: {properties.content_settings.content_type}")
print(f"Last modified: {properties.last_modified}")
# Set metadata
blob_client.set_blob_metadata(metadata={"category": "logs", "year": "2024"})
# Set content type
from azure.storage.blob import ContentSettings
blob_client.set_http_headers(
content_settings=ContentSettings(content_type="application/json")
)
```
## Async Client
```python
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
from azure.storage.blob.aio import BlobServiceClient
async def upload_async():
async with DefaultAzureCredential() as credential:
async with BlobServiceClient(account_url, credential=credential) as client:
blob_client = client.get_blob_client("mycontainer", "sample.txt")
with open("./file.txt", "rb") as data:
await blob_client.upload_blob(data, overwrite=True)
# Download async
async def download_async():
async with BlobServiceClient(account_url, credential=credential) as client:
blob_client = client.get_blob_client("mycontainer", "sample.txt")
stream = await blob_client.download_blob()
data = await stream.readall()
```
## Best Practices
1. **Pick sync OR async and stay consistent.** Do not mix `azure.storage.blob` sync clients with `azure.storage.blob.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 BlobServiceClient(...) as client:` (sync) or `async with BlobServiceClient(...) 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 code that runs locally (instead of connection strings). Use a specific token credential for code that runs in Azure.
4. **Set `overwrite=True`** explicitly when re-uploading
5. **Use `max_concurrency`** for large file transfers
6. **Prefer `readinto()`** over `readall()` for memory efficiency
7. **Use `walk_blobs()`** for hierarchical listing
8. **Set appropriate content types** for web-served blobs
## Reference Files
| File | Contents |
|------|----------|
| [references/capabilities.md](references/capabilities.md) | Capability index mapping hero flows and non-hero references. |
| [references/non-hero-scenarios.md](references/non-hero-scenarios.md) | Dedicated non-hero examples (metadata/properties and async patterns). |
© Microsoft · MIT · microsoft/skills