azure data tables py
Azure Tables SDK for Python (Storage and Cosmos DB). Use for NoSQL key-value storage, entity CRUD, and batch operations.
Каталог из GitHub · что мы проверяем
Собираем навыки из Agentic Awesome Skills на GitHub. Это работы авторов сообщества, а не собственные разработки КОМЭКСПО. В карточках сохраняем источник и фиксированную версию.
Автоматические проверки
- При импорте: проверяем адреса источников и убираем повторяющиеся идентификаторы. Некоторые категории риска исключаем.
- При загрузке инструкции: проверяем формат SKILL.md, кодировку и объём. Ищем упоминания дополнительных файлов и инструментов.
- Сверяем обозначение лицензии с разрешённым списком и учитываем известные исключения источника. Непонятные условия требуют отдельной проверки.
«Требует проверки» означает, что инструкция ещё не загружена и не проверена. Статусы совместимости не подтверждают безопасность, качество ответа или работу во всех моделях. Полный аудит кода, прав и тестирование каждого навыка не проводились. Скрипты не запускаем.
Авторы и условия использования
Оригинальные тексты коллекции заявлены под CC BY 4.0; у сторонних материалов могут быть другие условия. Открытый GitHub не означает отсутствие авторских прав. Сохраняйте авторство, ссылку на лицензию и отметки об изменениях.
Русские пояснения и промпт-обёртки подготовлены КОМЭКСПО. Оригинальные инструкции не переведены. Мы не связаны с GitHub или авторами навыков и не заявляем об их одобрении сервиса. Правообладателям: контакты — укажите карточку, оригинал и суть обращения.
Использовать навык
Без регистрацииВставьте в свой ИИ-чат и замените последнюю строку своей задачей. Это инструкция, а не подключение новых инструментов.
Промпт попросит код-агента изучить фиксированную версию и предложить подключение к вашему проекту. Изменения требуют вашего согласования.
Команда для Skills CLI от Vercel ↗. Нужны Node.js и npm; запускайте в тестовой копии проекта. Установщик предложит выбрать агента.
Скачивается только SKILL.md указанной версии. Дополнительные файлы и MCP не входят. Команду здесь не запускали; формат сверён с документацией CLI. Перед установкой проверьте источник и запросы разрешений.
Источник: sickn33/agentic-awesome-skills · CC-BY-4.0 · Оригинал ↗
Атрибуция для копирования и распространения
Если распространяете скачанный файл, приложите атрибуцию и требуемые лицензией уведомления автора. При изменении инструкции укажите свои изменения. Условия лицензии
Как это работает
Навык задаёт подход к задаче: например, как редактировать текст или проверять код. Вы выбираете его в чате — ИИ получает эту инструкцию вместе с вашим запросом.
Поддерживаются текст, код и создание сайтов. Навык не подключает новые модели, терминал, MCP или аккаунты. Для изображений и видео используются отдельные инструменты.
- Совместимость
- Нужны доп. инструменты
- Источник
- sickn33/agentic-awesome-skills ↗
- Версия
465ad05638fb· фиксируется при добавлении- Лицензия
- CC-BY-4.0
- Звёзды репозитория
- 47 140
Ограничения оригинала
- В оригинале есть ссылки на файлы или внешние инструменты. Они не устанавливаются; в чате применяются только инструкции SKILL.md.
Оригинальная инструкция SKILL.md · 5 947 символов
---
name: azure-data-tables-py
description: Azure Tables SDK for Python (Storage and Cosmos DB). Use for NoSQL key-value storage, entity CRUD, and batch operations.
risk: critical
source: community
date_added: '2026-02-27'
---
# 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
# Cosmos DB Table API
COSMOS_TABLE_ENDPOINT=https://<account>.table.cosmos.azure.com
```
## Authentication
```python
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.data.tables import TableServiceClient, TableClient
credential = DefaultAzureCredential()
endpoint = "https://<account>.table.core.windows.net"
# Service client (manage tables)
service_client = TableServiceClient(endpoint=endpoint, credential=credential)
# Table client (work with entities)
table_client = TableClient(endpoint=endpoint, table_name="mytable", credential=credential)
```
## 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():
credential = DefaultAzureCredential()
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. **Design partition keys** for query patterns and even distribution
2. **Query within partitions** whenever possible (cross-partition is expensive)
3. **Use batch operations** for multiple entities in same partition
4. **Use `upsert_entity`** for idempotent writes
5. **Use parameterized queries** to prevent injection
6. **Keep entities small** — max 1MB per entity
7. **Use async client** for high-throughput scenarios
## When to Use
This skill is applicable to execute the workflow or actions described in the overview.
## Limitations
- Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
- Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
- Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.