azure storage file datalake py
Azure Data Lake Storage Gen2 SDK for Python. Use for hierarchical file systems, big data analytics, and file/directory 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 · 5 803 символов
---
name: azure-storage-file-datalake-py
description: Azure Data Lake Storage Gen2 SDK for Python. Use for hierarchical file systems, big data analytics, and file/directory operations.
risk: critical
source: community
date_added: '2026-02-27'
---
# Azure Data Lake Storage Gen2 SDK for Python
Hierarchical file system for big data analytics workloads.
## Installation
```bash
pip install azure-storage-file-datalake azure-identity
```
## Environment Variables
```bash
AZURE_STORAGE_ACCOUNT_URL=https://<account>.dfs.core.windows.net
```
## Authentication
```python
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.storage.filedatalake import DataLakeServiceClient
credential = DefaultAzureCredential()
account_url = "https://<account>.dfs.core.windows.net"
service_client = DataLakeServiceClient(account_url=account_url, credential=credential)
```
## Client Hierarchy
| Client | Purpose |
|--------|---------|
| `DataLakeServiceClient` | Account-level operations |
| `FileSystemClient` | Container (file system) operations |
| `DataLakeDirectoryClient` | Directory operations |
| `DataLakeFileClient` | File operations |
## File System Operations
```python
# Create file system (container)
file_system_client = service_client.create_file_system("myfilesystem")
# Get existing
file_system_client = service_client.get_file_system_client("myfilesystem")
# Delete
service_client.delete_file_system("myfilesystem")
# List file systems
for fs in service_client.list_file_systems():
print(fs.name)
```
## Directory Operations
```python
file_system_client = service_client.get_file_system_client("myfilesystem")
# Create directory
directory_client = file_system_client.create_directory("mydir")
# Create nested directories
directory_client = file_system_client.create_directory("path/to/nested/dir")
# Get directory client
directory_client = file_system_client.get_directory_client("mydir")
# Delete directory
directory_client.delete_directory()
# Rename/move directory
directory_client.rename_directory(new_name="myfilesystem/newname")
```
## File Operations
### Upload File
```python
# Get file client
file_client = file_system_client.get_file_client("path/to/file.txt")
# Upload from local file
with open("local-file.txt", "rb") as data:
file_client.upload_data(data, overwrite=True)
# Upload bytes
file_client.upload_data(b"Hello, Data Lake!", overwrite=True)
# Append data (for large files)
file_client.append_data(data=b"chunk1", offset=0, length=6)
file_client.append_data(data=b"chunk2", offset=6, length=6)
file_client.flush_data(12) # Commit the data
```
### Download File
```python
file_client = file_system_client.get_file_client("path/to/file.txt")
# Download all content
download = file_client.download_file()
content = download.readall()
# Download to file
with open("downloaded.txt", "wb") as f:
download = file_client.download_file()
download.readinto(f)
# Download range
download = file_client.download_file(offset=0, length=100)
```
### Delete File
```python
file_client.delete_file()
```
## List Contents
```python
# List paths (files and directories)
for path in file_system_client.get_paths():
print(f"{'DIR' if path.is_directory else 'FILE'}: {path.name}")
# List paths in directory
for path in file_system_client.get_paths(path="mydir"):
print(path.name)
# Recursive listing
for path in file_system_client.get_paths(path="mydir", recursive=True):
print(path.name)
```
## File/Directory Properties
```python
# Get properties
properties = file_client.get_file_properties()
print(f"Size: {properties.size}")
print(f"Last modified: {properties.last_modified}")
# Set metadata
file_client.set_metadata(metadata={"processed": "true"})
```
## Access Control (ACL)
```python
# Get ACL
acl = directory_client.get_access_control()
print(f"Owner: {acl['owner']}")
print(f"Permissions: {acl['permissions']}")
# Set ACL
directory_client.set_access_control(
owner="user-id",
permissions="rwxr-x---"
)
# Update ACL entries
from azure.storage.filedatalake import AccessControlChangeResult
directory_client.update_access_control_recursive(
acl="user:user-id:rwx"
)
```
## Async Client
```python
from azure.storage.filedatalake.aio import DataLakeServiceClient
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
async def datalake_operations():
credential = DefaultAzureCredential()
async with DataLakeServiceClient(
account_url="https://<account>.dfs.core.windows.net",
credential=credential
) as service_client:
file_system_client = service_client.get_file_system_client("myfilesystem")
file_client = file_system_client.get_file_client("test.txt")
await file_client.upload_data(b"async content", overwrite=True)
download = await file_client.download_file()
content = await download.readall()
import asyncio
asyncio.run(datalake_operations())
```
## Best Practices
1. **Use hierarchical namespace** for file system semantics
2. **Use `append_data` + `flush_data`** for large file uploads
3. **Set ACLs at directory level** and inherit to children
4. **Use async client** for high-throughput scenarios
5. **Use `get_paths` with `recursive=True`** for full directory listing
6. **Set metadata** for custom file attributes
7. **Consider Blob API** for simple object storage use cases
## 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.