Azure Queue Storage SDK for Python
PythonでAzure Queue Storageを管理
Azure Queue Storage SDKで信頼性の高いメッセージキュー和非同期処理を実装します。このスキルは、タスク分散、バックグラウンドジョブ処理、分離されたアプリケーション通信のための本番環境対応のモデルを提供します。
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测试它
正在使用“Azure Queue Storage SDK for Python”。 How do I send a JSON message to the queue?
预期结果:
jsonをインポートし、queue_client.send_message(json.dumps({'task': 'process', 'id': 123}))を使用します。キューはJSONを文字列として保存します。json.loads(message.content)で取得します。
正在使用“Azure Queue Storage SDK for Python”。 What is the difference between receive_messages and peek_messages?
预期结果:
receive_messagesは他のコンシューマーに対してメッセージを見えなくします（処理用にロックします）。一方、peek_messagesは可視性に影響を与えずに読むだけです。監視にはpeek、實際の処理にはreceiveを使用してください。
正在使用“Azure Queue Storage SDK for Python”。 How do I handle poison messages that fail repeatedly?
预期结果:
message.dequeue_countがしきい値を超えている場合は、 再試行する代わりにデッドレターキューにメッセージを移動してください。これにより、不正なメッセージでの無限ループを防ぎます。
安全审计
安全Prompt-only skill containing documentation and code examples for Azure Queue Storage SDK. No executable code or scripts present. Static analysis scanned 0 files with 0 suspicious patterns detected. All content is educational reference material for legitimate Azure SDK usage. No security concerns identified.
质量评分
你能构建什么
バックグラウンドタスク処理
長時間実行されるタスクを非同期処理のためにワーカープロセスにキューイングします。重い計算やバッチジョブをオフロードする必要があるWebアプリケーションに最適です。
マイクロサービス通信
マイクロサービス間で信頼性の高いメッセージベースの通信を可能にします。障害許容の非同期メッセージングのためにキューでサービスを分離します。
ジョブキュー管理
分散タスクスケジューリングとジョブキューシステムを実装します。可視性タイムアウト制御で複数のワーカー間で作業分散を管理します。
试试这些提示
QueueServiceClientを使用して'tasks'という名前のAzure Queue Storageキューを作成する方法を教えてください。DefaultAzureCredentialでの認証セットアップを示してください。
'tasks'キューに5分の可視性タイムアウトと24時間の有効期限を持つメッセージを送信する方法を教えてください。メッセージコンテンツはJSONにしてください。
最大10件のメッセージを受け取り、それぞれを処理し、成功した後にのみ削除する関数を書いてください。エラーは適切に処理してください。
このキュー処理コードをazure.storage.queue.aioの非同期QueueClientを使用するように変換してください。非同期コンテキストマネージャーパターンを示してください。
最佳实践
- 処理に成功した後は常にメッセージを削除して、再処理とキューの詰まりを防ぎます
- 実際の処理時間に安全マージンを加えた可視性タイムアウトを設定します
- dequeue_countを監視して、リソースを消費する前に毒メッセージを発見して処理します
- 監視とデバッグにはpeek_messagesを使用してメッセージの可視性に影響を与えないようにします
避免
- 処理後にメッセージを削除せずに受信すると、重複した作業とキューの肥大化が発生します
- 可視性タイムアウトを短く設定しすぎると、処理が完了する前にメッセージが再表示されます
- dequeue_countを無視すると、形式不正または処理不能なメッセージで無限リトライが発生します
- 監視にreceive_messagesを使用し、peek_messagesが正しいツールである場合