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APIs e servidores (backend)48 mil · #2382

azure-storage-file-datalake-py

Faz seu agente gerenciar arquivos no Azure Data Lake Storage Gen2 com Python. É útil para organizar grandes volumes de dados e análises.

O que ela faz

Esta ferramenta permite que você gerencie arquivos e pastas em um serviço de armazenamento chamado Azure Data Lake Storage Gen2 usando Python. É como um sistema de arquivos na nuvem para organizar e analisar grandes volumes de dados.

Quando usar

  • ✓Organizar grandes conjuntos de dados para análise.
  • ✓Criar e gerenciar pastas e arquivos na nuvem.
  • ✓Subir ou baixar arquivos grandes de forma eficiente.

Exemplo do que pedir para a IA

“Quero subir o arquivo 'relatorio.csv' para a pasta 'dados/vendas' no meu Data Lake.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/azure-storage-file-datalake-py/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/azure-storage-file-datalake-py/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Você escreve um código Python que se conecta ao Azure Data Lake. Esse código usa comandos específicos para criar pastas, subir arquivos, baixar arquivos ou listar o que já existe.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill azure-storage-file-datalake-py

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/azure-storage-file-datalake-py/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

SDK do Azure Data Lake Storage Gen2 para Python

Sistema de arquivos hierárquico para cargas de trabalho de análise de big data.

Instalação

pip install azure-storage-file-datalake azure-identity

Variáveis de Ambiente

AZURE_STORAGE_ACCOUNT_URL=https://<account>.dfs.core.windows.net

Autenticação

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)

Hierarquia de Clientes

Cliente Propósito
DataLakeServiceClient Operações em nível de conta
FileSystemClient Operações de contêiner (sistema de arquivos)
DataLakeDirectoryClient Operações de diretório
DataLakeFileClient Operações de arquivo

Operações de Sistema de Arquivos

# 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)

Operações de Diretório

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")

Operações de Arquivo

Upload de Arquivo

# 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 de Arquivo

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)

Excluir Arquivo

file_client.delete_file()

Listar Conteúdo

# 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)

Propriedades de Arquivo/Diretório

# 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"})

Controle de Acesso (ACL)

# 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"
)

Cliente Assíncrono

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")
        

…
Perguntas frequentes

O que é Azure Data Lake Storage Gen2?

É um serviço de armazenamento na nuvem da Microsoft projetado para guardar e processar grandes quantidades de dados de forma organizada e eficiente.

Preciso saber programar em Python para usar?

Sim, esta ferramenta é um SDK (kit de desenvolvimento) em Python, então você precisa escrever código Python para interagir com o serviço.

Posso usar isso para guardar qualquer tipo de arquivo?

Sim, você pode armazenar qualquer tipo de arquivo, como documentos, imagens, vídeos e, especialmente, arquivos de dados para análise.

Detalhes

Descrição original do autor

Azure Data Lake Storage Gen2 SDK for Python. Use for hierarchical file systems, big data analytics, and file/directory operations.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#2382
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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