我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

Python prometheus_client怎么用

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

Python prometheus_client怎么用

这篇文章给大家分享的是有关Python prometheus_client怎么用的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

Python prometheus-client 安装

pip install prometheus-client

Python封装

# encoding: utf-8from prometheus_client import Counter, Gauge, Summaryfrom prometheus_client.core import CollectorRegistryfrom prometheus_client.exposition import choose_encoderclass Monitor:    def __init__(self):    # 注册收集器&最大耗时map    self.collector_registry = CollectorRegistry(auto_describe=False)    self.request_time_max_map = {}    # 接口调用summary统计    self.http_request_summary = Summary(name="http_server_requests_seconds",                                   documentation="Num of request time summary",                                   labelnames=("method", "code", "uri"),                                   registry=self.collector_registry)    # 接口最大耗时统计    self.http_request_max_cost = Gauge(name="http_server_requests_seconds_max",                                  documentation="Number of request max cost",                                  labelnames=("method", "code", "uri"),                                  registry=self.collector_registry)    # 请求失败次数统计    self.http_request_fail_count = Counter(name="http_server_requests_error",                                      documentation="Times of request fail in total",                                      labelnames=("method", "code", "uri"),                                      registry=self.collector_registry)    # 模型预测耗时统计    self.http_request_predict_cost = Counter(name="http_server_requests_seconds_predict",                                        documentation="Seconds of prediction cost in total",                                        labelnames=("method", "code", "uri"),                                        registry=self.collector_registry)    # 图片下载耗时统计    self.http_request_download_cost = Counter(name="http_server_requests_seconds_download",                                         documentation="Seconds of download cost in total",                                         labelnames=("method", "code", "uri"),                                         registry=self.collector_registry)    # 获取/metrics结果    def get_prometheus_metrics_info(self, handler):        encoder, content_type = choose_encoder(handler.request.headers.get('accept'))        handler.set_header("Content-Type", content_type)        handler.write(encoder(self.collector_registry))        self.reset_request_time_max_map()    # summary统计    def set_prometheus_request_summary(self, handler):        self.http_request_summary.labels(handler.request.method, handler.get_status(), handler.request.path).observe(handler.request.request_time())        self.set_prometheus_request_max_cost(handler)    # 自定义summary统计    def set_prometheus_request_summary_customize(self, method, status, path, cost_time):        self.http_request_summary.labels(method, status, path).observe(cost_time)        self.set_prometheus_request_max_cost_customize(method, status, path, cost_time)    # 失败统计    def set_prometheus_request_fail_count(self, handler, amount=1.0):        self.http_request_fail_count.labels(handler.request.method, handler.get_status(), handler.request.path).inc(amount)    # 自定义失败统计    def set_prometheus_request_fail_count_customize(self, method, status, path, amount=1.0):        self.http_request_fail_count.labels(method, status, path).inc(amount)    # 最大耗时统计    def set_prometheus_request_max_cost(self, handler):        requset_cost = handler.request.request_time()        if self.check_request_time_max_map(handler.request.path, requset_cost):            self.http_request_max_cost.labels(handler.request.method, handler.get_status(), handler.request.path).set(requset_cost)            self.request_time_max_map[handler.request.path] = requset_cost    # 自定义最大耗时统计    def set_prometheus_request_max_cost_customize(self, method, status, path, cost_time):        if self.check_request_time_max_map(path, cost_time):            self.http_request_max_cost.labels(method, status, path).set(cost_time)            self.request_time_max_map[path] = cost_time    # 预测耗时统计    def set_prometheus_request_predict_cost(self, handler, amount=1.0):        self.http_request_predict_cost.labels(handler.request.method, handler.get_status(), handler.request.path).inc(amount)    # 自定义预测耗时统计    def set_prometheus_request_predict_cost_customize(self, method, status, path, cost_time):        self.http_request_predict_cost.labels(method, status, path).inc(cost_time)    # 下载耗时统计    def set_prometheus_request_download_cost(self, handler, amount=1.0):        self.http_request_download_cost.labels(handler.request.method, handler.get_status(), handler.request.path).inc(amount)    # 自定义下载耗时统计    def set_prometheus_request_download_cost_customize(self, method, status, path, cost_time):        self.http_request_download_cost.labels(method, status, path).inc(cost_time)    # 校验是否赋值最大耗时map    def check_request_time_max_map(self, uri, cost):        if uri not in self.request_time_max_map:            return True        if self.request_time_max_map[uri] < cost:            return True        return False    # 重置最大耗时map    def reset_request_time_max_map(self):        for key in self.request_time_max_map:            self.request_time_max_map[key] = 0.0

调用

import tornadoimport tornado.ioloopimport tornado.webimport tornado.genfrom datetime import datetimefrom tools.monitor import Monitorglobal g_monitorclass ClassifierHandler(tornado.web.RequestHandler):    def post(self):        # TODO Something you need        # work....        # 统计Summary,包括请求次数和每次耗时        g_monitor.set_prometheus_request_summary(self)        self.write("OK")class PingHandler(tornado.web.RequestHandler):    def head(self):        print('INFO', datetime.now(), "/ping Head.")        g_monitor.set_prometheus_request_summary(self)        self.write("OK")    def get(self):        print('INFO', datetime.now(), "/ping Get.")        g_monitor.set_prometheus_request_summary(self)        self.write("OK")class MetricsHandler(tornado.web.RequestHandler):    def get(self):        print('INFO', datetime.now(), "/metrics Get.")g_monitor.set_prometheus_request_summary(self)# 通过Metrics接口返回统计结果    g_monitor.get_prometheus_metrics_info(self)    def make_app():    return tornado.web.Application([        (r"/ping?", PingHandler),        (r"/metrics?", MetricsHandler),        (r"/work?", ClassifierHandler)    ])if __name__ == "__main__":    g_monitor = Monitor()app = make_app()    app.listen(port)    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

Metrics返回结果实例

Python prometheus_client怎么用

感谢各位的阅读!关于“Python prometheus_client怎么用”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

Python prometheus_client怎么用

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

Python prometheus_client怎么用

这篇文章给大家分享的是有关Python prometheus_client怎么用的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。Python prometheus-client 安装pip install prom
2023-06-29

python中@怎么用

这篇文章将为大家详细讲解有关python中@怎么用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。一、表示修饰符。可以在模块或者类的定义层内对函数进行修饰。出现在函数定义的前一行,不允许和函数定义在同一行。
2023-06-25

python怎么用repr

这篇文章主要为大家展示了“python怎么用repr”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“python怎么用repr”这篇文章吧。repr在 Python 中定义类或对象时,提供一种将该
2023-06-27

python GIL怎么用

这篇文章主要介绍了python GIL怎么用,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。python有哪些常用库python常用的库:1.requesuts;2.scrap
2023-06-14

redis怎么用python

通过 python client 库,您可以连接 redis 数据库并执行各种操作,包括:通过 strictredis 类连接到服务器使用 set() 设置值,使用 get() 获取值,使用 delete() 删除值利用高级操作处理列表、集
redis怎么用python
2024-05-21

python怎么引用Python模块

本篇内容介绍了“python怎么引用Python模块”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!  import语句  自定义模块可以采用
2023-06-02

python作用域怎么用

小编给大家分享一下python作用域怎么用,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!作用域变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量名称。Pyth
2023-06-17

python中eval怎么用

这篇文章将为大家详细讲解有关python中eval怎么用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。python中eval的用法:将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果,语法为【eval(s
2023-06-06

python库pydantic怎么用

这篇文章主要介绍了python库pydantic怎么用,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。一、简介pydantic 库是 python 中用于数据接口定义检查与设置
2023-06-29

Python ttkbootstrap怎么使用

今天小编给大家分享一下Python ttkbootstrap怎么使用的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。一、什么是
2023-07-05

python Tkinter怎么使用

这篇文章主要介绍“python Tkinter怎么使用”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“python Tkinter怎么使用”文章能帮助大家解决问题。简介tkintertkinter(T
2023-07-05

Python中Parser怎么用

这篇文章主要介绍了Python中Parser怎么用,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。一、介绍argparse 模块可以让人轻松编写用户友好的命令行接口。程序定义它
2023-06-15

python怎么调用rust

要在Python中调用Rust代码,您需要使用一些工具和库来实现该功能。下面是一些常用的方法:使用ctypes库:ctypes是Python的一个标准库,它允许您调用C函数。由于Rust可以生成与C兼容的动态链接库(.dll或.so文件),
2023-10-26

python中input怎么用

input() 函数概述input() 函数用于从用户获取输入数据并将其转换为 python 数据类型。使用步骤调用 input() 函数,指定提示消息(可选)用户输入数据并按 enter 键input() 函数返回用户输入的字符串可使用内
python中input怎么用
2024-05-22

python中f怎么用

f-字符串是 python 3.6 中引入的格式化字符串语法糖,提供了简洁且安全的方式来插入表达式和变量。f-字符串以字符串前缀 f 为标志,使用大括号包含表达式或变量。f-字符串支持条件表达式和格式规范符,提供了更大的灵活性、安全性、可读
python中f怎么用
2024-05-15

怎么用Python编码

这篇文章主要介绍“怎么用Python编码”,在日常操作中,相信很多人在怎么用Python编码问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”怎么用Python编码”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧
2023-06-02

Python中sys.argv[]怎么用

这篇文章将为大家详细讲解有关Python中sys.argv[]怎么用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。sys.argv[]说白了就是一个从程序外部获取参数的桥梁,这个“外部”很关键,所以那些试
2023-06-15

Python中Gevent怎么用

这篇文章主要为大家展示了“Python中Gevent怎么用”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python中Gevent怎么用”这篇文章吧。1、可以通过gevent轻松实现并发同步或异
2023-06-25

Python baidupcs怎么使用

Baidupcs是一个Python的开源库,用于访问和操作网盘的文件和目录。下面是一个简单的例子,演示如何使用baidupcs库:1. 安装baidupcs库。在命令行中运行以下命令:```pip install baidupcsapi``
2023-09-21

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录