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Génération de sous-segments personnalisés avec le kit SDK X-Ray pour Python
Les sous-segments étendent une tracesegmentavec des détails sur le travail effectué pour répondre à une demande. Chaque fois que vous effectuez un appel avec un client instrumenté, le kit SDK X-Ray enregistre les informations générées dans un sous-segment. Vous pouvez créer des sous-segments supplémentaires pour regrouper d'autres sous-segments, pour mesurer les performances d'une section de code ou pour enregistrer des annotations et des métadonnées.
Pour gérer des sous-segments, utilisez les méthodes begin_subsegment
et end_subsegment
.
Exemple main.py Sous-segment personnalisé
from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
subsegment = xray_recorder.begin_subsegment('annotations')
subsegment.put_annotation('id', 12345)
xray_recorder.end_subsegment()
Pour créer un sous-segment pour une fonction synchrone, utilisez le décorateur @xray_recorder.capture
. Vous pouvez transmettre un nom pour le sous-segment à la fonction de capture ou le laisser utiliser le nom de la fonction.
Exemple main.py Sous-segment de fonction
from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
@xray_recorder.capture('## create_user')
def create_user():
...
Pour une fonction asynchrone, utilisez le décorateur @xray_recorder.capture_async
et transmettez un contexte asynchrone à l'enregistreur.
Exemple main.py Sous-segment de fonction asynchrone
from aws_xray_sdk.core.async_context import AsyncContext
from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
xray_recorder.configure(service='my_service', context=AsyncContext())
@xray_recorder.capture_async('## create_user')
async def create_user():
...
async def main():
await myfunc()
Lorsque vous créez un sous-segment dans un segment ou un autre sous-segment, le kit SDK X-Ray pour Python lui génère un ID et enregistre l'heure de début et de fin.
Exemple Sous-segment avec des métadonnées
"subsegments": [{
"id": "6f1605cd8a07cb70",
"start_time": 1.480305974194E9,
"end_time": 1.4803059742E9,
"name": "Custom subsegment for UserModel.saveUser function",
"metadata": {
"debug": {
"test": "Metadata string from UserModel.saveUser"
}
},