ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಡೆಕೋರೇಟರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಅಜುರೆ ಫಂಕ್ಷನ್ ಈವೆಂಟ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಲೈನಿಂಗ್ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ

ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ, ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಜುರೆ ಕಾರ್ಯಗಳಂತಹ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಳಬರುವ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅಸ್ಥಿರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಮರ್ಪಕ ಪೇಲೋಡ್‌ಗಳಿಂದ ದೋಷಗಳು ಉಂಟಾಗಬಹುದು. 🛠️

ಇತ್ತೀಚಿನ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ, ಬಹು JSON ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ನನ್ನ ಪೈಥಾನ್-ಆಧಾರಿತ ಅಜೂರ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ನಾನು ಎದುರಿಸಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಈವೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಆದರೆ `JSONDecodeError` ಅಥವಾ `ValueError` ನಂತಹ ದೋಷಗಳು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಹರಿವನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನನ್ನ ಸವಾಲು? ಮೂಲ ಸಂದೇಶ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಎಲ್ಲಾ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟಲು ಡೆಕೋರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ.

ನೂರಾರು ಈವೆಂಟ್ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಸಮಸ್ಯೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ. ಪೇಲೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಕ್ಷೇತ್ರ ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ API ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಇದು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಗುರಿಯು ಕೇವಲ ದೋಷವನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡುವುದಲ್ಲ ಆದರೆ ಮೂಲ ಸಂದೇಶ ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವರಿಯುವುದು, ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವುದು.

ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ನಾನು ಪೈಥಾನ್‌ನ ಡೆಕೋರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚಿದ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಮುಂದಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಮಾಡಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಈ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ದೃಢವಾದ ದೋಷ-ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಾನು ನಿಮಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತೇನೆ. 🚀

ಆಜ್ಞೆ	ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ
functools.wraps	ಇದರ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಡಾಕ್‌ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಮೂಲ ಕಾರ್ಯದ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲು ಡೆಕೋರೇಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊದಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
json.loads	JSON ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪೈಥಾನ್ ನಿಘಂಟಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಜೂರ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಳಬರುವ ಈವೆಂಟ್ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಡೀರಿಯಲೈಸ್ ಮಾಡಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
logging.error	ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ದೋಷ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
raise Exception	ಒಂದು ವಿನಾಯಿತಿಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಮೂಲ ವಿನಾಯಿತಿ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮೂಲ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
async def	ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬಹು ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತಹ ತಡೆರಹಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಅಸಮಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
httpx.AsyncClient	ಅಸಮಕಾಲಿಕ HTTP ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ HTTP ಕ್ಲೈಂಟ್, ವಿಶೇಷವಾಗಿ Azure ಫಂಕ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಾಹ್ಯ API ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವಾಗ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ.
@ErrorHandler	ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭ ಧಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟಲು ವರ್ಗ-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ ಡೆಕೋರೇಟರ್.
middleware	ಒಂದು ಕಸ್ಟಮ್ ಮಿಡಲ್‌ವೇರ್ ಕಾರ್ಯವು ಅಪವಾದಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಒಂದು ಪದರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಹು ಫಂಕ್ಷನ್ ಕರೆಗಳಿಗೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
asyncio.run	ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅಸಮಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಮಕಾಲಿಕ ವಿಧಾನಗಳ ಸುಲಭ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
KeyError	ನಿಘಂಟಿನಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೀಲಿಯು ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವಾಗ, JSON ಪೇಲೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಕ್ಷೇತ್ರದಂತೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ದೃಢವಾದ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಸಂ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಡೆಕೋರೇಟರ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವರ್ಧಿಸಲು ಅಥವಾ ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಪ್ರಬಲವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಮೇಲಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ, ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಂಧಿಸಲು ಡೆಕೋರೇಟರ್ ಗುರಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸುತ್ತುತ್ತದೆ. ವಿನಾಯಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದಾಗ, ಡೆಕೋರೇಟರ್ ದೋಷವನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಳಬರುವ ಈವೆಂಟ್ ಸಂದೇಶದಂತಹ ಮೂಲ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಫ್ಲೋ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ದೋಷದ ಮಾಹಿತಿಯು ಕಳೆದುಹೋಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅಜೂರ್ ಕಾರ್ಯಗಳಂತಹ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅಸ್ಥಿರ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಅಮಾನ್ಯವಾದ ಪೇಲೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. 🛠️

ಬಳಕೆ ಪರಿಹಾರದ ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. `ಅಸಿಂಕ್ ಡೆಫ್` ನೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು `ಅಸಿನ್ಸಿಯೋ` ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸದೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬಹು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಈವೆಂಟ್ ಹಬ್‌ನಿಂದ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಾಗ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪೇಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು, API ಕರೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ತಡೆರಹಿತ ನಡವಳಿಕೆಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಳಂಬಗಳು ದುಬಾರಿಯಾಗಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ.

ಮಿಡಲ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ವರ್ಗ-ಆಧಾರಿತ ಡೆಕೋರೇಟರ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ನಮ್ಯತೆಯ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪದರವನ್ನು ತರುತ್ತವೆ. ಮಿಡಲ್‌ವೇರ್ ಬಹು ಕಾರ್ಯ ಕರೆಗಳಿಗೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ದೋಷ-ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪದರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಲಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ವರ್ಗ-ಆಧಾರಿತ ಡೆಕೋರೇಟರ್ ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸುತ್ತುವಂತೆ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ರಚನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ವಿವಿಧ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮ್ ದೋಷ-ನಿರ್ವಹಣೆಯ ತರ್ಕವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, JSON ಸಂದೇಶಗಳ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಾಗ, ಮಿಡಲ್‌ವೇರ್ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂದೇಶಕ್ಕೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಒಂದೇ ದೋಷದಿಂದ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 🚀

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಪರಿಹಾರಗಳು ಪೈಥಾನ್‌ನ ಸುಧಾರಿತ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಅಸಮಕಾಲಿಕ HTTP ವಿನಂತಿಗಳಿಗಾಗಿ. ಪ್ರವೇಶ ನಿರ್ವಾಹಕರಂತಹ ಬಾಹ್ಯ API ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಈ ಲೈಬ್ರರಿಯು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಡೆಕೋರೇಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಈ API ಕರೆಗಳನ್ನು ಸುತ್ತುವ ಮೂಲಕ, ಯಾವುದೇ HTTP-ಸಂಬಂಧಿತ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಲಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಸಂದೇಶದೊಂದಿಗೆ ಮರು-ಎತ್ತಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಾಹ್ಯ ಸೇವೆಯು ವಿಫಲವಾದಾಗಲೂ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಏನು ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು, ಸಂಯೋಜಿತವಾಗಿ, ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ದೃಢವಾದ ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಸಮಗ್ರ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ.

import functools
import logging
# Define a custom decorator for error handling
def error_handler_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    async def wrapper(*args, kwargs):
        original_message = kwargs.get("eventHubMessage", "Unknown message")
        try:
            return await func(*args, kwargs)
        except Exception as e:
            logging.error(f"Error: {e}. Original message: {original_message}")
            # Re-raise with combined context
            raise Exception(f"{e} | Original message: {original_message}")
    return wrapper
# Example usage
@error_handler_decorator
async def main(eventHubMessage):
    data = json.loads(eventHubMessage)
    logging.info(f"Processing data: {data}")
    # Simulate potential error
    if not data.get("RequestID"):
        raise ValueError("Missing RequestID")
    # Simulate successful processing
    return "Processed successfully"
# Test
try:
    import asyncio
    asyncio.run(main(eventHubMessage='{"ProductType": "Test"}'))
except Exception as e:
    print(f"Caught exception: {e}")

import logging
# Define a class-based decorator
class ErrorHandler:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
    async def __call__(self, *args, kwargs):
        original_message = kwargs.get("eventHubMessage", "Unknown message")
        try:
            return await self.func(*args, kwargs)
        except Exception as e:
            logging.error(f"Error: {e}. Original message: {original_message}")
            raise Exception(f"{e} | Original message: {original_message}")
# Example usage
@ErrorHandler
async def process_event(eventHubMessage):
    data = json.loads(eventHubMessage)
    logging.info(f"Data: {data}")
    if "RequestType" not in data:
        raise KeyError("Missing RequestType")
    return "Event processed!"
# Test
try:
    import asyncio
    asyncio.run(process_event(eventHubMessage='{"RequestID": "123"}'))
except Exception as e:
    print(f"Caught exception: {e}")

import logging
async def middleware(handler, message):
    try:
        return await handler(message)
    except Exception as e:
        logging.error(f"Middleware caught error: {e} | Message: {message}")
        raise
# Handlers
async def handler_one(message):
    if not message.get("ProductType"):
        raise ValueError("Missing ProductType")
    return "Handler one processed."
# Test middleware
message = {"RequestID": "123"}
try:
    import asyncio
    asyncio.run(middleware(handler_one, message))
except Exception as e:
    print(f"Middleware exception: {e}")

ವಿತರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು

ಈವೆಂಟ್ ಹಬ್ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಆಲಿಸುವ ಅಜೂರ್ ಕಾರ್ಯಗಳಂತಹ ವಿತರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ದೃಢವಾದ ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುವ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಸಂಭವಿಸಿದ ಮೂಲ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಈ ಸಂದರ್ಭವು ಪೇಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಐಡೆಂಟಿಫೈಯರ್‌ಗಳಂತಹ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೋಷಪೂರಿತ JSON ಪೇಲೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಈವೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಸರಿಯಾದ ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಇಲ್ಲದೆ, ಅಂತಹ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ದುಃಸ್ವಪ್ನವಾಗಬಹುದು. ಮೂಲ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ದೋಷ ಲಾಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ. 🛠️

ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಯು ಅಸ್ಥಿರ ದೋಷಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಕ್ಲೌಡ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅವಧಿ ಮೀರುವಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಸೇವೆಯ ಅಲಭ್ಯತೆಯಂತಹ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ದೋಷಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ದೋಷ ಲಾಗಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಡೆಕೋರೇಟರ್‌ಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಘಾತೀಯ ಬ್ಯಾಕ್‌ಆಫ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಇಷ್ಟ ಅಸಮಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿ, ಬಾಹ್ಯ API ಕರೆಗಳಿಗೆ ತಡೆರಹಿತ ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಅಡಚಣೆಗಳು ಈವೆಂಟ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, JSON ಲಾಗ್‌ಗಳಂತಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ಲಾಗಿಂಗ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ದೋಷಗಳ ಗೋಚರತೆ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಲಾಗ್‌ಗಳು ವಿನಾಯಿತಿ ಪ್ರಕಾರ, ಮೂಲ ಸಂದೇಶ ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ನಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಈ ರಚನಾತ್ಮಕ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಅಜುರೆ ಮಾನಿಟರ್ ಅಥವಾ ಎಲಾಸ್ಟಿಕ್‌ಸರ್ಚ್‌ನಂತಹ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಲಾಗಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪೇಲೋಡ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮರುಕಳಿಸುವ ದೋಷಗಳಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. 🚀

1. ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಡೆಕೋರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಉದ್ದೇಶವೇನು?
2. ಒಂದು ಅಲಂಕಾರಿಕ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ , ದೋಷ ಲಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬಹು ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿನಾಯಿತಿಗಳ ಸ್ಥಿರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಸಂದೇಶದಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
3. ಹೇಗೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ API ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದೇ?
4. ಇದು ಅಸಮಕಾಲಿಕ HTTP ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬಹು API ಕರೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು Azure ಕಾರ್ಯಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
5. ರಚನಾತ್ಮಕ ಲಾಗಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಯೋಜನವೇನು?
6. JSON ಲಾಗ್‌ಗಳಂತಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ಲಾಗಿಂಗ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳು ಅಜುರೆ ಮಾನಿಟರ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪ್ಲಂಕ್‌ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
7. ಕ್ಷಣಿಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು?
8. ಘಾತೀಯ ಬ್ಯಾಕ್‌ಆಫ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ತರ್ಕವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು, ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಡೆಕೋರೇಟರ್ ಜೊತೆಗೆ, ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಶಾಶ್ವತ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
9. ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
10. ಪೇಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಂತೆ ಮೂಲ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿತರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಜೂರ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳಂತಹ ವಿತರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಅಡೆತಡೆಯಿಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಡೆಕೊರೇಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸುತ್ತುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿರುವ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ಅಸಮಕಾಲಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಲಾಗಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ, ಚೇತರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಹಾರಗಳು ದೋಷನಿವಾರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ಥಿರ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ, ದೈನಂದಿನ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 🛠️