Sukurkite Python dekoratorių, kad galėtumėte įrašyti išimtis išsaugant kontekstą

„Azure“ funkcijų įvykių apdorojimo klaidų tvarkymo supaprastinimas

Kuriant keičiamo dydžio sistemas itin svarbu dailiai tvarkyti išimtis, ypač tokiose paslaugose kaip Azure Functions. Šios funkcijos dažnai susijusios su gaunamais įvykiais, kai klaidų gali kilti dėl trumpalaikių problemų arba netinkamai suformuotų naudingų krovinių. 🛠️

Neseniai vykusiame projekte susidūriau su scenarijumi, kai mano Python pagrindu veikiančiai „Azure“ funkcijai reikėjo apdoroti kelis JSON įvykius. Kiekvienas įvykis turėjo būti patvirtintas ir apdorotas, tačiau gali atsirasti klaidų, pvz., „JSONDecodeError“ arba „ValueError“, kurios sutrikdys visą srautą. Mano iššūkis? Įdiekite dekoratorių, kad apvyniotumėte visas išimtis, išsaugodami originalų pranešimą ir kontekstą.

Įsivaizduokite, kad gaunate šimtus įvykių pranešimų, kai viena problema sustabdo dujotiekį. Taip gali nutikti dėl trūkstamo naudingojo krovinio lauko arba net netikėtai sugedus išorinei API. Tikslas buvo ne tik užregistruoti klaidą, bet ir įterpti pradinį pranešimą ir išimtį nuosekliu formatu, užtikrinant atsekamumą.

Norėdami tai išspręsti, sukūriau sprendimą naudodamas Python dekoratorius. Šis metodas ne tik fiksavo visas iškeltas išimtis, bet ir perdavė atitinkamus duomenis tolesniam apdorojimui. Leiskite man paaiškinti, kaip įdiegti patikimą klaidų apdorojimo mechanizmą, atitinkantį šiuos reikalavimus, išlaikant duomenų vientisumą. 🚀

komandą	Naudojimo pavyzdys
functools.wraps	Tai naudojama dekoratoriuose, siekiant išsaugoti pradinės funkcijos metaduomenis, pvz., pavadinimą ir dokumentų eilutę. Tai užtikrina, kad įvyniojimo funkcija nepaisys pradinių atributų.
json.loads	Konvertuoja JSON eilutę į Python žodyną, kuris yra būtinas norint deserializuoti gaunamus įvykių pranešimus „Azure“ funkcijoje.
logging.error	Naudojamas registruojant klaidų pranešimus apdorojant išimtis, o tai labai svarbu derinant ir stebint gamybos sistemų problemas.
raise Exception	Aiškiai iškelia išimtį, sujungiant pradinį išimties pranešimą su papildomu kontekstu, pvz., apdorojamu pradiniu pranešimu.
async def	Apibrėžia asinchroninę funkciją, įgalinančią neblokuojančias operacijas, pvz., kelių užklausų tvarkymą vienu metu „Python“.
httpx.AsyncClient	Konkretus HTTP klientas, skirtas asinchroninėms HTTP užklausoms teikti, ypač naudingas sąveikaujant su išorinėmis API „Azure“ funkcijoje.
@ErrorHandler	Klasėmis pagrįsto sprendimo dekoratorius, skirtas klaidų apdorojimo ir konteksto išsaugojimo funkcijoms apvynioti.
middleware	Pasirinktinė tarpinės programinės įrangos funkcija veikia kaip sluoksnis, skirtas centralizuotai tvarkyti išimtis ir kelių funkcijų iškvietimų žurnalo pranešimus.
asyncio.run	Naudojamas asinchroninėms funkcijoms paleisti sinchroniniame kontekste, leidžiant lengvai išbandyti asinchroninius metodus scenarijuose.
KeyError	Iškeliama, kai žodyne trūksta reikiamo rakto, pvz., trūksta JSON naudingojo krovinio lauko.

Sukurkite tvirtą išimčių tvarkymo mechanizmą „Python“.

„Python“ programoje dekoratoriai yra galingas būdas pagerinti arba modifikuoti funkcijų veikimą, todėl jos idealiai tinka centralizuotai tvarkyti išimtis. Aukščiau pateiktuose pavyzdžiuose dekoratorius apvynioja tikslinę funkciją, kad perimtų išimtis. Kai iškeliama išimtis, dekoratorius registruoja klaidą ir išsaugo pradinį kontekstą, pvz., gaunamą įvykio pranešimą. Tai užtikrina, kad informacija apie klaidą nebus prarasta vykdymo eigos metu. Tai ypač naudinga teikiant paslaugas, pvz., „Azure Functions“, kur konteksto palaikymas yra labai svarbus norint derinti trumpalaikes klaidas ir netinkamus naudingus krovinius. 🛠️

Naudojimas yra dar vienas kritinis sprendimo aspektas. Apibrėždami funkcijas su „async def“ ir naudodami „asyncio“ biblioteką, scenarijai vienu metu apdoroja kelias operacijas, neužblokuodami pagrindinės gijos. Pavyzdžiui, apdorojant pranešimus iš Event Hub, scenarijus gali patvirtinti naudingą apkrovą, atlikti API skambučius ir registruoti klaidas vienu metu. Šis neblokuojantis elgesys padidina našumą ir padidina mastelio keitimą, ypač didelio našumo aplinkoje, kur delsos kainuoja brangiai.

Tarpinė programinė įranga ir klasės dekoravimo sprendimai suteikia papildomo lankstumo. Tarpinė programinė įranga yra centralizuotas kelių funkcijų iškvietimų klaidų apdorojimo sluoksnis, užtikrinantis nuoseklų registravimą ir išimčių valdymą. Tuo tarpu klasėje pagrįstas dekoratorius suteikia daugkartinio naudojimo struktūrą bet kuriai funkcijai apvynioti, todėl įvairiose programos dalyse lengva pritaikyti pasirinktinę klaidų valdymo logiką. Pavyzdžiui, apdorojant JSON pranešimų paketą, tarpinė programinė įranga gali registruoti kiekvieno pranešimo problemas atskirai ir užtikrinti, kad viso proceso nesustabdytų viena klaida. 🚀

Galiausiai sprendimai naudoja išplėstines Python bibliotekas, pvz asinchroninėms HTTP užklausoms. Ši biblioteka leidžia scenarijui efektyviai sąveikauti su išorinėmis API, pvz., prieigos tvarkytuvais. Įtraukiant šiuos API iškvietimus į dekoratorių, visos su HTTP susijusios klaidos užfiksuojamos, registruojamos ir iš naujo pateikiamos kartu su pradiniu pranešimu. Taip užtikrinama, kad net sugedus išorinei paslaugai, sistema išlaikys skaidrumą apie tai, kas nutiko ir kodėl. Šie metodai kartu sudaro išsamią sistemą, skirtą tvirtam išimčių tvarkymui Python.

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}")

Išimčių tvarkymo paskirstytose sistemose tobulinimas

Kai dirbama su paskirstytomis sistemomis, pvz., „Azure Functions“ klausosi „Event Hub“ temų, patikimas išimčių tvarkymas tampa sistemos patikimumo kertiniu akmeniu. Vienas svarbus aspektas, kuris dažnai nepastebimas, yra galimybė stebėti ir susieti išimtis su pradiniu kontekstu, kuriame jos įvyko. Šis kontekstas apima apdorojamą naudingą apkrovą ir metaduomenis, pvz., laiko žymes ar identifikatorius. Pavyzdžiui, įsivaizduokite, kad apdorojate įvykį naudojant netinkamai suformuotą JSON naudingąjį apkrovą. Be tinkamo išimčių tvarkymo, tokių scenarijų derinimas gali tapti košmaru. Išsaugodami pradinį pranešimą ir sujungdami jį su klaidų žurnalu, sukuriame skaidrią ir efektyvią derinimo darbo eigą. 🛠️

Kitas svarbus aspektas yra užtikrinti, kad sistema išliktų atspari nepaisant laikinų klaidų. Laikinos klaidos, pvz., tinklo skirtasis laikas arba paslaugos nepasiekiamumas, dažnai pasitaiko debesų aplinkoje. Pakartotinių bandymų įgyvendinimas su eksponentiniu atsitraukimu kartu su centralizuoto klaidų registravimo dekoratoriais gali žymiai pagerinti atsparumą gedimams. Be to, bibliotekos mėgsta palaiko asinchronines operacijas, leidžiančias neblokuojančius pakartotinius išorinių API iškvietimų bandymus. Taip užtikrinama, kad laikini sutrikimai nesukeltų visiškų įvykių apdorojimo vamzdynų gedimų.

Galiausiai, įtraukus struktūrinius registravimo formatus, pvz., JSON žurnalus, galima žymiai pagerinti klaidų matomumą ir atsekamumą. Žurnaluose gali būti tokių laukų kaip išimties tipas, pradinis pranešimas ir laiko žyma. Šiuos struktūrinius žurnalus galima persiųsti į centralizuotas registravimo sistemas, tokias kaip „Azure Monitor“ arba „Elasticsearch“, kad būtų galima stebėti ir atlikti analizę realiuoju laiku. Tokiu būdu kūrimo komandos gali greitai nustatyti modelius, pvz., pasikartojančias konkrečių naudingų krovinių klaidas, ir aktyviai jas spręsti. 🚀

1. Koks yra dekoratoriaus naudojimo išimtims tvarkyti tikslas?
2. Dekoratorius, pvz , centralizuoja klaidų registravimą ir tvarkymą keliose funkcijose. Tai užtikrina nuoseklų išimčių apdorojimą ir išlaiko svarbų kontekstą, kaip ir pradinis pranešimas.
3. Kaip veikia pagerinti API sąveiką?
4. Tai įgalina asinchronines HTTP užklausas, leisdama programai vienu metu apdoroti kelis API iškvietimus, o tai labai svarbu didelio našumo sistemoms, pvz., Azure Functions.
5. Kuo naudingas struktūrinis kirtimas?
6. Struktūriniai registravimo formatai, pvz., JSON žurnalai, leidžia lengviau analizuoti ir stebėti klaidas realiuoju laiku naudojant tokius įrankius kaip Azure Monitor arba Splunk.
7. Kaip efektyviai valdyti trumpalaikes klaidas?
8. Pakartotinio bandymo logikos įdiegimas su eksponenciniu atsitraukimu ir dekoratoriumi gedimams užfiksuoti užtikrina, kad laikinos problemos nesukels nuolatinių klaidų.
9. Kodėl tvarkant išimtis svarbu išlaikyti pradinį kontekstą?
10. Išsaugant pradinį pranešimą, kaip ir apdorojamą naudingą apkrovą, gaunama neįkainojamos informacijos derinant ir atsekant problemas, ypač paskirstytose sistemose.

Išimčių tvarkymas paskirstytose sistemose, pvz., „Azure Functions“, yra labai svarbus siekiant užtikrinti nenutrūkstamą veiklą. Įtraukdami klaidas į dekoratorių ir išlaikydami pradinį kontekstą, kūrėjai supaprastina derinimą ir supaprastina sistemos skaidrumą. Šis metodas ypač naudingas dinamiškoje, realaus pasaulio aplinkoje, kur problemos yra neišvengiamos.

Sujungęs pažangias technologijas, tokias kaip asinchroninis programavimas ir struktūrinis registravimas, „Python“ tampa galingu įrankiu kuriant atsparias sistemas. Šie sprendimai sutaupo laiko trikčių šalinimo metu ir pagerina našumą efektyviai šalindami trumpalaikes klaidas. Taikydami šią praktiką kūrėjai gali kurti patikimas ir keičiamo dydžio programas, todėl kasdienius iššūkius galima valdyti. 🛠️