సందర్భాన్ని సంరక్షించేటప్పుడు మినహాయింపులను రికార్డ్ చేయడానికి పైథాన్ డెకరేటర్‌ను రూపొందించడం

అజూర్ ఫంక్షన్ ఈవెంట్ ప్రాసెసింగ్‌లో స్ట్రీమ్‌లైనింగ్ ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్

స్కేలబుల్ సిస్టమ్‌లను రూపొందించేటప్పుడు, మినహాయింపులను సునాయాసంగా నిర్వహించడం చాలా ముఖ్యం, ముఖ్యంగా అజూర్ ఫంక్షన్‌ల వంటి సేవల్లో. ఈ విధులు తరచుగా ఇన్‌కమింగ్ ఈవెంట్‌లతో వ్యవహరిస్తాయి, ఇక్కడ లోపాలు తాత్కాలిక సమస్యలు లేదా తప్పుగా రూపొందించబడిన పేలోడ్‌ల నుండి ఉత్పన్నమవుతాయి. 🛠️

ఇటీవలి ప్రాజెక్ట్‌లో, నా పైథాన్-ఆధారిత అజూర్ ఫంక్షన్ బహుళ JSON ఈవెంట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి అవసరమైన దృష్టాంతాన్ని నేను ఎదుర్కొన్నాను. ప్రతి ఈవెంట్‌ని ధృవీకరించాలి మరియు ప్రాసెస్ చేయాలి, కానీ `JSONDecodeError` లేదా `ValueError` వంటి లోపాలు సంభవించవచ్చు, ఇది మొత్తం ప్రవాహానికి అంతరాయం కలిగిస్తుంది. నా సవాలు? అసలు సందేశం మరియు సందర్భాన్ని సంరక్షించేటప్పుడు అన్ని మినహాయింపులను మూసివేయడానికి డెకరేటర్‌ను అమలు చేయండి.

ఒక సమస్య పైప్‌లైన్‌ను నిలిపివేసే వందలాది ఈవెంట్ సందేశాలను స్వీకరించడాన్ని ఊహించండి. పేలోడ్‌లో లేని ఫీల్డ్ లేదా బాహ్య API కూడా ఊహించని విధంగా విఫలమవడం వల్ల ఇది జరగవచ్చు. లక్ష్యం కేవలం లోపాన్ని లాగ్ చేయడమే కాదు, అసలు సందేశం మరియు మినహాయింపును స్థిరమైన ఆకృతిలో చేర్చడం, ట్రేస్బిలిటీని నిర్ధారించడం.

దీనిని పరిష్కరించడానికి, నేను పైథాన్ డెకరేటర్‌లను ఉపయోగించి ఒక పరిష్కారాన్ని రూపొందించాను. ఈ విధానం ఏవైనా పెరిగిన మినహాయింపులను క్యాప్చర్ చేయడమే కాకుండా తదుపరి ప్రాసెసింగ్ కోసం సంబంధిత డేటాను ఫార్వార్డ్ చేసింది. మీ డేటా యొక్క సమగ్రతను కాపాడుకుంటూ, ఈ అవసరాలకు అనుగుణంగా ఒక బలమైన ఎర్రర్-హ్యాండ్లింగ్ మెకానిజంను ఎలా అమలు చేయాలో నేను మీకు మార్గనిర్దేశం చేస్తాను. 🚀

ఆదేశం	ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ
functools.wraps	అసలు ఫంక్షన్ పేరు మరియు డాక్‌స్ట్రింగ్ వంటి మెటాడేటాను భద్రపరచడానికి ఇది డెకరేటర్‌లలో ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది రేపర్ ఫంక్షన్ అసలు లక్షణాలను భర్తీ చేయదని నిర్ధారిస్తుంది.
json.loads	Azure ఫంక్షన్‌లో ఇన్‌కమింగ్ ఈవెంట్ సందేశాలను డీరియలైజ్ చేయడానికి అవసరమైన JSON స్ట్రింగ్‌ను పైథాన్ నిఘంటువుగా మారుస్తుంది.
logging.error	మినహాయింపు నిర్వహణ సమయంలో దోష సందేశాలను లాగ్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది ఉత్పత్తి వ్యవస్థలలో సమస్యలను డీబగ్గింగ్ మరియు ట్రాకింగ్ కోసం కీలకం.
raise Exception	అసలైన మినహాయింపు సందేశాన్ని అదనపు సందర్భంతో కలపడం, అసలు సందేశం ప్రాసెస్ చేయడం వంటి మినహాయింపును స్పష్టంగా లేవనెత్తుతుంది.
async def	పైథాన్‌లో ఏకకాలంలో బహుళ అభ్యర్థనలను నిర్వహించడం వంటి నాన్-బ్లాకింగ్ ఆపరేషన్‌లను ప్రారంభించడం ద్వారా అసమకాలిక ఫంక్షన్‌ను నిర్వచిస్తుంది.
httpx.AsyncClient	అసమకాలిక HTTP అభ్యర్థనలను చేయడానికి నిర్దిష్ట HTTP క్లయింట్, అజూర్ ఫంక్షన్‌లో బాహ్య APIలతో పరస్పర చర్య చేస్తున్నప్పుడు ప్రత్యేకంగా సహాయపడుతుంది.
@ErrorHandler	ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు కాంటెక్స్ట్ నిలుపుదల కోసం ర్యాప్ ఫంక్షన్‌లకు క్లాస్-బేస్డ్ సొల్యూషన్‌లో డెకరేటర్.
middleware	కస్టమ్ మిడిల్‌వేర్ ఫంక్షన్ మినహాయింపులను నిర్వహించడానికి మరియు బహుళ ఫంక్షన్ కాల్‌ల కోసం కేంద్రీకృత పద్ధతిలో సందేశాలను లాగ్ చేయడానికి లేయర్‌గా పనిచేస్తుంది.
asyncio.run	సమకాలిక సందర్భంలో అసమకాలిక ఫంక్షన్‌లను అమలు చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది స్క్రిప్ట్‌లలో అసమకాలిక పద్ధతులను సులభంగా పరీక్షించడానికి అనుమతిస్తుంది.
KeyError	JSON పేలోడ్‌లో తప్పిపోయిన ఫీల్డ్ వంటి డిక్షనరీలో అవసరమైన కీ లేనప్పుడు స్పష్టంగా లేవనెత్తబడుతుంది.

పైథాన్‌లో బలమైన మినహాయింపు హ్యాండ్లింగ్ మెకానిజమ్‌ను రూపొందించడం

పైథాన్‌లో, డెకరేటర్‌లు ఫంక్షన్‌ల ప్రవర్తనను మెరుగుపరచడానికి లేదా సవరించడానికి శక్తివంతమైన మార్గాన్ని అందిస్తాయి, వీటిని కేంద్రీకృత పద్ధతిలో మినహాయింపులను నిర్వహించడానికి అనువైనదిగా చేస్తుంది. ఎగువ ఉదాహరణలలో, డెకరేటర్ మినహాయింపులను అడ్డగించడానికి టార్గెట్ ఫంక్షన్‌ను చుట్టేస్తుంది. మినహాయింపును పెంచినప్పుడు, డెకరేటర్ లోపాన్ని లాగ్ చేస్తుంది మరియు ఇన్‌కమింగ్ ఈవెంట్ సందేశం వంటి అసలు సందర్భాన్ని భద్రపరుస్తుంది. ఇది అమలు సమయంలో లోపం సమాచారం కోల్పోకుండా నిర్ధారిస్తుంది. ఇది అజూర్ ఫంక్షన్‌ల వంటి సేవల్లో ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది, ఇక్కడ తాత్కాలిక లోపాలు మరియు చెల్లని పేలోడ్‌లను డీబగ్గింగ్ చేయడానికి సందర్భాన్ని నిర్వహించడం చాలా ముఖ్యం. 🛠️

యొక్క ఉపయోగం అనేది పరిష్కారం యొక్క మరొక క్లిష్టమైన అంశం. `async def`తో ఫంక్షన్‌లను నిర్వచించడం ద్వారా మరియు `asyncio` లైబ్రరీని ఉపయోగించడం ద్వారా, స్క్రిప్ట్‌లు ప్రధాన థ్రెడ్‌ను నిరోధించకుండా ఏకకాలంలో బహుళ కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తాయి. ఉదాహరణకు, ఈవెంట్ హబ్ నుండి సందేశాలను ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు, స్క్రిప్ట్ పేలోడ్‌ను ధృవీకరించగలదు, API కాల్‌లను నిర్వహించగలదు మరియు లోపాలను ఏకకాలంలో లాగ్ చేయగలదు. ఈ నాన్-బ్లాకింగ్ ప్రవర్తన పనితీరు మరియు స్కేలబిలిటీని మెరుగుపరుస్తుంది, ప్రత్యేకించి అధిక-నిర్గమాంశ పరిసరాలలో ఆలస్యం ఎక్కువ ఖర్చు అవుతుంది.

మిడిల్‌వేర్ మరియు క్లాస్-ఆధారిత డెకరేటర్ సొల్యూషన్‌లు అదనపు ఫ్లెక్సిబిలిటీని అందిస్తాయి. మిడిల్‌వేర్ బహుళ ఫంక్షన్ కాల్‌ల కోసం కేంద్రీకృత ఎర్రర్-హ్యాండ్లింగ్ లేయర్‌గా పనిచేస్తుంది, స్థిరమైన లాగింగ్ మరియు మినహాయింపు నిర్వహణను నిర్ధారిస్తుంది. ఇంతలో, తరగతి-ఆధారిత డెకరేటర్ ఏదైనా ఫంక్షన్‌ను చుట్టడం కోసం పునర్వినియోగ నిర్మాణాన్ని అందిస్తుంది, అప్లికేషన్‌లోని వివిధ భాగాలలో అనుకూల ఎర్రర్-హ్యాండ్లింగ్ లాజిక్‌ను వర్తింపజేయడం సులభం చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, JSON సందేశాల బ్యాచ్‌ని ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు, మిడిల్‌వేర్ ఒక్కో మెసేజ్‌కు సంబంధించిన సమస్యలను ఒక్కొక్కటిగా లాగ్ చేయగలదు, అయితే మొత్తం ప్రక్రియ ఒక్క లోపంతో ఆగిపోకుండా చూసుకుంటుంది. 🚀

చివరగా, పరిష్కారాలు పైథాన్ యొక్క అధునాతన లైబ్రరీలను ఉపయోగిస్తాయి అసమకాలిక HTTP అభ్యర్థనల కోసం. ఈ లైబ్రరీ యాక్సెస్ మేనేజర్‌ల వంటి బాహ్య APIలతో సమర్థవంతంగా ఇంటరాక్ట్ అయ్యేలా స్క్రిప్ట్‌ని అనుమతిస్తుంది. డెకరేటర్‌లో ఈ API కాల్‌లను చుట్టడం ద్వారా, ఏవైనా HTTP-సంబంధిత ఎర్రర్‌లు క్యాప్చర్ చేయబడతాయి, లాగ్ చేయబడతాయి మరియు అసలు సందేశంతో మళ్లీ పెంచబడతాయి. ఇది బాహ్య సేవ విఫలమైనప్పుడు కూడా, సిస్టమ్ ఏమి తప్పు జరిగింది మరియు ఎందుకు అనే దాని గురించి పారదర్శకతను నిర్వహిస్తుంది. ఈ పద్ధతులు కలిపి, పైథాన్‌లో బలమైన మినహాయింపు నిర్వహణ కోసం సమగ్ర ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఏర్పరుస్తాయి.

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}")

డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సిస్టమ్స్‌లో మినహాయింపు నిర్వహణను మెరుగుపరుస్తుంది

ఈవెంట్ హబ్ టాపిక్‌లను వినడం వంటి అజూర్ ఫంక్షన్‌లు వంటి పంపిణీ చేయబడిన సిస్టమ్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, బలమైన మినహాయింపు నిర్వహణ సిస్టమ్ విశ్వసనీయతకు మూలస్తంభంగా మారుతుంది. తరచుగా విస్మరించబడే ఒక ముఖ్యమైన అంశం ఏమిటంటే, మినహాయింపులను అవి సంభవించిన అసలు సందర్భంతో ట్రాక్ చేయడం మరియు పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉండటం. ఈ సందర్భంలో ప్రాసెస్ చేయబడుతున్న పేలోడ్ మరియు టైమ్‌స్టాంప్‌లు లేదా ఐడెంటిఫైయర్‌ల వంటి మెటాడేటా ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, తప్పుగా రూపొందించబడిన JSON పేలోడ్‌తో ఈవెంట్‌ను ప్రాసెస్ చేయడాన్ని ఊహించుకోండి. సరైన మినహాయింపు నిర్వహణ లేకుండా, అటువంటి దృశ్యాలను డీబగ్ చేయడం ఒక పీడకలగా మారవచ్చు. అసలు సందేశాన్ని అలాగే ఉంచడం ద్వారా మరియు దానిని ఎర్రర్ లాగ్‌తో కలపడం ద్వారా, మేము పారదర్శకమైన మరియు సమర్థవంతమైన డీబగ్గింగ్ వర్క్‌ఫ్లోను సృష్టిస్తాము. 🛠️

అస్థిరమైన లోపాలు ఉన్నప్పటికీ సిస్టమ్ స్థితిస్థాపకంగా ఉండేలా చూసుకోవడం మరొక ముఖ్య విషయం. క్లౌడ్ పరిసరాలలో నెట్‌వర్క్ గడువు ముగియడం లేదా సేవ లభ్యత వంటి తాత్కాలిక లోపాలు సాధారణం. కేంద్రీకృత ఎర్రర్ లాగింగ్ కోసం డెకరేటర్‌లతో పాటు ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ బ్యాక్‌ఆఫ్‌తో మళ్లీ ప్రయత్నాలను అమలు చేయడం వల్ల తప్పు సహనాన్ని బాగా మెరుగుపరుస్తుంది. అదనంగా, లైబ్రరీలు ఇష్టం బాహ్య API కాల్‌ల కోసం నాన్-బ్లాకింగ్ రీట్రీలను ప్రారంభించడం ద్వారా అసమకాలిక కార్యకలాపాలకు మద్దతు ఇస్తుంది. ఈవెంట్ ప్రాసెసింగ్ పైప్‌లైన్‌లలో తాత్కాలిక అంతరాయాలు మొత్తం వైఫల్యాలకు దారితీయకుండా ఇది నిర్ధారిస్తుంది.

చివరగా, JSON లాగ్‌ల వంటి నిర్మాణాత్మక లాగింగ్ ఫార్మాట్‌లను చేర్చడం వలన ఎర్రర్‌ల దృశ్యమానత మరియు ట్రేస్‌బిలిటీని గణనీయంగా పెంచుతుంది. లాగ్‌లు మినహాయింపు రకం, అసలు సందేశం మరియు టైమ్‌స్టాంప్ వంటి ఫీల్డ్‌లను కలిగి ఉంటాయి. ఈ నిర్మాణాత్మక లాగ్‌లు నిజ-సమయ పర్యవేక్షణ మరియు విశ్లేషణల కోసం Azure Monitor లేదా Elasticsearch వంటి కేంద్రీకృత లాగింగ్ సిస్టమ్‌లకు ఫార్వార్డ్ చేయబడతాయి. ఈ విధంగా, డెవలప్‌మెంట్ టీమ్‌లు నిర్దిష్ట పేలోడ్‌లతో పునరావృతమయ్యే లోపాల వంటి నమూనాలను త్వరగా గుర్తించగలవు మరియు వాటిని ముందస్తుగా పరిష్కరించగలవు. 🚀

1. మినహాయింపు నిర్వహణ కోసం డెకరేటర్‌ని ఉపయోగించడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
2. ఒక డెకరేటర్, వంటి , బహుళ ఫంక్షన్లలో ఎర్రర్ లాగింగ్ మరియు హ్యాండ్లింగ్‌ను కేంద్రీకరిస్తుంది. ఇది మినహాయింపుల స్థిరమైన ప్రాసెసింగ్‌ను నిర్ధారిస్తుంది మరియు అసలు సందేశం వంటి ముఖ్యమైన సందర్భాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
3. ఎలా చేస్తుంది API పరస్పర చర్యలను మెరుగుపరచాలా?
4. ఇది అసమకాలిక HTTP అభ్యర్థనలను ప్రారంభిస్తుంది, బహుళ API కాల్‌లను ఏకకాలంలో నిర్వహించడానికి ప్రోగ్రామ్‌ను అనుమతిస్తుంది, ఇది అజూర్ ఫంక్షన్‌ల వంటి అధిక-నిర్గమాంశ సిస్టమ్‌లకు కీలకమైనది.
5. నిర్మాణాత్మక లాగింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
6. నిర్మాణాత్మక లాగింగ్ ఫార్మాట్‌లు, JSON లాగ్‌లు వంటివి, Azure Monitor లేదా Splunk వంటి సాధనాలను ఉపయోగించి నిజ సమయంలో లోపాలను విశ్లేషించడం మరియు పర్యవేక్షించడం సులభం చేస్తాయి.
7. తాత్కాలిక లోపాలను ఎలా సమర్థవంతంగా నిర్వహించవచ్చు?
8. వైఫల్యాలను క్యాప్చర్ చేయడానికి డెకరేటర్‌తో పాటుగా ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ బ్యాక్‌ఆఫ్‌తో రీట్రీ లాజిక్‌ను అమలు చేయడం వల్ల తాత్కాలిక సమస్యలు శాశ్వత లోపాలకు దారితీయకుండా చూస్తాయి.
9. మినహాయింపు నిర్వహణలో అసలు సందర్భాన్ని నిర్వహించడం ఎందుకు ముఖ్యం?
10. ప్రాసెస్ చేయబడిన పేలోడ్ వంటి అసలైన సందేశాన్ని భద్రపరచడం, డీబగ్గింగ్ మరియు సమస్యలను గుర్తించడం కోసం అమూల్యమైన సమాచారాన్ని అందిస్తుంది, ముఖ్యంగా పంపిణీ చేయబడిన సిస్టమ్‌లలో.

డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సిస్టమ్స్‌లో మినహాయింపు నిర్వహణ, అజూర్ ఫంక్షన్‌లు, అంతరాయం లేని కార్యకలాపాలను నిర్ధారించడానికి కీలకం. డెకరేటర్‌లో లోపాలను చుట్టడం ద్వారా మరియు అసలు సందర్భాన్ని నిలుపుకోవడం ద్వారా, డెవలపర్‌లు డీబగ్గింగ్‌ను సులభతరం చేస్తారు మరియు సిస్టమ్ పారదర్శకతను క్రమబద్ధీకరిస్తారు. సమస్యలు అనివార్యమైన డైనమిక్, వాస్తవ-ప్రపంచ వాతావరణాలలో ఈ విధానం ప్రత్యేకంగా సహాయపడుతుంది.

అసమకాలిక ప్రోగ్రామింగ్ మరియు నిర్మాణాత్మక లాగింగ్ వంటి అధునాతన సాంకేతికతలను కలపడం ద్వారా, పైథాన్ స్థితిస్థాపక వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి శక్తివంతమైన సాధనంగా మారుతుంది. ఈ పరిష్కారాలు ట్రబుల్షూటింగ్ సమయంలో సమయాన్ని ఆదా చేస్తాయి మరియు తాత్కాలిక లోపాలను సమర్థవంతంగా పరిష్కరించడం ద్వారా పనితీరును మెరుగుపరుస్తాయి. ఈ పద్ధతులను అవలంబించడం డెవలపర్‌లకు బలమైన మరియు స్కేలబుల్ అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి అధికారం ఇస్తుంది, రోజువారీ సవాళ్లను నిర్వహించేలా చేస్తుంది. 🛠️