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apache/skywalking-python

Apache 软件基金会镜像

Apache SkyWalking 的 Python 代理，为 Python 项目提供原生追踪能力，支持微服务、云原生和容器架构下的应用性能监控，可通过多种协议上报数据至 SkyWalking 后端。

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SkyWalking Python Agent

SkyWalking-Python：Apache SkyWalking 的 Python 代理，为 Python 项目提供原生追踪能力。

SkyWalking：一款应用性能监控（APM）系统，专为微服务、云原生和基于容器（Docker、Kubernetes、Mesos）的架构设计。

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概述

SkyWalking Python Agent 是 Apache SkyWalking 的官方 Python 代理组件，旨在为 Python 应用提供分布式追踪、性能指标收集等能力，帮助用户在微服务、云原生及容器化环境中实现对 Python 应用的全链路监控。该代理支持多种数据上报协议（gRPC、HTTP、Kafka），提供自动和手动埋点两种方式，并内置对主流 Python 框架的插件支持。

核心功能与特性

原生追踪能力：为 Python 应用提供分布式追踪，支持调用链构建与分析
多协议支持：支持 gRPC、HTTP、Kafka 等多种协议上报监控数据
自动埋点：内置对主流 Python 库（如 Flask、Django、http.server 等）的自动 instrumentation 插件
非侵入式集成：通过 sw-python 命令行工具实现零代码侵入式集成
日志追踪关联：支持日志上报与追踪数据关联分析
手动埋点 API：提供灵活的 API 支持自定义追踪逻辑（如创建 span、添加标签等）
跨线程传播：支持追踪上下文在多线程环境中的传播

适用场景

微服务架构下的 Python 应用性能监控
云原生环境中 Python 服务的分布式追踪
容器化（Docker、Kubernetes）部署的 Python 应用监控
需要对 Python 应用进行性能瓶颈分析和问题定位的场景

安装方法

从 PyPI 安装

Python 代理模块已发布至 PyPI，可通过 pip 安装：

shell
# 安装最新版本，使用默认 gRPC 协议上报数据至 OAP
pip install "apache-skywalking"

# 安装最新版本，使用 HTTP 协议上报数据至 OAP
pip install "apache-skywalking[http]"

# 安装最新版本，使用 Kafka 协议上报数据至 OAP
pip install "apache-skywalking[kafka]"

# 安装指定版本 x.y.z
# pip install apache-skywalking==x.y.z
pip install apache-skywalking==0.1.0  # 示例：安装 0.1.0 版本

从 Docker Hub 安装

SkyWalking Python Agent 提供便捷的 Dockerfile 和镜像，利用其自动引导能力实现轻松集成。您可以基于代理启用的 Python 镜像构建 Python 应用镜像，并自动启用 SkyWalking Agent 运行应用。详细构建和配置说明请参考 dockerfile 指南。

从源代码安装

请参考 FAQ。

配置与使用指南

环境要求

SkyWalking 8.0+
Python 3.5+

如需试用尚未发布的最新特性，请参考指南从源代码构建。

默认情况下，SkyWalking Python Agent 使用 gRPC 协议上报数据至 SkyWalking 后端。SkyWalking 后端中，gRPC 协议端口为 ***，HTTP 协议端口为 ***，请根据使用的协议配置 collector_address（或环境变量 SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES）。

非侵入式集成（CLI）

SkyWalking Python Agent 支持无需修改代码即可运行和附加到应用。安装包提供 sw-python 命令行工具，可通过以下方式运行 Python 应用：

shell
sw-python run python abc.py
# 或
sw-python run program arg0 arg1

生产环境使用前，请阅读 CLI 指南获取详细介绍。如需要，也可使用以下传统集成方式。

通过 gRPC 协议上报数据（默认）

如需使用 gRPC 协议上报数据，配置 collector_address（或环境变量 SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES）为 <oap-ip-or-host>:***，例如 127.0.0.1:***：

python
from skywalking import agent, config

config.init(collector_address='127.0.0.1:***', service_name='your awesome service')
agent.start()

通过 HTTP 协议上报数据

如需使用 HTTP 协议上报数据，配置 collector_address（或环境变量 SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES）为 <oap-ip-or-host>:***，例如 127.0.0.1:***：

注意：需安装带有 http 额外依赖的版本：pip install "apache-skywalking[http]"

python
from skywalking import agent, config

config.init(collector_address='127.0.0.1:***', service_name='your awesome service')
agent.start()

通过 Kafka 协议上报数据

如需使用 Kafka 协议上报数据，配置 kafka_bootstrap_servers（或环境变量 SW_KAFKA_REPORTER_BOOTSTRAP_SERVERS）为 kafka-brokers，例如 127.0.0.1:9200：

注意：需安装带有 kafka 额外依赖的版本：pip install "apache-skywalking[kafka]"

python
from skywalking import agent, config

config.init(kafka_bootstrap_servers='127.0.0.1:9200', service_name='your awesome service')
agent.start()

此外，也可通过环境变量（如 SW_AGENT_NAME、SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES 等）传递配置，无需调用 config.init。所有支持的环境变量可参考此处。

日志上报

Python Agent 能够将收集的日志上报至后端（SkyWalking OAP），实现日志与追踪关联。详细指南请参考日志上报文档。

支持的库

内置插件支持对 Python 库的自动 instrumentation（如 http.server、Flask、Django 等），完整列表可参考此处。

手动埋点 API

除了支持自动 instrumentation 的库外，还提供手动埋点 API。

创建 Span

以下代码片段展示如何创建入口 span、出口 span 和本地 span：

python
from skywalking import Component
from skywalking.trace.context import SpanContext, get_context
from skywalking.trace.tags import Tag

context: SpanContext = get_context()  # 获取追踪上下文
# 创建入口 span，使用 `with` 语句，span 在进入/退出上下文时自动开始/停止
with context.new_entry_span(op='[***] as span:
    span.component = Component.Flask
# 退出 `with` 上下文时 span 自动停止

class TagSinger(Tag):
    key = 'Singer'

with context.new_exit_span(op='[***] peer='localhost:8080', component=Component.Flask) as span:
    span.tag(TagSinger('Nakajima'))

with context.new_local_span(op='[***] as span:
    span.tag(TagSinger('Nakajima'))

装饰器

python
from time import sleep

from skywalking import Component
from skywalking.decorators import trace, runnable
from skywalking.trace.context import SpanContext, get_context

@trace()  # 操作名默认为方法名('some_other_method')
def some_other_method():
    sleep(1)


@trace(op='awesome')  # 自定义操作名为 'awesome'
def some_method():
    some_other_method()


@trace(op='async_functions_are_also_supported')
async def async_func():
    return 'asynchronous'


@trace()
async def async_func2():
    return await async_func()


@runnable()  # 跨线程传播
def some_method():
    some_other_method()

from threading import Thread
t = Thread(target=some_method)
t.start()


context: SpanContext = get_context()
with context.new_entry_span(op=str('[***] as span:
    span.component = Component.Flask
    some_method()