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：

# 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 11800，HTTP 协议端口为 12800，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：

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>:11800，例如 127.0.0.1:11800：

from skywalking import agent, config

config.init(collector_address='127.0.0.1:11800', 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>:12800，例如 127.0.0.1:12800：

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

from skywalking import agent, config

config.init(collector_address='127.0.0.1:12800', 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]"

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：

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

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()

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