awsme 1.0.0

安装

默认情况下，安装awsme时不需要boto3依赖项以使其部署 在aws lambda环境中更快（有关详细信息，请参见https://github.com/peterdemin/awsme/issues/3>；）。

如果在lambda之外运行awsme，请使用以下命令激活boto3依赖项：

pip install awsme[boto3]

使用量

fromawsmeimportcreate_cloud_watchcloud_watch=create_cloud_watch(namespace='Application',dimensions={'version':'1.0.0'},)cloud_watch.log('metric',dimensions={'key':'dim'},value=123)

创建选项

create_cloud_watch接受以下参数：

• 异步（可选bool）：如果为true（默认），则从单独的线程发送度量。
• buffered（可选bool）：如果为true（默认值），度量将在缓冲区中累积并成批发送。
• dummy（可选bool）：如果为true，则忽略前面两个选项并创建dummy recorder。默认为False。
• dimensions:（可选dict[str，str]）：将附加到所有度量的默认维度字典。
• 所有其他Kwargs将被绕过到boto3.client('cloudwatch', **kwargs)

日志选项

由create_cloud_watch返回的cloudwatch有两个公共方法。主要方法是log。 它的参数：

• name（必选str）：度量的名称。
• 尺寸（可选dict[str，str]）：附加尺寸， 将从工厂添加到默认尺寸。
• 值（可选浮点）：度量值，默认为1。
• 单位（可选str）：公制单位，例如count、seconds、bytes， 有关有效值的完整列表，请参见AWS docs。
• 存储分辨率（可选int）：以秒为单位度量存储分辨率，默认为60。

冲洗

如果使用buffered=True（默认值）调用create_cloud_watch，则可能需要强制 刷新内部度量缓冲区。 在标准应用程序中，这可能不是必需的，因为缓冲区将自动刷新atexit。 但是，如果应用程序作为aws lambda函数运行，则lambda函数的执行 当功能完成时，将“冻结”，防止退出，从而冲洗。在这个用例中， 您需要通过调用flush强制刷新缓冲区。 这是论点：

• complete（可选bool）：如果为true（默认），则执行完全刷新。

AWS配置

awsme使用boto3库，它从environment variables获取配置 和配置文件。 要检查是否已正确配置发送度量值的所有内容，请使用附带的命令行工具：

$ awsme-test
...
Successfully sent metric "awsme-test" to "Test Namespace"

学分

这个包是用Cookiecutter和elgertam/cookiecutter-pipenv项目模板创建的，基于audreyr/cookiecutter-pypackage。

0.2.2（2019-01-24）

• 添加了异步记录器和用户文档

0.1.0（2018-11-13）

• pypi上的第一个版本。