烧瓶框架的api端点分析器
flask_profiler的Python项目详细描述
#烧瓶轮廓仪
**版本：1.8**[！[构建状态]（https://travis-ci.org/muatik/flask-profiler.svg？branch=master）（https://travis ci.org/muatik/flask profiler）
flask profiler测量烧瓶应用程序中定义的端点；并通过Web界面为您提供细粒度的报告。
它回答了这些问题：
*我的应用程序中的瓶颈在哪里？
*哪些端点是我的应用程序中最慢的端点？
*哪些是最常用的端点？
*是什么导致我的端点速度慢？在哪种情况下，他们用什么参数和夸尔格来慢？
*一个特定的请求需要多长时间？
简而言之，如果您对端点正在执行的操作和它们正在接收的请求感到好奇，请尝试使用Flask Profiler。
通过深入筛选，您可以监视所有终结点的性能并调查终结点和接收到的请求。
[alt text]（resources/dashboard_screen.png？raw=true"仪表板视图"）
您可以创建筛选器来调查特定类型的请求。
！[替换文本]（resources/filtering_all_screen.png？raw=true"按端点筛选"）
！[alt text]（resources/filtering_method_screen.png？raw=true"按方法筛选"）
您可以查看请求的所有详细信息。
！[alt text]（resources/filtering_detail_screen.png？raw=true"请求详细信息"）
\quick start
通过一个示例可以很容易理解烧瓶轮廓仪。让我们开始吧。
pip安装烧瓶分析器。
``sh
pip安装烧瓶分析器
````
=烧瓶（烧瓶名称
app.config["debug"]=true
"basicauth"：{
"enabled"：true，
"username"："admin"，
"password"："admin"
}，
"ignore"：[
"^/static/*"
]
}
@app.route（'/product/<；id>；'，methods=['get']）
def getproduct（id）：
return"产品id"是"+str（id）
@app.route（'/product/<；id>；'，methods=['put']）
def updateproduct（id）：
return"正在更新产品{}"。format（id）
@app.route（'/products'，methods=['get']）
def listproducts（）：
返回"假设我向您发送了产品列表…"
@app.route（'/static/something/'，methods=['get']）
def listproducts（）：
返回"不应跟踪…"
必须将flask
app作为参数传递给flask profiler。
烧瓶轮廓仪。
@app.route（'/dosomething'，methods=['get']）
def dosomething（）：
return"烧瓶轮廓仪不会测量这个。"
方法=['get']）
@flask\u profiler.profile（）
def dosomethingimportant（）：
返回"flask profiler将测量此请求。"
端口=5000）
````
put-d arg1=val1 http://127.0.0.1:5000/product/123
````
如果一切正常，Flask Profiler将测量这些请求。您可以看到结果标题http://127.0.0.1:5000/flask profiler/或以json http://127.0.0.1:5000/flask profiler/api/measurements获得结果？sort=elapsed，desc
例如：
`` python
from flask import flask
from flask廑profiler import profiler
app.config["debug"]=true
如下：
app.config["烧瓶档案器"]={
"已启用"：app.config["调试"]，
"存储"：{
"引擎"："sqlite"
}，
"basicauth"：{
"已启用"：true，
"用户名"："admin"，
"密码"："admin"
，
"ignore"：[
"^/static/*"
]
}
profiler=profiler（）；您可以在另一个模块中使用此功能
profiler.init廑app（app）
；或者仅在profiler（app）
@app.route（'/product/<；id>；'，methods=['get']）
def getproduct（id）：
return"产品id"是"+str（id）
```
但是，它很容易支持其他数据库系统。如果你想有其他人，请去捐款文件。（这很简单。）
\sqlite
要使用sqlite，只需将其指定为"storage.engine"指令的值，如下所示。
``json
app.config["flask\u profiler"]={
"storage"：{
"engine"："sqlite"，
}
}
````
下面列出了其他选项。
reside measurements
}
}
````
只需将其指定为"storage.engine"指令的值，如下所示。
还首先创建一个名为"flask_profiler"的空数据库。
``python
app.config["flask_profiler"]={
"storage"：{
"engine"："sqlalchemy"，
"db_url"："postgresql://user:pass@localhost:5432/flask_profiler"可选，如果未指定数据库URL，则将使用sqlite。
}
}
}
````
```json
``app.config["flask\u profiler"]={
"storage"：{
"engine"："custom.project.flask_profiler.mysql.mysqlstorage"，
"mysql"："mysql://user:password@localhost/flask戋profiler"
}
}
````
>下面列出了其他选项。
|mongodb://localhost
storage.database database name flask_profiler
storage.collection collection name measurements
sampling
控制flask profiler采集的样本数
在生产模式下运行时采样。
您可以提供一个函数，并根据您的业务逻辑控制采样。
随机数
`` python
app.config["flask_profiler"]={
"sampling_function"：lambda:true if random.sample（list（range（1，101）），1）=[42]else false
}
```
示例2：特定用户的示例
``python
app.config["flask_profiler"]={
"sampling_function"：lambda：如果用户是'divyendu'，则为true else false
```
将对所有请求进行采样。
更改烧瓶探查器终结根
默认情况下，我们可以在<；您的应用程序>；访问烧瓶探查器；/烧瓶探查器
`` python
app.config["烧瓶探查器"]={
"endpointroot"："秘密烧瓶探查器"
}
````
忽略的端点
烧瓶探查器将在调用init_app（）时尝试跟踪迄今定义的每个端点。如果要排除某些终结点，可以为它们定义匹配的regex，如下所示：
`` python
app.config["flask_profiler"]={
"ignore"：[
"^/static/*"，
"/api/users/\w+/password"
]
}
`````
查看[贡献指南]（https://github.com/muatik/flask-profiler/wiki/development）了解如何：
*提交问题
*为现有挑战添加解决方案
*添加新挑战
ATik]（https://www.linkedin.com/in/muatik）
*fatih sucu
*[safa yasin yildirim]（https://www.linkedin.com/in/safayasinyildirim）
**版本：1.8**[！[构建状态]（https://travis-ci.org/muatik/flask-profiler.svg？branch=master）（https://travis ci.org/muatik/flask profiler）
flask profiler测量烧瓶应用程序中定义的端点；并通过Web界面为您提供细粒度的报告。
它回答了这些问题：
*我的应用程序中的瓶颈在哪里？
*哪些端点是我的应用程序中最慢的端点？
*哪些是最常用的端点？
*是什么导致我的端点速度慢？在哪种情况下，他们用什么参数和夸尔格来慢？
*一个特定的请求需要多长时间？
简而言之，如果您对端点正在执行的操作和它们正在接收的请求感到好奇，请尝试使用Flask Profiler。
通过深入筛选，您可以监视所有终结点的性能并调查终结点和接收到的请求。
[alt text]（resources/dashboard_screen.png？raw=true"仪表板视图"）
您可以创建筛选器来调查特定类型的请求。
！[替换文本]（resources/filtering_all_screen.png？raw=true"按端点筛选"）
！[alt text]（resources/filtering_method_screen.png？raw=true"按方法筛选"）
您可以查看请求的所有详细信息。
！[alt text]（resources/filtering_detail_screen.png？raw=true"请求详细信息"）
\quick start
通过一个示例可以很容易理解烧瓶轮廓仪。让我们开始吧。
pip安装烧瓶分析器。
``sh
pip安装烧瓶分析器
````
=烧瓶（烧瓶名称
app.config["debug"]=true
"basicauth"：{
"enabled"：true，
"username"："admin"，
"password"："admin"
}，
"ignore"：[
"^/static/*"
]
}
@app.route（'/product/<；id>；'，methods=['get']）
def getproduct（id）：
return"产品id"是"+str（id）
@app.route（'/product/<；id>；'，methods=['put']）
def updateproduct（id）：
return"正在更新产品{}"。format（id）
@app.route（'/products'，methods=['get']）
def listproducts（）：
返回"假设我向您发送了产品列表…"
@app.route（'/static/something/'，methods=['get']）
def listproducts（）：
返回"不应跟踪…"
必须将flask
app作为参数传递给flask profiler。
烧瓶轮廓仪。
@app.route（'/dosomething'，methods=['get']）
def dosomething（）：
return"烧瓶轮廓仪不会测量这个。"
方法=['get']）
@flask\u profiler.profile（）
def dosomethingimportant（）：
返回"flask profiler将测量此请求。"
端口=5000）
````
put-d arg1=val1 http://127.0.0.1:5000/product/123
````
如果一切正常，Flask Profiler将测量这些请求。您可以看到结果标题http://127.0.0.1:5000/flask profiler/或以json http://127.0.0.1:5000/flask profiler/api/measurements获得结果？sort=elapsed，desc
例如：
`` python
from flask import flask
from flask廑profiler import profiler
app.config["debug"]=true
如下：
app.config["烧瓶档案器"]={
"已启用"：app.config["调试"]，
"存储"：{
"引擎"："sqlite"
}，
"basicauth"：{
"已启用"：true，
"用户名"："admin"，
"密码"："admin"
，
"ignore"：[
"^/static/*"
]
}
profiler=profiler（）；您可以在另一个模块中使用此功能
profiler.init廑app（app）
；或者仅在profiler（app）
@app.route（'/product/<；id>；'，methods=['get']）
def getproduct（id）：
return"产品id"是"+str（id）
```
但是，它很容易支持其他数据库系统。如果你想有其他人，请去捐款文件。（这很简单。）
\sqlite
要使用sqlite，只需将其指定为"storage.engine"指令的值，如下所示。
``json
app.config["flask\u profiler"]={
"storage"：{
"engine"："sqlite"，
}
}
````
下面列出了其他选项。
reside measurements
}
}
````
只需将其指定为"storage.engine"指令的值，如下所示。
还首先创建一个名为"flask_profiler"的空数据库。
``python
app.config["flask_profiler"]={
"storage"：{
"engine"："sqlalchemy"，
"db_url"："postgresql://user:pass@localhost:5432/flask_profiler"可选，如果未指定数据库URL，则将使用sqlite。
}
}
}
````
```json
``app.config["flask\u profiler"]={
"storage"：{
"engine"："custom.project.flask_profiler.mysql.mysqlstorage"，
"mysql"："mysql://user:password@localhost/flask戋profiler"
}
}
````
>下面列出了其他选项。
|mongodb://localhost
storage.database database name flask_profiler
storage.collection collection name measurements
sampling
控制flask profiler采集的样本数
在生产模式下运行时采样。
您可以提供一个函数，并根据您的业务逻辑控制采样。
随机数
`` python
app.config["flask_profiler"]={
"sampling_function"：lambda:true if random.sample（list（range（1，101）），1）=[42]else false
}
```
示例2：特定用户的示例
``python
app.config["flask_profiler"]={
"sampling_function"：lambda：如果用户是'divyendu'，则为true else false
```
将对所有请求进行采样。
更改烧瓶探查器终结根
默认情况下，我们可以在<；您的应用程序>；访问烧瓶探查器；/烧瓶探查器
`` python
app.config["烧瓶探查器"]={
"endpointroot"："秘密烧瓶探查器"
}
````
忽略的端点
烧瓶探查器将在调用init_app（）时尝试跟踪迄今定义的每个端点。如果要排除某些终结点，可以为它们定义匹配的regex，如下所示：
`` python
app.config["flask_profiler"]={
"ignore"：[
"^/static/*"，
"/api/users/\w+/password"
]
}
`````
查看[贡献指南]（https://github.com/muatik/flask-profiler/wiki/development）了解如何：
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