Pydantic/Logfire 自动追踪功能深度解析-优快云博客

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Pydantic/Logfire 自动追踪功能深度解析

logfire Uncomplicated Observability for Python and beyond! 🪵🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/logfire

什么是自动追踪

在 Pydantic/Logfire 项目中，自动追踪（Auto-tracing）是一项强大的功能，它能够自动记录指定模块中所有函数的调用情况。这项功能通过修改模块的导入机制实现，为开发者提供了细粒度的性能监控能力。

核心实现原理

自动追踪的核心在于 logfire.install_auto_tracing() 方法。该方法会在模块导入时注入追踪代码，因此必须在导入目标模块前调用。这种设计确保了追踪机制能够完整覆盖所有函数调用。

基础使用示例

假设我们有一个应用包结构如下：

app/
    main.py
    server.py
    db.py

我们可以创建一个启动文件来配置自动追踪：

import logfire

# 初始化配置
logfire.configure()

# 设置自动追踪，仅监控耗时超过10ms的函数
logfire.install_auto_tracing(modules=['app'], min_duration=0.01)

# 导入并运行主模块
from app.main import main
main()

追踪策略优化

1. 基于执行时间的过滤

在实际应用中，我们通常不需要追踪所有函数调用。min_duration 参数允许我们只追踪执行时间超过阈值的函数：

首次超过阈值的调用不会被记录（但会标记该函数需要追踪）
后续所有调用（无论时长）都会被记录
设置为0则追踪所有调用

2. 模块级过滤

modules 参数支持多种过滤方式：

精确模块名匹配：modules=['app'] 会追踪 app 包及其子模块
正则表达式匹配：modules=['app.*'] 会匹配所有以app开头的模块
自定义函数过滤：提供完全控制权

import pathlib

def should_trace(module):
    # 排除标准库和第三方包
    python_lib = str(pathlib.Path(pathlib.__file__).parent)
    return not module.filename.startswith(python_lib)

logfire.install_auto_tracing(should_trace)

高级排除机制

对于不需要追踪的函数或类，可以使用 @no_auto_trace 装饰器：

@logfire.no_auto_trace
def sensitive_operation():
    # 内部函数也会被排除
    def helper():
        pass
    return result

@no_auto_trace
class PerformanceCritical:
    def method(self):
        pass  # 所有方法都会被排除

该装饰器特点：