python prometheus

from prometheus_client import start_http_server, Summary
import random
import time

# 创建一个Summary对象，用于跟踪事件的持续时间
REQUEST_TIME = Summary('request_processing_seconds', 'Time spent processing request')

# 装饰器，用于测量函数执行时间并记录到Summary中
@REQUEST_TIME.time()
def process_request(t):
    """模拟请求处理"""
    time.sleep(t)

if __name__ == '__main__':
    # 启动HTTP服务器，暴露在端口8000上
    start_http_server(8000)
    print("Prometheus metrics server started on port 8000")

    # 模拟一些请求处理
    while True:
        process_request(random.random())

解释说明：

1. 导入模块：从 prometheus_client 导入必要的类和函数。
2. 创建Summary对象：REQUEST_TIME 用于跟踪请求处理的时间。
3. 装饰器：使用 @REQUEST_TIME.time() 装饰器来测量 process_request 函数的执行时间，并将结果记录到 REQUEST_TIME 中。
4. 启动HTTP服务器：通过 start_http_server(8000) 启动一个HTTP服务器，监听端口8000，Prometheus可以通过该端口抓取指标数据。
5. 模拟请求处理：在一个无限循环中，调用 process_request 函数，传入随机的等待时间，模拟不同的请求处理时间。

这个示例展示了如何使用 Prometheus 客户端库来监控 Python 应用程序的性能。