说明：
OpenTelemetry 是工具、API 和 SDK 的集合，用来检测、生成、收集和导出遥测数据（指标、日志和跟踪），帮助用户分析软件的性能和行为。关于 OpenTelemetry 的更多信息请参考 OpenTelemetry 官方网站。
OpenTelemetry 社区活跃，技术更迭迅速，广泛兼容主流编程语言、组件与框架，为云原生微服务以及容器架构的链路追踪能力广受欢迎。
本文将通过相关操作介绍如何通过社区的 OpenTelemetry-Python 方案接入 Python 应用。
OpenTelemetry-Python 方案对于 Python 系的常用依赖库和框架，包括 Flask、Django、FastAPI、MySQL Connector 等，提供了自动埋点，在不需要修改代码的情况下就能实现链路信息的上报。其他支持自动埋点的依赖库和框架请参考 OpenTelemetry 社区提供的 完整列表。
前提条件
此方案支持 Python 3.6 及以上版本。
示例 Demo
所需依赖如下：
pip install flaskpip install mysql-connector-pythonpip install redispip install requests
示例代码 app.py 通过 Flask 框架提供3个 HTTP 接口，对应的 MySQL 和 Redis 服务请自行搭建，或直接购买云产品。
from flask import Flaskimport requestsimport timeimport mysql.connectorimport redisbackend_addr = 'https://example.com/'app = Flask(__name__)# 访问外部站点@app.route('/')def index():start = time.time()r = requests.get(backend_addr)return r# 访问数据库@app.route('/mysql')def func_rdb():cnx = mysql.connector.connect(host='127.0.0.1', database="<DB-NAME>", user='<DB-USER>', password='<DB-PASSWORD>', auth_plugin='mysql_native_password')cursor = cnx.cursor()val = "null"cursor.execute("select value from table_demo where id=1;")val = cursor.fetchone()[0]cursor.close()cnx.close()return "rdb res:" + val# 访问Redis@app.route("/redis")def func_kvop():client = redis.StrictRedis(host="localhost", port=6379)val = "null"val = client.get('foo').decode("utf8")return "kv res:" + valapp.run(host='0.0.0.0', port=8080)
前置步骤：获取接入点和 Token
1. 登录 腾讯云可观测平台 控制台。
2. 在左侧菜单栏中选择应用性能监控 > 应用监控，单击应用列表 > 接入应用。
3. 在右侧弹出的数据接入抽屉框中，单击 Python 语言。
4. 在接入 Python 应用页面，选择您所要接入的地域以及业务系统。
5. 选择接入协议类型为 OpenTelemetry。
6. 上报方式选择您所想要的上报方式，获取您的接入点和 Token。
说明：
内网上报：使用此上报方式，您的服务需运行在腾讯云 VPC。通过 VPC 直接联通，在避免外网通信的安全风险同时，可以节省上报流量开销。
外网上报：当您的服务部署在本地或非腾讯云 VPC 内，可以通过此方式上报数据。请注意外网通信存在安全风险，同时也会造成一定上报流量费用。
接入 Python 应用
步骤1：安装所需的依赖包
pip install opentelemetry-instrumentation-redispip install opentelemetry-instrumentation-mysqlpip install opentelemetry-distro opentelemetry-exporter-otlpopentelemetry-bootstrap -a install
步骤2：添加运行参数
通过如下命令启动 Python 应用：
opentelemetry-instrument \\--traces_exporter otlp_proto_grpc \\--metrics_exporter none \\--service_name <serviceName> \\--resource_attributes token=<token>,host.name=<hostName> \\--exporter_otlp_endpoint <endpoint> \\python3 app.py
对应的字段说明如下：
<serviceName> ：应用名，多个使用相同 serviceName 接入的应用进程，在 APM 中会表现为相同应用下的多个实例。应用名最长63个字符，只能包含小写字母、数字及分隔符“ - ”，且必须以小写字母开头，数字或小写字母结尾。<token> ：前置步骤中拿到业务系统 Token。<hostName>：该实例的主机名，是应用实例的唯一标识，通常情况下可以设置为应用实例的 IP 地址。<endpoint> ：前置步骤中拿到的接入点。下述内容以应用名为
myService，业务系统 Token 为 myToken，主机名为 192.168.0.10，接入点以 https://pl-demo.ap-guangzhou.apm.tencentcs.com:4317 为例，完整的启动命令为：opentelemetry-instrument \\--traces_exporter otlp_proto_grpc \\--metrics_exporter none \\--service_name myService \\--resource_attributes token=myToken,host.name=192.168.0.10 \\--exporter_otlp_endpoint https://pl-demo.ap-guangzhou.apm.tencentcs.com:4317/ \\python3 app.py
接入验证
启动 Python 应用后，通过8080端口访问对应的接口，例如
https://localhost:8080/。在有正常流量的情况下，应用性能监控 > 应用监控 > 应用列表 中将展示接入的应用，应用性能监控 > 应用监控 > 应用详情 > 实例监控中将展示接入的应用实例。由于可观测数据的处理存在一定延时，如果接入后在控制台没有查询到应用或实例，请等待30秒左右。Django 应用注意事项
如果您的应用使用 Django 框架，通过 OpenTelemetry-Python 方案接入前需要注意如下事项：
1. 推荐使用 uWSGI 方式部署服务，部署方式请参考 通过 uWSGI 托管 Django 应用，直接通过 python 命令启动可能会造成上报失败。
2. OpenTelemetry-Python 的引入，可能会导致 Django 应用不再使用默认的配置文件，需要通过环境变量重新指定配置文件：
export DJANGO_SETTINGS_MODULE=mysite.settings
自定义埋点（可选）
当自动埋点不满足您的场景或者需要增加业务层埋点时，您可参照下述内容，使用 OpenTelemetry API 添加自定义埋点。本文仅展示最基本的自定义埋点方式，OpenTelemetry 社区提供了更多灵活的自定义埋点方式，具体使用方法可参考 OpenTelemetry 社区提供的 Python 自定义埋点文档。
from opentelemetry import traceimport requestsbackend_addr = 'https://example.com/'app = Flask(__name__)@app.route('/') def index(): r = requests.get(backend_addr) # 对于requests.get()发起的外部请求，OpenTelemetry-Python会自动埋点 slow() # 调用一个自定义函数 return r def slow(): tracer = trace.get_tracer(__name__)# 自定义函数不在OpenTelemetry-Python自动埋点范围内，因此增加一个自定义埋点 with tracer.start_as_current_span("child_span") time.sleep(5) return
是
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