Die 6 besten Python-Überwachungstools
Die Programmiersprache Python ist sehr flexibel. Das System kann in Verbindung mit anderen Programmiersprachen und deren verwendet werden Bibliotheken Zahlreiche nützliche Funktionen ermöglichen eine schnelle Implementierung. Allerdings können diese Bibliotheken und die objektorientierte Natur von Python die Nachverfolgung der Codeausführung erschweren.
Es gibt zwei Arten von Unternehmen, die in der Lage sein müssen, die Leistung von Python zu überwachen – diejenigen, die Software entwickeln, und diejenigen, die sie verwenden. Offensichtlich umfassen diese Gruppen nahezu jedes Unternehmen in der entwickelten Welt.
Hier ist unsere Liste der sechs besten Python-Überwachungstools:
- WAHL DES REDAKTORS VON SolarWinds AppOptics Dieser cloudbasierte Anwendungsleistungsmonitor kann die Ausführung von Code überall verfolgen, auch in Python geschriebene Anwendungsprogramme. Dieses Tool verfolgt die Programmausführung und identifiziert Ressourcensperren und -engpässe, die die Ursache für eine schlechte Leistung sein könnten. Starten Sie eine 30-tägige kostenlose Testversion.
- Datadog APM Ein Anwendungsleistungsmonitor, der Codeanalyse und verteiltes Tracing bietet und die Ressourcennutzung durch Anwendungen identifiziert, während zwischen Sprachen gewechselt und APIs ausgeführt werden, einschließlich in Python geschriebenem Code. Dies ist ein cloudbasierter Dienst.
- Dynatrace Ein KI-gesteuerter Systemmonitor, der Codeverfolgung und Ausführungsverfolgung umfasst. Zu den Funktionen dieses cloudbasierten Systems gehört die Python-Überwachung.
- Site24x7 APM Ein cloudbasierter Überwachungsdienst, der Netzwerkserver- und Anwendungsüberwachung bietet und über Python-Code-Überwachungsfunktionen verfügt.
- ManageEngine OpManager Ein Überwachungssystem für Server und Netzwerke, das die Ausführung von Python-Code verfolgen kann. Es ist für Linux und Windows Server verfügbar.
- AppDynamics Dieser cloudbasierte Monitor durchsucht ein System nach allen Anwendungen und bildet deren Aktivitäten ab. Diese Funktion erstreckt sich auf die verteilten Prozesse von in Python geschriebenen APIs.
Python-Überwachungstools für Softwarebenutzer
Softwareprozeduren geben in ihren Verkaufsunterlagen selten an, in welchen Programmiersprachen ihre Software geschrieben ist Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) bedeutet, dass ein Nicht-Python-Programm sehr wohl auf Python-Elemente angewiesen sein könnte, die zu einem Plugin-Element tief in der Software beitragen. Daher ist es für Softwarekäufer unmöglich zu wissen, wo und wann sie Python-Code verwenden.
Unternehmen, die abonnieren Software-as-a-Service (SaaS) Produkte wissen noch weniger, welche Programmiersprachen zu ihren Systemen beitragen. Letztendlich möchten Sie nur die Leistung Ihrer Anwendungen verfolgen, und es spielt für Sie wahrscheinlich keine Rolle, wie diese Anwendungen geschrieben wurden.
Glücklicherweise müssen Sie nicht alle Ihre Softwareanbieter per E-Mail kontaktieren, um herauszufinden, ob Sie sie bereitstellen oder nicht Python-Programme . Anwendungsleistungsmonitore können den gesamten Code verfolgen, unabhängig davon, in welcher Sprache er geschrieben wurde.
Python-Überwachungstools für Softwareentwickler
Als Softwareentwickler werden Sie von allen Diensten angezogen, die es Ihnen ermöglichen, die Fertigstellung eines Programms zu beschleunigen und Kosten senken . Die Wiederverwendung von Software trägt erheblich zur Effizienz bei, und die Möglichkeit, Funktionsbibliotheken von der Stange zu erwerben, senkt Kosten und spart Zeit.
Wenn Sie den Code für eine Funktionsbibliothek erhalten oder diese Bibliothek selbst kompilieren, können Sie anhand eines einfachen Blicks herausfinden, ob dieser Code effizient ist. Wenn Sie Funktionen verwenden, die als APIs bereitgestellt werden, wird deren zugrunde liegende Struktur ausgeblendet. Diese Funktionen sind möglicherweise schlecht geschrieben und nutzen die Systemressourcen ineffizient. Diese APIs Möglicherweise wird der Code bereitgestellt, aber am Ende könnte die Reaktionszeit der gesamten Anwendung dadurch verkürzt werden, dass sie langsam ausgeführt wird, hängen bleibt, während auf Ressourcen gewartet wird, oder einfach umfällt.
Wenn Sie Code entwickeln, müssen Sie dies tun Testen Sie jede Einheit und testen Sie sie dann in Kombination, bevor Sie das neue Modul als fertig veröffentlichen können. Jeder Entwicklungsmanager weiß, dass es keine bessere Testumgebung als das echte Leben gibt. Daher müssen Sie auch die Leistung Ihrer Software im Feld verfolgen. DevOps-Überwachungspakete helfen Ihnen bei der Erstellung von Software Beta-Veröffentlichung es zur technischen und funktionellen Prüfung.
Python-Implementierungen
Als hochrangiger objektorientierte Sprache Python eignet sich besonders für die Erstellung von Benutzeroberflächen. Funktionsbibliotheken kümmern sich um die untergeordneten Aufgaben, die mit der Bereitstellung eines Effekts verbunden sind, wie z. B. Drag-and-Drop-Funktionen oder eine lange Liste visueller Effekte.
Aufgrund seiner Eignung für die Erstellung von Schnittstellen ist Python in vielen verschiedenen Implementierungen zu finden. Es wird in lokalen Softwarepaketen verwendet, trägt zur Erstellung von Websites bei und ist dank dessen oft Teil vieler mobiler Apps das Kivy-Framework , und es erstellt sogar Umgebungen dafür Cloud-Services . Es ist überall.
Probleme mit der Python-Überwachung
Bei jeder Programmiersprache besteht ein zentrales Problem darin, wie das System den Ressourcenzugriff verwaltet. In objektorientierten Systemen wie Python Resourcenmanagement ist ein noch größeres Problem. Objektorientierte Module können während der Ausführung eines laufenden Programms mehrfach aufgerufen werden. Darüber hinaus kann derselbe Code mehrmals gleichzeitig ausgeführt werden.
Wenn der gleiche Prozess ist parallel laufen , muss das Problem der Ressourcensperren gelöst werden. Es könnte sein, dass mehrere verschiedene Anwendungen, die auf demselben System aktiv sind, von verschiedenen Entwicklern erstellt wurden, aber dieselben Funktionen aus einer weit verbreiteten, öffentlich verfügbaren Bibliothek oder API eines Drittanbieters verwenden. Daher werden diese Module schnell versuchen, gleichzeitig dieselben Ressourcen zu erhalten, und sich am Ende gegenseitig aussperren.
Ein weiteres großes Problem bei objektorientierten Sprachen versteckt hinter APIs liegt darin, dass die Entwickler, die sie in neue Programme integrieren, nicht wissen, ob diese Funktionen zum Aufräumen, ordnungsgemäßen Beenden von Prozessen, Verfolgen der Halbwertszeit erzeugter Prozesse usw. geeignet sind Erinnerung freigeben .
Als Benutzer von Software und Diensten haben Sie ohne ein automatisiertes Anwendungsüberwachungstool keine Hoffnung, eine sinnvolle Strategie zur Bewältigung all dieser Probleme zu entwickeln. Selbst als Entwickler werden Sie viel Zeit damit verbringen, die Interaktionen mit dem Betriebssystem manuell zu erarbeiten. Der springende Punkt bei der Verwendung von Funktionen, die von anderen Leuten geschrieben wurden, ist jedenfalls um Zeit zu sparen Sie möchten sich also nicht damit aufhalten, die Aktivitäten dieser Funktionen nachzuverfolgen. Es ist besser, ein Überwachungstool zu besorgen, das dies für Sie erledigt.
Die besten Python-Überwachungstools
Unabhängig davon, ob Sie in der Entwicklung arbeiten, den IT-Betrieb leiten oder eine DevOps-Umgebung betreiben, müssen Sie die Leistung von Python-Code verfolgen und ein automatisiertes Tool benötigen, das diese Überwachungsarbeit für Sie erledigt.
Es gibt viele Überwachungssysteme, die sich an Entwickler und Benutzer richten, und einige, die für beide Communities gut funktionieren. Es kann jedoch lange dauern, die besten Tools zu identifizieren und die Liste dann auf einige Kandidaten einzugrenzen, die es wert sind, ausprobiert zu werden. In diesem Leitfaden werden die besten verfügbaren Optionen aufgeführt, damit Sie direkt mit der Testphase beginnen können.
Unsere Methodik zur Auswahl von Python-Überwachungstools
Wir haben den Markt für Python-Überwachungslösungen untersucht und Tools anhand der folgenden Kriterien analysiert:
- Code-Profilierung
- Zuordnung von Anwendungsabhängigkeiten
- Verteilte Ablaufverfolgung
- Protokollerstellung
- Korrelation der Systemressourcennutzung
- Eine kostenlose Testversion oder ein Demopaket für eine kostenlose Testmöglichkeit
- Preis-Leistungs-Verhältnis einer API mit einem Code-Profiler, der zu einem angemessenen Preis angeboten wird
Unter Berücksichtigung dieser Auswahlkriterien haben wir APM-Systeme ausgewählt, die eine Reihe von Web-Programmiersprachen abdecken können, da ein Überwachungssystem, das eine Reihe von Diensten abdeckt, kostengünstiger ist als ein Monitor, der nur Python abdeckt.
1. WAHL DES REDAKTORS VON SolarWinds AppOptics
SolarWinds AppOpticsIst ein SaaS-System Sie müssen also weder die Software auf Ihrer Website installieren noch den Code pflegen. Als Remote-System ist dieser Dienst nicht an die Grenzen eines einzelnen Netzwerks gebunden – eine notwendige Freiheit in dieser Welt der verteilten Verarbeitung und Mikrodienste.
Hauptmerkmale:
- SaaS-Paket
- Zuordnung von Anwendungsabhängigkeiten
- Verteilte Ablaufverfolgung
- Code-Profiler
- Überwachung der Infrastruktur
Jede Anwendung, insbesondere Website-Seiten und Webdienste, kann ohne Ihr Wissen Prozesse aufrufen, die auf Remote-Servern ausgeführt werden. Der Nachverfolgungsfunktionen von AppOptics beobachtet die Ausführung jeder Anwendung und verfolgt die Aufrufe der ursprünglichen, zugrunde liegenden Prozesse zurück, identifiziert ihre Programmiersprache und zeigt ihren Code auf dem Bildschirm an.
Das Armaturenbrett Code-Analysator Schritte durch ausführbaren Code, detaillierte Angaben zur Ressourcennutzung und Überwachung des Zugriffs auf Ressourcen. Dieser Dienst kann Fehler, Code-Ineffizienzen, Ressourcensperren und verwaiste Prozesse erkennen. AppOptics ist ein hervorragendes Überwachungstool sowohl für Entwickler als auch für IT-Betriebsunterstützungsteams.
Vorteile:
- Lässt sich in Frameworks wie Tornado, Django, Flask und Pyramid integrieren, um jede Transaktion aufzuzeichnen
- Anpassbare Tracking-Funktionen
- Überwacht auch PHP, Node.js, Go, .NET, Java und SCALA
- Ursachenanalyse, die die relevante Codezeile identifiziert
- Korrelation der Ressourcennutzung
Nachteile:
- Sie benötigen den höheren der beiden Pläne, um Python-Überwachung zu erhalten
Der AppOptics-Dienst wird im Abonnement mit einer Gebühr pro Server abgerechnet und ist in zwei Editionen verfügbar. Die untere davon heißt Infrastrukturüberwachung und es verfolgt die unterstützenden Dienste Ihres Systems. Um die Python-Überwachung zu erhalten, benötigen Sie den höheren Plan, der aufgerufen wird Überwachung von Infrastruktur und Anwendungen . Sie können den Dienst 30 Tage lang kostenlos testen.
DIE WAHL DES HERAUSGEBERS
S olarWinds AppOptics ist unsere erste Wahl für ein Python-Überwachungstool, da es Python-Code automatisch erkennt, unabhängig davon, von wo aus er gestartet wird, seine Aktivitäten verfolgt und auf Codefehler und Ressourcenmissbrauch prüft. Das AppOptics-System ist ein SaaS-Dienst und kann von seinem Cloud-Standort aus Code überall auf der Welt verfolgen – es ist nicht an die Grenzen Ihres Netzwerks gebunden. Dieser Dienst bietet eine hervorragende Visualisierung aller Python-Frameworks und kann die Ausführung von Code identifizieren, der neben Python auch in anderen Sprachen geschrieben wurde.
Holen Sie sich eine 30-tägige kostenlose Testversion:my.appoptics.com/sign_up
DU:Cloudbasiert
zwei. Datadog APM
Datadog APMverfügt über eine Reihe von Überwachungstools für Verfolgen der Python-Leistung . Diese Cloud-Plattform ist in der Lage, den Code auf Ihrer Website und im Betrieb auf jedem Server überall zu überwachen. Dadurch eignet sich das Tool hervorragend für DevOps-Umgebungen. Sie können den Code überprüfen, den Ihr eigenes Team entwickelt, und auch die Aktionen aller APIs verfolgen, die Sie in Ihre eigenen Anwendungen integrieren. Der Datadog-Dienst kann Programme verfolgen, die in vielen Sprachen geschrieben sind, nicht nur in Python.
Hauptmerkmale:
- Cloudbasiert
- Entwicklungstests
- Betriebsüberwachung
- Codeverfolgung
Dieses System umfasst Testen von Dienstprogrammen , wie z. B. Rückverfolgung und synthetische Überwachung. Der synthetische Überwachungsdienst ist ein zusätzliches Modul, das Sie Ihrem APM-Konto hinzufügen müssen. Die Tracing-Funktion auf Codeebene ist Teil der höheren der beiden Editionen von Datadog APM. Die untere Ausgabe heißt einfach APM und dazu gehört ein System der Abhängigkeitszuordnung. Der höhere Plan ist APM und kontinuierlicher Profiler , wodurch Sie die Code-Analysefunktion erhalten.
Der Code-Tracking-Service funktioniert weiter, sobald Ihr Code live geht. Wenn Sie kein Entwickler von Anwendungen sind, beginnen Sie in der Betriebsphase mit der Nutzung von Datadog APM.
Vorteile:
- Bietet Anwendungsabhängigkeitszuordnung bis hin zu zugrunde liegenden Ressourcen
- Verteilte Ablaufverfolgung, die codierungssprachenübergreifend sein kann
- Codeprofilierung, die die Auswirkungen jeder Zeile aufzeichnet
- Ursachenanalyse und Leistungswarnungen
Nachteile:
- Sie benötigen den höheren der beiden Pläne, um Python-Überwachung zu erhalten
Dieses System bietet Einblicke in das Zusammenspiel zwischen Ihrem Python-System, in anderen Sprachen programmierten Modulen und Systemressourcen. Du kannst bekommen eine 14-tägige kostenlose Testversion von Datadog APM.
3. Dynatrace
Dynatraceintegriert KI-Erkennungstechniken in den Überwachungsdiensten, die es über seine Cloud-Plattform bereitstellt. Der ' verfolgen Der Teil des Namens Dynatrace ist sehr passend, da dieses System in der Lage ist, alle Prozesse zu verfolgen, die zu Ihren Anwendungen beitragen. Das System führt ständige Durchsuchungen durch, identifiziert Anwendungen und Dienste und wie sie interagieren . Anschließend führt es einen Drilldown durch jede Anwendung durch, um alle beitragenden Module zu ermitteln.
Hauptmerkmale:
- Cloudbasiert
- KI-Erkennungsprozesse
- Mehrsprachigkeit
Wenn das Dynatrace-System jedes Modul untersucht, erkennt es, in welcher Programmiersprache es geschrieben wurde. Anschließend überwacht es die Leistung jedes Moduls und prüft, wie es mit Ressourcen interagiert. Der Dienst kann sogar herausfinden, auf welchem Server der Code ausgeführt wird – das ist eine schwierige Aufgabe für API-basierte Module.
Dynatrace ist ein großartiges Tool für Entwicklungsteams und ist auch sehr nützlich für Systemadministratoren Die Aufgabe besteht darin, komplizierte Systeme wie Websites zu unterstützen. Das Dashboard basiert auf der Cloud und kann über jeden Standardbrowser aufgerufen werden. Es enthält einige großartige interaktive Datenvisualisierungen, die Ihr gesamtes System abbilden und die Leistung jedes Elements demonstrieren.
Vorteile:
- Scannt alle Web-Apps und erkennt die Sprache jedes Moduls
- Verteilte Ablaufverfolgung und Anwendungsabhängigkeitszuordnung
- Gut für Entwicklungstests und Betriebsüberwachung
Nachteile:
- Keine Self-Hosting-Option
Dynatrace bietet mehrere Pakete seines Dienstes an und Sie benötigen die Full-Stack-Überwachung planen, um Python-Tracing zu erhalten. Sie können eine bekommen 15-tägige kostenlose Testversion von Dynatrace.
Vier. Site24x7 APM
Standort 24x7hat ein Modul namens APM Insight . Dies ist in der Lage, alle auf einem System laufenden Anwendungen zu identifizieren und die Interaktionen zwischen ihnen zu ermitteln. Der Cloud-Dienst baut sich auf eine Live-Karte der Interaktionen zwischen diesen Anwendungen. Anschließend taucht es in jede Anwendung ein und identifiziert jedes Betriebsmodul.
Hauptmerkmale:
- Cloud-Plattform
- Kombipakete
- Zuordnung von Anwendungsabhängigkeiten
Die Komponentenanalyse des APM ist in der Lage, die Sprache zu identifizieren, in der der Code geschrieben ist Beobachten Sie den Ressourcenverbrauch . Diese Module unterstützen möglicherweise Anwendungen, die auf Ihrer Website, Websites oder mobilen Apps ausgeführt werden. Zu den Programmiersprachen, die dieses System analysieren kann, gehören: Python . Der Dienst überwacht nicht nur den ausgeführten Code, sondern untersucht auch den Beitrag der verschiedenen Python-Frameworks, die zur Verwaltung dieser Module beitragen.
Der Site24x7-Dienst ist auch für Entwicklungsumgebungen nützlich. Es hilft dir bestätigen die Python-Frameworks und APIs, die Sie bei der Erstellung Ihrer Anwendungen verwenden möchten. Sie müssen sicherstellen, dass die von Ihnen aufgerufenen Komponenten Ihren Prozess beschleunigen Anwendungsentwicklung Beeinträchtigen Sie nicht die Leistung Ihres neuen Systems. Das Tool bietet gute Unterstützung beim Unit-, Integrations- und Betatest.
Vorteile:
- Kombiniert Web-, Netzwerk-, Server- und Anwendungsüberwachung
- Anwendungszuordnung zur Infrastrukturnutzung
- Validiert Frameworks und APIs
Nachteile:
- Zusätzliche Anforderungen an das Testvolumen können die Kosten in die Höhe treiben
Der APM Insight-Dienst ist in das APM-Paket integriert, eine Plattform für Cloud-Überwachungssysteme. Das APM bietet Ihnen nicht nur Anwendungsverfolgung, sondern auch Netzwerk- und Serverüberwachung. Mit diesen zusätzlichen Diensten können Sie den gesamten Systemstapel überwachen und Leistungsprobleme erkennen.
Sie können eine bekommen 30-tägige kostenlose Testversion von Site24x7.
5. ManageEngine-Anwendungsmanager
ManageEngine-Anwendungsmanagerumfasst den Betrieb von Anwendungen und auch die Server die sie unterstützen. Ähnlich wie die anderen Anwendungsleistungsmonitore auf dieser Liste ist der Anwendungsmanager in der Lage, eine Anwendungsabhängigkeitskarte zu erstellen, die die Verbindungen zwischen verschiedenen Anwendungen identifiziert.
Hauptmerkmale:
- Auf dem Gelände
- Zuordnung von Anwendungsabhängigkeiten
- Code-Profilierung
Der Monitor ist in der Lage, den Code von Modulen zu untersuchen und eine verteilte Ablaufverfolgung durchzuführen, um die Aktivitäten von Code zu überwachen, der sich hinter APIs und unterstützenden Frameworks verbirgt. Es ist nicht möglich, genau zu identifizieren, wo Cloud-Services ausgeführt werden oder welche anderen Elemente sie aufrufen. Der Anwendungsmanager kann jedoch die Ausführung von Python-Code überwachen, unabhängig davon, wo er gehostet wird. Der Monitor kann auch die Interaktionen zwischen Python-Modulen und in anderen Sprachen geschriebenen Modulen sehen.
Andere Leistungstestdienste Zu den im Anwendungsmanager enthaltenen Funktionen gehören synthetische Transaktionsüberwachungsfunktionen, die die interaktiven Funktionen einer Webseite ausführen. Die Leistung von Cloud-Diensten kann mit der Überwachung von Anwendungen kombiniert werden, die auf Ihren eigenen Servern ausgeführt werden. Dieses System ist in der Lage, die Leistung von Datenbanken, Virtualisierungen und Containern sowie Webserver, Dateiserver und Mailserver zu überwachen.
Vorteile:
- Automatische Erkennung unterstützender Module für Webanwendungen, Frameworks und APIs
- Verteilte Nachverfolgung und Ursachenanalyse
- Sprachenübergreifendes Code-Profiling
Nachteile:
- Keine SaaS-Option
ManageEngine Applications Manager wird als On-Premise-Software geliefert, die auf installiert werden kann Windows Server oder Linux . Sie können eine bekommen 30-tägige kostenlose Testversion dieses Pakets.
6. AppDynamics
AppDynamics ist eine Cloud-Plattform, die umfangreiche KI-Prozesse umfasst und Analyse- und Testfunktionen sowie Überwachungsdienste bereitstellt. Das AppDynamics-System ist in Dienste organisiert. Python-Überwachung und -Ablaufverfolgung sind im verfügbar Infrastruktur Und Überwachung der Anwendungsleistung Systeme. Sie können den Infrastrukturüberwachungsdienst einzeln erwerben oder sich dafür entscheiden Prämie Plan, der die Überwachung von Infrastruktur, Anwendung und Datenbank umfasst. Oder Sie können das bekommen Unternehmen Edition, die diese drei Module plus Business Performance Monitoring enthält.
Hauptmerkmale:
- SaaS-Paket
- KI-basiert
- Zuordnung von Anwendungsabhängigkeiten
Der Kern des AppDynamics-Systems ist der Dienst zur Zuordnung von Anwendungsabhängigkeiten. Dadurch werden alle zu einem System beitragenden Anwendungen identifiziert und die Verbindungen zwischen ihnen untersucht. Der Dienst dringt dann in jede Anwendung ein und identifiziert, wo die beitragenden Module ausgeführt werden. Benutzer können einen bestimmten Knoten auswählen und dann analysieren alle seine Bestandteile.
Das Python-Überwachungssystem in AppDynamics macht dies sichtbar Interaktionen jedes Python-Objekts mit anderen Modulen und auch Systemressourcen. Es spielt keine Rolle, wo diese Python-Programme ausgeführt werden, AppDynamics findet sie.
Der in AppDynamics integrierte KI-Dienst heißt Kognitionsmaschine . Dadurch werden die Leistungsanforderungen jedes Moduls bewertet und auch die Ressourcen vorhergesagt, die es benötigen wird, um seine angestrebte Reaktionszeit zu erreichen. Wenn Cognition Engine vorhersagt, dass die Ressourcenverfügbarkeit nicht ausreicht, um jedes laufende Modul zu unterstützen, wird eine Warnung ausgelöst.
Die Tracing-Funktionen in AppDynamics sind ideal dafür Entwicklungsteams und Prüfingenieure. Die Tools dieses Dienstes eignen sich für den Einsatz von der Projektplanung bis zum IT-Betrieb.
Vorteile:
- Erkennt automatisch unterstützende Microservices
- Identifiziert potenzielle Ressourcenengpässe
- Verteilte Nachverfolgung und Ursachenanalyse
Nachteile:
- Zur Betriebsüberwachung und nicht für Entwicklungstests verwenden
AppDynamics ist ein Abonnementdienst mit einem monatlichen Tarif für jede Edition. Der Dienst ist für a verfügbar 15-tägige kostenlose Testversion .
Häufig gestellte Fragen zur Python-Überwachung
Was ist Überwachung in Python?
Die Python-Überwachung ist eine Form der Webanwendungsüberwachung. Python-Module können in ein System eingemischt werden, das aus Funktionen besteht, die in verschiedenen Sprachen geschrieben sind. Python sollte im Kontext überwacht werden, daher müssen auch verbundene Funktionen und zugrunde liegende Ressourcen überwacht werden. Das Ziel der Python-Überwachung besteht darin, zu verhindern, dass Leistungsprobleme die Benutzererfahrung beeinträchtigen.
Wie überwache ich eine Anwendung in Python?
Für die Python-Überwachung sind unterstützende Tools erforderlich. Sie müssen alle Python-Module in Ihrem System sowie die in anderen Sprachen geschriebenen Funktionen finden. Anschließend sollten Sie den Kontakt zwischen diesen Modulen abbilden. Beobachten Sie die Ausführung des Python-Moduls und verfolgen Sie jede Codezeile, um zu sehen, ob Codierungsfehler die Ressourcen überbeanspruchen oder Ausnahmen nicht effizient behandeln.
Wofür wird Python verwendet?
Python ist eine Programmiersprache, die zur Bereitstellung von Funktionen verwendet wird, die in Webseiten eingebunden werden können. Ein Python-Modul kann Datenmanipulationsfunktionen bereitstellen, die in HTML nicht ausgeführt werden können. Es kann auch verwendet werden, um Verwaltungsaufgaben in einem Netzwerk zu automatisieren, z. B. das Lesen oder Verschieben von Dateien oder das Durchsuchen von Daten.