Перехватчик журналирования с использованием grpc.aio python

Я не могу найти пример реализации перехватчика журналирования для Python, который измеряет время, необходимое для обработки запроса.

Я хочу измерить, сколько времени занимает обработка запроса на стороне сервера. Я безуспешно пытался написать свой собственный перехватчик журналирования.

Мне кажется, continuation не ждет выполнения запроса.

Вот мой файл .proto

syntax = "proto3";

package auth;

service SampleService {
  rpc Hello(HelloRequest) returns (HelloResponse);
}

message HelloRequest{
  string Name = 1;
}

message HelloResponse{
  string Greeting = 1;
}

grpc.py

import asyncio
from typing import Callable, Awaitable

import grpc

from pkg.py.gen import service_pb2
from pkg.py.gen import service_pb2_grpc
from ..logger import get_logger
from ..services import Service


class SampleService(service_pb2_grpc.SampleServiceServicer):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()

    async def Hello(self, request: service_pb2.HelloRequest, _) -> service_pb2.HelloResponse:
        await asyncio.sleep(1)
        return service_pb2.HelloResponse(Greeting=Service.hello(request.Name))


class LoggingServerInterceptor(grpc.aio.ServerInterceptor):
    async def intercept_service(
            self,
            continuation: Callable[
                [grpc.HandlerCallDetails], Awaitable[grpc.RpcMethodHandler]
            ],
            handler_call_details: grpc.HandlerCallDetails,
    ) -> grpc.RpcMethodHandler:
        ...

app.py

from abc import ABC, abstractmethod
from concurrent import futures

import grpc.aio

from pkg.py.gen import service_pb2_grpc
from ..config import Config
from ..logger import get_logger
from ..transport import SampleService, LoggingServerInterceptor


class AbstractApp(ABC):
    @abstractmethod
    async def run(self) -> None:
        ...

    @abstractmethod
    async def stop(self) -> None:
        ...


class App(AbstractApp):
    def __init__(self):
        self.server = grpc.aio.server(
            futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10),
            interceptors=[LoggingServerInterceptor()]
        )
        service_pb2_grpc.add_SampleServiceServicer_to_server(
            SampleService(), self.server
        )
        address = f"{Config().HOST}:{Config().PORT}"
        logger = get_logger()
        logger.info(f"Listening on {address}")
        self.server.add_insecure_port(address)

    async def run(self) -> None:
        await self.server.start()
        await self.server.wait_for_termination()

    async def stop(self) -> None:
        logger = get_logger()
        logger.info("Shutting down in progress")

main.py

import asyncio
import sys
from pathlib import Path

root = Path(__file__).resolve().parents[2].__str__()  # noqa: E402
sys.path.append(root)  # noqa: E402

from internal.config import Config
from internal.logger import get_logger, setup_logger
from internal.app.app import App


def main() -> None:
    loop = asyncio.new_event_loop()
    asyncio.set_event_loop(loop)

    app = App()
    logger = get_logger()

    loop.create_task(app.run())

    try:
        loop.run_forever()
    except KeyboardInterrupt:
        pass
    finally:
        logger.info("Gracefully shutting down")
        loop.run_until_complete(app.stop())
        loop.close()
        logger.info("Shut down completed")


if __name__ == '__main__':
    main()
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
88
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Нашёл эту библиотеку.

import time
from typing import Callable, Any

import grpc
from grpc_interceptor.server import AsyncServerInterceptor


class RequestLoggingInterceptor(AsyncServerInterceptor):
    async def intercept(
            self,
            method: Callable,
            request: Any,
            context: grpc.ServicerContext,
            method_name: str,
    ) -> Any:
        start_time = time.monotonic()

        try:
            return await method(request, context)
        finally:
            request_time = time.monotonic() - start_time
            get_logger().info(
                f"Request {method_name} - duration {request_time}s"
            )

Другие вопросы по теме