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要配置sentry實現python應用異常實時告警與上下文快照，需1.安裝sentry sdk并配置dsn；2.捕獲異常并手動上報；3.設置用戶、標簽及自定義上下文信息增強調試能力；4.使用before_send處理事件前修改；5.集成django或flask簡化配置；6.啟用性能監控并創建事務和子操作；7.排查數據丟失問題確保網絡、采樣率、異步任務等配置正確；8.在sentry平臺設置告警規則以觸發通知。

如何配置Sentry實現Python應用異常實時告警與上下文快照？

要配置 Sentry 實現 python 應用異常實時告警與上下文快照，核心在于安裝 SDK、配置 DSN、捕獲異常，以及利用 Sentry 提供的上下文增強功能。簡而言之，就是讓你的 Python 代碼在出錯時，自動向 Sentry 報告，并附帶足夠的信息，幫你快速定位問題。

如何配置Sentry實現Python應用異常實時告警與上下文快照？

安裝配置 Sentry Python SDK：

如何配置Sentry實現Python應用異常實時告警與上下文快照？

安裝 SDK： 使用 pip 安裝 Sentry SDK：pip install sentry-sdk

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配置 DSN： 在你的 Python 代碼中，初始化 Sentry SDK，并配置 DSN（Data Source Name）。DSN 是 Sentry 服務的唯一標識符，告訴 SDK 將數據發送到哪里。

如何配置Sentry實現Python應用異常實時告警與上下文快照？

import sentry_sdk from sentry_sdk import capture_exception  sentry_sdk.init(     dsn="YOUR_SENTRY_DSN",     integrations=[         # 根據需要添加 integrations，例如 DjangoIntegration(), FlaskIntegration()     ],     traces_sample_rate=0.2,  # 采樣率，控制上報的事務數量 )  def my_function():     try:         1 / 0     except Exception as e:         capture_exception(e)  # 手動捕獲并發送異常         raise # 重新拋出異常，確保程序行為符合預期  if __name__ == "__main__":     my_function()

捕獲異常： Sentry SDK 會自動捕獲未處理的異常。你也可以使用 capture_exception() 手動捕獲并發送異常。

如何自定義 Sentry 上報的上下文信息？

Sentry 允許你添加自定義上下文信息，以便更好地了解異常發生時的環境。這對于調試至關重要。

使用 sentry_sdk.set_user() 設置用戶信息：

sentry_sdk.set_user({"id": user_id, "email": user_email, "username": user_name})

使用 sentry_sdk.set_tag() 設置標簽： 標簽可以用于過濾和搜索事件。

sentry_sdk.set_tag("environment", "production") sentry_sdk.set_tag("release", "v1.2.3")

使用 sentry_sdk.set_context() 設置上下文： 上下文可以包含任何你認為有用的信息，例如請求參數、環境變量等。
```
sentry_sdk.set_context("request", {"url": request_url, "method": request_method})
```

使用 before_send 事件處理器： before_send 允許你在事件發送到 Sentry 之前修改事件。這對于過濾敏感信息或添加額外的上下文信息非常有用。

def before_send(event, hint):     if event["exception"]:         # 修改異常信息或添加額外信息         pass     return event  sentry_sdk.init(     dsn="YOUR_SENTRY_DSN",     before_send=before_send, )

如何在 Django 或 Flask 應用中使用 Sentry？

Sentry 提供了針對 Django 和 Flask 的集成，可以簡化配置過程。

Django：

安裝 sentry-sdk 和 sentry-django：pip install sentry-sdk django

在 settings.py 中配置：

import sentry_sdk from sentry_sdk.integrations.django import DjangoIntegration  sentry_sdk.init(     dsn="YOUR_SENTRY_DSN",     integrations=[DjangoIntegration()],     traces_sample_rate=0.2, )

Flask：

安裝 sentry-sdk 和 sentry-flask：pip install sentry-sdk flask

初始化 Sentry：

from flask import Flask import sentry_sdk from sentry_sdk.integrations.flask import FlaskIntegration  app = Flask(__name__)  sentry_sdk.init(     dsn="YOUR_SENTRY_DSN",     integrations=[FlaskIntegration()],     traces_sample_rate=0.2,     environment="production" if not app.debug else "development" )

如何處理 Sentry 的性能監控功能？

Sentry 不僅可以用于異常監控，還可以用于性能監控。

啟用性能監控： 在 sentry_sdk.init() 中設置 traces_sample_rate 參數。該參數控制上報的事務數量。例如，設置為 0.2 表示上報 20% 的事務。

使用 sentry_sdk.start_transaction() 創建事務： 事務表示一個完整的操作，例如一個 http 請求或一個后臺任務。

from sentry_sdk import start_transaction  def my_view():     with start_transaction(op="http.server", name="My View"):         # 執行你的代碼         pass

使用 sentry_sdk.span() 創建 span： Span 表示事務中的一個子操作。

from sentry_sdk import start_span  def my_function():     with start_span(op="db.query", description="SELECT * FROM users"):         # 執行數據庫查詢         pass

解決 Sentry 上報數據不準確或丟失問題

Sentry 上報數據不準確或丟失可能由多種原因引起。

檢查 DSN 是否正確： 確保 DSN 配置正確，并且 Sentry 服務可用。
檢查網絡連接： 確保你的應用程序可以連接到 Sentry 服務器。
檢查 SDK 版本： 確保你使用的是最新版本的 Sentry SDK。
檢查事件采樣率： 如果 traces_sample_rate 設置得太低，可能會導致某些事件被丟棄。
檢查 before_send 事件處理器： 確保 before_send 事件處理器沒有意外地修改或丟棄事件。
處理異步任務： 如果你的應用程序使用異步任務，請確保 Sentry SDK 在異步任務中正確初始化。可以使用 sentry_sdk.Hub.clone() 創建一個新的 Hub 實例，并將其傳遞給異步任務。
日志記錄： 啟用 Sentry SDK 的日志記錄功能，可以幫助你診斷問題。
```
import logging  logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
```
Sentry 自身的限制： Sentry 有速率限制，如果你的應用程序發送大量事件，可能會被限制。可以考慮升級 Sentry 計劃或優化你的代碼，減少事件數量。