Python调用Prometheus监控数据并计算

接下来我将为您详细讲解 "Python 调用 Prometheus 监控数据并计算" 的完整攻略。

步骤一：安装 Prometheus Python Client

想要使用 Python 调用 Prometheus 监控数据，首先需要安装Prometheus Python客户端，可通过以下代码进行安装：

pip install prometheus_client

步骤二：使用 Python 调用 Prometheus 监控数据

安装好 Prometheus Python 客户端后，我们需要了解如何使用它来获取和计算 Prometheus 监控数据。以下示例代码展示如何查询 Prometheus 中的指标值及数据：

from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gateway, Summary, Counter, Histogram
import time

registry = CollectorRegistry()
g = Gauge('requests', 'requests count', registry=registry)
c = Counter('test_counter', 'counter count', registry=registry)
s = Summary('test_summary', 'summary', registry=registry)
h = Histogram('test_histogram', 'histogram', registry=registry)

while True:
    g.inc()
    c.inc()
    s.observe(6)
    h.observe(6)
    push_to_gateway('localhost:9091', job='order', registry=registry, grouping_key = {'service_name': 'order_service'})
    time.sleep(10)

该示例代码会创建 4 种类型的指标类型 Gauge、Counter、Summary、Histogram 并使用push_to_gateway方法将数据推送到 Prometheus， push_to_gateway接受三个参数，分别是 pushgateway服务地址、job名称和注册表。

步骤三：使用 Python 进行数据处理和计算

Python 支持多种计算方式，我们可以使用 Python 对从 Prometheus 中获取的数据进行各种处理和计算。以下示例代码演示了如何使用 Python 对Prometheus 监控数据进行计算：

from prometheus_client import  PrometheusQueryResult
from prometheus_client.samples import Sample

data = PrometheusQueryResult([
    Sample('requests', {}, {}, '10', 0),
    Sample('requests', {}, {}, '20', 1),
    Sample('requests', {}, {}, '30', 2),
    Sample('requests', {}, {}, '40', 3)
])

count = 0
for sample in data:
    count += float(sample.value)

print(count)

该示例代码查询了Gauge中的数据，并计算了其中所有值的和，可将运行结果拿来自己使用。

示例说明

假设我想要对一个数据源进行监控，我可以通过在Prometheus中为该数据源创建一个指标来实现监控。例如，我可以创建一个计数器类型的指标"requests"，每次请求时将指标值增加1。我可以使用以下代码来模拟记录请求，并将指标值推送到Prometheus。

from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gateway
import time

registry = CollectorRegistry()
requests = Gauge('requests', 'requests count', registry=registry)

while True:
    requests.inc()
    push_to_gateway('MyIP:9091', job='request', registry=registry)
    time.sleep(10)

我也可以查询该计数器指标的值并对其进行计算。以下代码演示了如何使用Python查询并计算指标的平均值：

from prometheus_client import  PrometheusQueryResult
from prometheus_client.samples import Sample

data = PrometheusQueryResult([
    Sample('requests', {}, {}, '10', 0),
    Sample('requests', {}, {}, '20', 1),
    Sample('requests', {}, {}, '30', 2),
    Sample('requests', {}, {}, '40', 3)
])

count = 0
size = 0
for sample in data:
    count += float(sample.value)
    size += 1

average = count / size
print(average)

以上内容是 "Python调用Prometheus监控数据并计算" 的完整攻略，希望对您有所帮助！