Heartbeat Python - Exemples de Code
Surveillez vos scripts Python, jobs Celery et notebooks avec MoniTao.
Python est omniprésent dans le data processing, machine learning, et scripting système. Vos jobs Python critiques méritent un monitoring fiable.
Voici comment intégrer le heartbeat MoniTao avec les bibliothèques HTTP Python les plus courantes.
Avec la bibliothèque requests
La méthode la plus populaire et simple :
import requests\n\n# Votre traitement\nprocess_data()\n\n# Ping MoniTao\nrequests.post('https://monitao.com/api/heartbeat/ping/VOTRE_TOKEN')Sans dépendance : urllib
Si vous ne voulez pas de dépendance externe :
from urllib import request\n\nreq = request.Request(\n 'https://monitao.com/api/heartbeat/ping/VOTRE_TOKEN',\n method='POST'\n)\nrequest.urlopen(req)seo.heartbeat_python.decorator_title
seo.heartbeat_python.decorator_intro
seo.heartbeat_python.decorator_exampleFAQ - Python Heartbeat
Comment intégrer avec Celery ?
Ajoutez le ping à la fin de votre task, ou utilisez le signal task_success de Celery pour trigger le ping automatiquement après chaque tâche réussie.
Mon script peut échouer en cours d'exécution. Le ping sera-t-il envoyé ?
Non, c'est le comportement voulu ! Placez le ping à la toute fin du script. Si le script crash avant, pas de ping = MoniTao alerte.
Comment envoyer la durée d'exécution avec le ping ?
Mesurez le temps avec time.time() et envoyez-le en paramètre : requests.post(url, json={\"duration\": elapsed_seconds})
Faut-il gérer les erreurs requests.post ?
Recommandé : try/except avec timeout. Si MoniTao est injoignable, loggez l'erreur mais ne bloquez pas votre script.
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