Python 在异步编程中记录额外信息

尽管下面的示例是用Python编写的，但它并不是如此依赖Python

我每次都需要传递额外的每个请求信息，比如每个日志项（包括ORM）的客户端id，而不需要修改我们使用的每个库和应用程序

使用同步编程，正如您在下面的示例中所看到的，它很容易，因为我们可以创建额外的来传递，并在每个请求中修改额外的一次。但是在异步编程中，当这种技术变得无用时，该怎么办呢

这里的示例代码是在

Python

上编写的，因为这是说明问题的最简单方法，但问题本身与语言无关

记录器配置文件：

# logging_config.py

extra = {
   'application': None,
   'client_id': None 
}

# use custom logstash formatter to send this extra

#!/usr/bin/env python3
import logging
import our_lib.logging_config as log_cfg


log = logging.getLogger(__name__)


def application_setup():
   """ Sets up application and logging. """
   log_cfg['application'] = 'OurWebApplication'
   ...  # do the rest here

我们的主要申请文件：

# logging_config.py

extra = {
   'application': None,
   'client_id': None 
}

# use custom logstash formatter to send this extra

#!/usr/bin/env python3
import logging
import our_lib.logging_config as log_cfg


log = logging.getLogger(__name__)


def application_setup():
   """ Sets up application and logging. """
   log_cfg['application'] = 'OurWebApplication'
   ...  # do the rest here

我们的请求处理器：

# api_handler.py
import logging


log = logging.getLogger(__name__)


...  # rest of the file


def extract_client_id(request):
    """ Extracts Client ID from request or session. """
    ...


# some web API request handle
@route('/api/do_smth')
def api_do_smth_handler(request):
    """ Handles `do_smth` web request. """

    log_cfg.extra['client_id'] = extract_client_id(request)
    ...

一些库模块：

import logging


log = logging.getLogger(__name__)


def process_data(*args, **kwargs):
    """ Processes arguments. """

    try:
        ...  # process arguments
    except MyException:
        log.exception("argument processing failed")  # <-- how to log client ID here? 

导入日志
log=logging.getLogger（_名称__）
def过程_数据（*args，**kwargs）：
“”“处理参数。”“”
尝试：
...  # 过程参数
除了我的例外：
log.exception（“参数处理失败”）#我看不出在异步环境中会有什么不同。是因为extract\u client\u id也是一个异步调用吗？这在node/express中使用中间件很容易处理。在一个异步的Python环境中，使用类似的东西很容易处理。差异将在执行流程中，而不是在逻辑中。例如，如果我们保存这个逻辑，一个请求就在另一个请求的中间开始（对于异步编程本身来说是这样）。我们将记录错误的数据。非常高级别的异步框架将使您能够在整个请求/响应周期中访问稳定的请求。再次查看一些节点文档。您担心的是一个不存在的问题。我需要向所有ORM日志以及来自其他自定义库的日志添加额外的内容。我看不出在异步环境中会有什么不同。是因为extract\u client\u id也是一个异步调用吗？这在node/express中使用中间件很容易处理。在一个异步的Python环境中，使用类似的东西很容易处理。差异将在执行流程中，而不是在逻辑中。例如，如果我们保存这个逻辑，一个请求就在另一个请求的中间开始（对于异步编程本身来说是这样）。我们将记录错误的数据。非常高级别的异步框架将使您能够在整个请求/响应周期中访问稳定的请求。再次查看一些节点文档。您担心的是一个不存在的问题。我需要向所有ORM日志以及来自其他自定义库的日志添加额外的内容