Python 探针的实现原理 探针的实现主要涉及以下几个知识点: sys.meta_path sitecustomize.py sys.meta_path sys.meta_path 这个简单的来说就是可以实现 import hook 的功能， 当执行 import 相关的操作时，会触发 sys.meta_path 列表中定义的对象。 关于 sys.meta_path 更详细的资料请查阅 python 文档中 sys.meta_path 相关内容以及 PEP 0302 。 sys.meta_path 中的对象需要实现一个 find_module 方法， 这个 find_module 方法返回 None 或一个实现了 load_module 方法的对象 (代码可以从 github 上下载 part1) : import sys class MetaPathFinder: def find_module(self, fullname, path=None): print('find_module {}'.format(fullname)) return MetaPathLoader() class MetaPathLoader: def load_module(self, fullname): print('load_module {}'.format(fullname)) sys.modules[fullname] = sys return sys sys.meta_path.insert(0, MetaPathFinder()) if __name__ == '__main__': import http print(http) print(http.version_info) load_module 方法返回一个 module 对象，这个对象就是 import 的 module 对象了。 比如我上面那样就把 http 替换为 sys 这个 module 了。 $ python meta_path1.py find_module http load_module http sys.version_info(major=3, minor=5, micro=1, releaselevel='final', serial=0) 通过 sys.meta_path 我们就可以实现 import hook 的功能： 当 import 预定的 module 时，对这个 module 里的对象来个狸猫换太子， 从而实现获取函数或方法的执行时间等探测信息。 上面说到了狸猫换太子，那么怎么对一个对象进行狸猫换太子的操作呢？ 对于函数对象，我们可以使用装饰器的方式来替换函数对象(代码可以从 github 上下载 part2) : import functools import time def func_wrapper(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('start func') start = time.time() result = func(*args, **kwargs) end = time.time() print('spent {}s'.format(end - start)) return result return wrapper def sleep(n): time.sleep(n) return n if __name__ == '__main__': func = func_wrapper(sleep) print(func(3)) 执行结果: $ python func_wrapper.py start func spent 3.004966974258423s 3 下面我们来实现一个计算指定模块的指定函数的执行时间的功能(代码可以从 github 上下载 part3) 。 假设我们的模块文件是 hello.py: import time def sleep(n): time.sleep(n) return n 我们的 import hook 是 hook.py: import functools import importlib import sys import time _hook_modules = {'hello'} class MetaPathFinder: def find_module(self, fullname, path=None): print('find_module {}'.format(fullname)) if fullname in _hook_modules: return MetaPathLoader() class MetaPathLoader: def load_module(self, fullname): print('load_module {}'.format(fullname)) # ``sys.modules`` 中保存的是已经导入过的 module if fullname in sys.modules: return sys.modules[fullname] # 先从 sys.meta_path 中删除自定义的 finder # 防止下面执行 import_module 的时候再次触发此 finder # 从而出现递归调用的问题 finder = sys.meta_path.pop(0) # 导入 module module = importlib.import_module(fullname) module_hook(fullname, module) sys.meta_path.insert(0, finder) return module sys.meta_path.insert(0, MetaPathFinder()) def module_hook(fullname, module): if fullname == 'hello': module.sleep = func_wrapper(module.sleep) def func_wrapper(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('start func') start = time.time() result = func(*args, **kwargs) end = time.time() print('spent {}s'.format(end - start)) return result return wrapper 测试代码: >>> import hook >>> import hello find_module hello load_module hello >>> >>> hello.sleep(3) start func spent 3.0029919147491455s 3 >>> 其实上面的代码已经实现了探针的基本功能。不过有一个问题就是上面的代码需要显示的 执行 import hook 操作才会注册上我们定义的 hook。 那么有没有办法在启动 python 解释器的时候自动执行 import hook 的操作呢？ 答案就是可以通过定义 sitecustomize.py 的方式来实现这个功能。 sitecustomize.py 简单的说就是，python 解释器初始化的时候会自动 import PYTHONPATH 下存在的 sitecustomize 和 usercustomize 模块: 实验项目的目录结构如下(代码可以从 github 上下载 part4) $ tree . ├── sitecustomize.py └── usercustomize.py sitecustomize.py: $ cat sitecustomize.py print('this is sitecustomize') usercustomize.py: $ cat usercustomize.py print('this is usercustomize') 把当前目录加到 PYTHONPATH 中，然后看看效果: $ export PYTHONPATH=. $ python this is sitecustomize <---- this is usercustomize <---- Python 3.5.1 (default, Dec 24 2015, 17:20:27) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.2 (clang-700.1.81)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> 可以看到确实自动导入了。所以我们可以把之前的探测程序改为支持自动执行 import hook (代码可以从 github 上下载part5) 。 目录结构: $ tree . ├── hello.py ├── hook.py ├── sitecustomize.py sitecustomize.py: $ cat sitecustomize.py import hook 结果: $ export PYTHONPATH=. $ python find_module usercustomize Python 3.5.1 (default, Dec 24 2015, 17:20:27) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.2 (clang-700.1.81)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. find_module readline find_module atexit find_module rlcompleter >>> >>> import hello find_module hello load_module hello >>> >>> hello.sleep(3) start func spent 3.005002021789551s 3 不过上面的探测程序其实还有一个问题，那就是需要手动修改 PYTHONPATH 。 用过探针程序的朋友应该会记得， 使用 newrelic 之类的探针只需要执行一条命令就 可以了： newrelic-admin run-program python hello.py 实际上修改PYTHONPATH 的操作是在 newrelic-admin 这个程序里完成的。 下面我们也要来实现一个类似的命令行程序，就叫 agent.py 吧。 agent 还是在上一个程序的基础上修改。先调整一个目录结构，把 hook 操作放到一个单独的目录下， 方便设置 PYTHONPATH后不会有其他的干扰（代码可以从 github 上下载 part6 ）。 $ mkdir bootstrap $ mv hook.py bootstrap/_hook.py $ touch bootstrap/__init__.py $ touch agent.py $ tree . ├── bootstrap │ ├── __init__.py │ ├── _hook.py │ └── sitecustomize.py ├── hello.py ├── test.py ├── agent.py bootstrap/sitecustomize.py 的内容修改为: $ cat bootstrap/sitecustomize.py import _hook agent.py 的内容如下: import os import sys current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) boot_dir = os.path.join(current_dir, 'bootstrap') def main(): args = sys.argv[1:] os.environ['PYTHONPATH'] = boot_dir # 执行后面的 python 程序命令 # sys.executable 是 python 解释器程序的绝对路径 ``which python`` # >>> sys.executable # '/usr/local/var/pyenv/versions/3.5.1/bin/python3.5' os.execl(sys.executable, sys.executable, *args) if __name__ == '__main__': main() test.py 的内容为: $ cat test.py import sys import hello print(sys.argv) print(hello.sleep(3)) 使用方法: $ python agent.py test.py arg1 arg2 find_module usercustomize find_module hello load_module hello ['test.py', 'arg1', 'arg2'] start func spent 3.005035161972046s 3 至此，我们就实现了一个简单的 python 探针程序。当然，跟实际使用的探针程序相比肯定是有 很大的差距的，这篇文章主要是讲解一下探针背后的实现原理。 如果大家对商用探针程序的具体实现感兴趣的话，可以看一下国外的 New Relic 或国内的 OneAPM, TingYun 等这些 APM 厂商的商用 python 探针的源代码，相信你会发现一些很有趣的事情。