Protokollierung und Ablaufverfolgung für Streamlit in Snowflake

Sie können die Meldungen und Ereignisse Ihrer Streamlit-App während der Ausführung aufzeichnen und dann die Ergebnisse mit SQL analysieren, um z. B. Fehler zu analysieren. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Protokollierung, Ablaufverfolgung und Metriken.

Ereignistabelle einrichten

Um den Code der Streamlit-App zu protokollieren und zu verfolgen, müssen Sie eine Ereignistabelle erstellen, die Ereignistabelle mit einem Konto verknüpfen und die Grade für die Protokollierung und Ablaufverfolgung von Ereignissen festlegen. Beispiel:

-- Create an event table if it doesn't already exist
CREATE EVENT TABLE SAMPLEDATABASE.LOGGING_AND_TRACING.SAMPLE_EVENTS;

-- Associate the event table with the account
ALTER ACCOUNT SET EVENT_TABLE = SAMPLEDATABASE.LOGGING_AND_TRACING.SAMPLE_EVENTS;

-- Set the log level for the database containing your app
ALTER DATABASE STREAMLIT_TEST SET LOG_LEVEL = INFO;

-- Set the trace level for the database containing your app
ALTER DATABASE SAMPLEDATABASE SET TRACE_LEVEL = ON_EVENT;
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Weitere Informationen dazu finden Sie unter Überblick über die Ereignisse.

Beispiel: Protokollierung von einer Streamlit-App

import logging
import streamlit as st

logger = logging.getLogger("simple_logger")

# Write directly to the app
st.title("Simple Logging Example")

# Get the current credentials
session = st.connection('snowflake').session()

def get_log_messages_query() -> str:
    """
    Get data from the `EVENT TABLE` where the logs were created by this app.
    """
    return """
            SELECT
                TIMESTAMP,
                RECORD:"severity_text"::VARCHAR AS SEVERITY,
                RESOURCE_ATTRIBUTES:"db.user"::VARCHAR AS USER,
                VALUE::VARCHAR AS VALUE
            FROM
                SAMPLE_EVENTS
            WHERE
                SCOPE:"name" = 'simple_logger'
            ORDER BY
                TIMESTAMP DESC;
            """

button = st.button("Log a message")

if button:
    try:
        logger.info("Logging an info message through Stremlit App.")
        st.success('Logged a message')
    except Exception as e:
        logger.error("Logging an error message through Stremlit App: %s",e)
        st.error('Logged an error')

sql = get_log_messages_query()

df = session.sql(sql).to_pandas()

with st.expander("**Show All Messages**"):
     st.dataframe(df, use_container_width=True)
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Beispiel: Ablaufverfolgung von einer Streamlit-App

Bemerkung

Das folgende Beispiel erfordert die Installation des snowflake-telemetry-python-Pakets. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Hinzufügen von Unterstützung für das Telemetrie-Paket.

import streamlit as st
import time
import random
from snowflake import telemetry

def sleep_function() -> int:
    """
    Function that sleeps for a random period of time, between one and ten seconds.
    """
    random_time = random.randint(1, 10)
    time.sleep(random_time)
    return random_time

def get_trace_messages_query() -> str:
    """
    Get data from the `EVENT TABLE` where the logs were created by this app.
    """
    return """
            SELECT
                TIMESTAMP,
                RESOURCE_ATTRIBUTES :"db.user" :: VARCHAR AS USER,
                RECORD_TYPE,
                RECORD_ATTRIBUTES
            FROM
                SAMPLE_EVENTS
            WHERE
                RECORD :"name" :: VARCHAR = 'tracing_some_data'
                OR RECORD_ATTRIBUTES :"loggin_demo.tracing" :: VARCHAR = 'begin_span'
            ORDER BY
                TIMESTAMP DESC;
            """

def trace_message() -> None:
    """
    Add a new trace message into the event table.
    """
    execution_time = sleep_function()
    telemetry.set_span_attribute("loggin_demo.tracing", "begin_span")
    telemetry.add_event(
        "tracing_some_data",
        {"function_name": "sleep_function", "execution_time": execution_time},
    )

# Write directly to the app
st.title("Simple Tracing Example")

# Get the current credentials
session = st.connection('snowflake').session()

button = st.button("Add trace event")

if button:
    with st.spinner("Executing function..."):
        trace_message()
        st.toast("Succesfully log a trace message!", icon="✅")

sql = get_trace_messages_query()

df = session.sql(sql).to_pandas()

with st.expander("**Show All Trace Messages**"):
     st.dataframe(df, use_container_width=True)
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Sprache: Deutsch