利用Python prometheus_client库进行Prometheus监控测试

山海之间

发布时间：2026-10-15| 2人浏览过

原创

本文介绍如何使用Python官方prometheus_client库搭建Prometheus监控测试环境。内容涵盖客户端库的安装、基于Summary指标创建HTTP服务、后台运行客户端，以及在Prometheus配置文件中添加scrape_configs以抓取本地8080端口的指标数据，最终验证监控链路的有效性。

Python Prometheus客户端测试环境搭建

为了更直观地理解Prometheus的工作机制，本文将通过Python编写的客户端库进行相关功能的测试验证。

该Python客户端库的GitHub项目地址为https://github.com/prometheus。

根据官方提示，需使用pip命令安装prometheus_client库。

pip3 install prometheus_client

随后参考文档提供的示例代码并进行适当修改，以运行一个基础的客户端服务。

将示例代码保存为文件prometheus_python_client.py。


from prometheus_client import start_http_server, Summary
import random
import time
import sys

# Create a metric to track time spent and requests made.
REQUEST_TIME = Summary ('request_processing_seconds', 'Time spent processing request')


# Decorate function with metric.
@REQUEST_TIME.time ( )
def process_request(t):
    """A dummy function that takes some time."""
    time.sleep (t)


if __name__ == '__main__':
    try:
        if sys.argv[1].isdigit():
            port = sys.argv[1]
        else:
            port = 8080
    except:
        port = 8080

    # Start up the server to expose the metrics.
    start_http_server (8080)
    # Generate some requests.
    while True:
        process_request (random.random ( ))

在后台启动该客户端程序。

pytho3 prometheus_python_client.py 8080 &

此时访问本机8080端口，即可查看到相应的监控指标数据。

curl 127.0.0.1:8080/metrics

访问结果如图所示。

Prometheus服务端配置与指标验证

为了在Prometheus中监控此8080端口的目标，需要对Prometheus的配置文件prometheus.yml进行相应修改。

在scrape_configs配置块中新增一个作业（job）配置。

scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: "prometheus"
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]
  - job_name: 'python-client'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
        labels:
          group: 'python-client-group'

重启Prometheus服务后，访问其Web界面，在Expression输入框中输入Python客户端的指标名称并执行查询。

可以看到查询结果与scrape_configs中配置的指标一致。