Langfuse Python SDK中设置父TraceID和SpanID的正确方法
问题背景
在使用Langfuse Python SDK进行分布式追踪时,开发者经常需要设置父TraceID和SpanID来建立调用链关系。然而在2.59.1版本中,官方文档提供的示例代码存在一个常见的Python语法错误,导致开发者无法正确设置这些参数。
错误分析
原始示例代码中,@observe(**kwargs)装饰器直接使用了未定义的kwargs变量,这是Python中典型的"name is not defined"错误。这种错误通常发生在开发者误解了Python装饰器和函数参数传递机制的情况下。
正确实现方法
要正确设置父TraceID和SpanID,需要遵循以下原则:
-
装饰器使用:
@observe装饰器不应直接接收**kwargs参数,而是应该直接装饰函数 -
函数参数设计:被装饰的函数需要包含
**kwargs参数来接收Langfuse特有的参数 -
参数传递:在调用函数时,Langfuse特有的参数需要通过
**kwargs机制传递
完整示例代码
from langfuse.decorators import langfuse_context, observe
@observe()
def process_user_request(user_id, request_data, **kwargs):
# 业务逻辑实现
pass
@observe()
def main(**kwargs):
process_user_request(
"user_id",
"request",
langfuse_observation_id="my-custom-request-id",
**kwargs
)
# 设置父TraceID的调用方式
main(
langfuse_observation_id="my-custom-request-id",
langfuse_parent_trace_id="some_existing_trace_id"
)
# 设置父SpanID的调用方式(必须同时提供父TraceID)
main(
langfuse_observation_id="my-custom-request-id",
langfuse_parent_trace_id="some_existing_trace_id",
langfuse_parent_observation_id="some_existing_span_id",
)
关键点解析
-
装饰器使用:
@observe()装饰器应该直接装饰函数,不需要也不应该传入任何参数 -
函数参数设计:
main函数和process_user_request函数都需要包含**kwargs参数,这是Python中接收任意关键字参数的惯用方式 -
参数传递链:Langfuse特有的参数(
langfuse_*)需要通过**kwargs从外层函数一直传递到内层函数 -
参数要求:当设置
langfuse_parent_observation_id(父SpanID)时,必须同时提供langfuse_parent_trace_id(父TraceID)
最佳实践建议
-
统一参数处理:建议在所有可能被
@observe装饰的函数中都添加**kwargs参数,即使当前不需要使用Langfuse特有参数 -
参数传递:在函数调用链中,确保将
**kwargs一直传递下去,不要中途丢失 -
命名规范:遵循Langfuse的参数命名规范,所有Langfuse特有参数都以
langfuse_前缀开头 -
版本兼容性:虽然本文基于2.59.1版本,但这些原则在大多数Langfuse Python SDK版本中都适用
通过遵循这些原则和最佳实践,开发者可以避免常见的参数传递错误,正确建立分布式追踪中的调用链关系。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C043
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00