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Esta documentação explica como configurar o AppSignal. Para mais informações sobre como instalar o AppSignal, siga as etapas em nossa documentação de instalação.

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Ambiente da aplicação

Por padrão, a integração do AppSignal para Python reportará a aplicação atual no ambiente “development”. Você pode usar a opção de configuração environment para definir um ambiente diferente. Por exemplo, no seu arquivo __appsignal__.py: 
# __appsignal__.py
appsignal = Appsignal(
    # ...
    environment="production"
)
Você também pode usar a variável de ambiente APPSIGNAL_APP_ENV.

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Reportando deploys

Você pode usar Deploy Markers para reportar novos deploys da sua aplicação Python. Você pode combinar Deploy Markers com Backtrace Links para fazer um link direto do AppSignal para o código-fonte em plataformas como GitHub e GitLab. Deploy markers podem ser configurados usando a opção de configuração revision ou a variável de ambiente APP_REVISION. Recomendamos usar SHAs de commit do Git ou uma tag no seu SCM. Por exemplo, para aplicações Git, adicione o seguinte código ao arquivo __appsignal__.py: 
# __appsignal__.py
import subprocess

revision = None

try:
    revision = subprocess.check_output(
        "git rev-parse --short HEAD", shell=True, text=True
    ).strip()
except subprocess.CalledProcessError:
  pass

appsignal = Appsignal(
    # ...
    revision=revision
)

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Importando o arquivo de configuração

A integração do AppSignal para Python precisa ser carregada e iniciada na sua aplicação. Para carregar e iniciar a integração, importe o módulo appsignal e chame o método appsignal.start() ao iniciar o app ou no método main.
O AppSignal também suporta frameworks web populares diretamente, como Django, Flask, FastAPI ou Starlette. Se você estiver usando um framework web que suportamos diretamente, siga as instruções para esse framework em vez das instruções genéricas desta página.
# Your app file

# Add this import statement
import appsignal

def main():
    # Add this method call
    appsignal.start()


if __name__ == '__main__':
    main()

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Adicione pacotes de instrumentação

O próximo passo é instrumentar bibliotecas Python como Django, Celery, etc. Instrumentar bibliotecas fornecerá um conjunto mais amplo de dados de monitoramento, permitindo que você entenda melhor o desempenho da sua aplicação. Você pode ler mais sobre como instalar e configurar instrumentações em nossa documentação de instrumentações para Python.