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# Configuração do AppSignal para Python

Esta documentação explica como configurar o AppSignal. Para mais informações sobre como instalar o AppSignal, siga as etapas em nossa [documentação de instalação](/python/installation/).

### 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`:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  # __appsignal__.py
  appsignal = Appsignal(
      # ...
      environment="production"
  )
  ```
</CodeGroup>

Você também pode usar a variável de ambiente `APPSIGNAL_APP_ENV`.

### Reportando deploys

Você pode usar [Deploy Markers](/application/markers/deploy-markers) para reportar novos deploys da sua aplicação Python. Você pode combinar Deploy Markers com [Backtrace Links](/application/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`:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  # __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
  )
  ```
</CodeGroup>

## 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`.

<Tip>
  O AppSignal também suporta frameworks web populares diretamente, como
  [Django](/python/instrumentations/django),
  [Flask](/python/instrumentations/flask),
  [FastAPI](/python/instrumentations/fastapi) ou
  [Starlette](/python/instrumentations/starlette). Se você estiver usando um framework web
  que suportamos diretamente, siga as instruções para esse framework
  em vez das instruções genéricas desta página.
</Tip>

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  # Your app file

  # Add this import statement
  import appsignal

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


  if __name__ == '__main__':
      main()
  ```
</CodeGroup>

## 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][instrumentations].

[Python language]: https://www.python.org/

[OpenTelemetry]: https://opentelemetry.io/

[instrumentations]: /python/instrumentations

[django]: /python/instrumentations/django.html