我想存储python代码的痕迹，该代码被执行以处理http请求。
我们使用Python和Django。
在这种情况下，什么是跟踪？
我想为所有跟踪的 http 请求提供这个：
- 请求。元
- 请求。发布
- 请求。获取
对于每个跟踪，代码执行的堆栈跟踪数是 N 倍。在第一步中，将众所周知的 python 回溯存储为字符串就足够了。第一步中，不需要存储变量的值。
堆栈跟踪可以由主管线程创建，也可以通过源代码中的方法调用显式创建。第一步显式就足够了，主管线程可以在以后完成。
跟踪是可选的，仅用于调试和分析。它们不需要来处理 http 请求。
如何解决这个问题？
理解这个问题是否缺少什么？如果是，是的，请发表评论。
更新
- 我想要实现什么目标？我希望有一种更好的方法来调试生产系统中的错误。我想看看在发生错误之前发生了什么。
- 所有 http 请求？我想我想每分钟存储大约一条痕迹。我想我会在 N 周后删除数据。
您可以使用中间件干扰所有请求，然后记录它们。查看 Rhumbix/django-request-logging 以获取示例实现。
从评论中移出
您可以查看 https://github.com/getsentry/sentry 哪个是记录错误的专用解决方案。此外，它还具有使用raven客户端手动记录数据的方法。
有两种方法可以做你想做的事情。一个称为"跟踪"，另一个称为"日志记录"。
跟踪意味着您有一些软件(如trace模块)，它允许您创建统计信息，哪些方法调用频率，方法参数是什么，谁调用谁等。
使用跟踪时，您需要配置要跟踪的方法/函数调用。它设置起来很快，但无法查看方法/函数的内部。有点傻。
此外，您必须编写自己的工具来分析跟踪文件以理解它们。
日志记录更加手动。您需要配置日志记录框架，然后在感兴趣的位置调用日志方法。这允许您查看局部变量。您可以通过有用的方式格式化逻辑数据结构等。
这意味着日志记录功能更强大，但设置起来需要更多的手动工作。 学习如何进行正确的日志记录也需要一些时间(不要太多，也不能太少)。但是日志记录已经附带了许多强大的工具(日志查看器，日志文件轮换以避免磁盘已满)。