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flask-dashboard

flask-dashboard/Flask-MonitoringDashboard

Uma extensão para Flask que monitora automaticamente o desempenho dos endpoints, perfila requisições e detecta outliers e exceções em um dashboard integrado.

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167
Issues abertas
78
Último commit
mês passado

O que é?

Flask Monitoring Dashboard é uma extensão que adiciona um dashboard de monitoramento a uma aplicação Flask existente. Depois de integrada à aplicação, ela registra quantas vezes cada endpoint é chamado e quanto tempo as requisições levam, além de mostrar como esse desempenho muda entre as versões da aplicação no git.

O caminho de execução de cada requisição é armazenado no banco de dados, permitindo que os desenvolvedores vejam quais funções consomem mais tempo em um endpoint. Requisições atípicas que levam muito mais tempo que o normal são detectadas automaticamente, e seu stack trace, os valores da requisição, os headers e o ambiente são salvos. Exceções não tratadas são registradas com stack traces completos, e as tratadas podem ser capturadas manualmente. É possível configurar alertas para notificar um ou mais canais quando ocorrerem exceções.

Por padrão, o dashboard fica disponível em /dashboard, mas essa rota pode ser alterada. Também é possível registrar métricas personalizadas, como contagens do banco de dados, diariamente ou em outros intervalos.

Recursos principais

  • 01Monitora a quantidade de requisições e os tempos de resposta por endpoint entre as versões da aplicação.
  • 02Armazena o caminho de execução de cada requisição para mostrar o tempo gasto em cada função.
  • 03Detecta e registra automaticamente requisições atípicas, incluindo stack traces e detalhes da requisição.
  • 04Registra exceções não tratadas e permite capturar manualmente as tratadas.
  • 05Permite registrar métricas personalizadas em intervalos configuráveis.

Casos de uso

  • Encontrar endpoints lentos e as funções responsáveis em um serviço Flask em produção.
  • Acompanhar como o desempenho dos endpoints muda entre versões.
  • Receber alertas sobre exceções em uma aplicação Flask em execução.

Início rápido

  1. 1

    Instale o pacote do PyPI com pip

    pip install flask_monitoringdashboard
  2. 2

    Adicione a extensão ao seu app Flask e vincule-a depois de definir todos os endpoints

  3. 3

    Execute o app e abra o painel em /dashboard

    python app.py

Antes de usar

  • A configuração do ambiente de desenvolvimento depende de um script de instalação de shell incluído no README.

Em coleções

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é Flask-MonitoringDashboard?
Uma extensão para Flask que monitora automaticamente o desempenho dos endpoints, perfila requisições e detecta outliers e exceções em um dashboard integrado. Flask Monitoring Dashboard é uma extensão que adiciona um dashboard de monitoramento a uma aplicação Flask existente. Depois de integrada à aplicação, ela registra quantas vezes cada endpoint é chamado e quanto tempo as requisições levam, além de mostrar como esse desempenho muda entre as versões da aplicação no git.
Flask-MonitoringDashboard é gratuito? Qual é a licença?
Flask-MonitoringDashboard é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
Flask-MonitoringDashboard ainda é mantido?
Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de Flask-MonitoringDashboard foi em 28 de set. de 2026.
Para que posso usar Flask-MonitoringDashboard?
Encontrar endpoints lentos e as funções responsáveis em um serviço Flask em produção. Acompanhar como o desempenho dos endpoints muda entre versões. Receber alertas sobre exceções em uma aplicação Flask em execução.
Como instalar Flask-MonitoringDashboard?
Instale o pacote do PyPI com pip: pip install flask_monitoringdashboard Adicione a extensão ao seu app Flask e vincule-a depois de definir todos os endpoints Execute o app e abra o painel em /dashboard: python app.py
Onde consigo Flask-MonitoringDashboard?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/flask-dashboard/Flask-MonitoringDashboard

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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