Новое:Talanto осенью: поиск с цифрами, вакансия по шагам и каталог компаний

+694новые вакансии за сутки·52 494вакансии открыты сейчас·Новое:Talanto осенью: поиск с цифрами, вакансия по шагам и каталог компаний

Новые вакансии в TelegramРаботодателям
Talanto
Вакансии
Компании5 662
РезюмеAIПодготовкаСтатьи
ТарифыТарифы
Войти

Не нашли подходящее?

Пусть нужная вакансия найдёт вас сама.

  1. Подборка в TelegramНовые вакансии по вашему фильтру — сразу в бота.Подключить
  2. Мэтчи по резюмеЗагрузите резюме — покажем, где вы подходите лучше всего.Загрузить
  3. Сохранить фильтрНастройте поиск один раз и возвращайтесь к новым вакансиям.Настроить
Что нового на TalantoTalanto осенью: поиск с цифрами, вакансия по шагам и каталог компаний

Для работодателей

Опубликуйте вакансию — отклики придут в ваш кабинет.

  1. Вакансиябесплатно
  2. Откликиконтакты бесплатно
  3. Наймэтапы и интервью

40 компаний публикуют вакансии напрямую · 4 391 кандидат открыт к предложениям

Разместить вакансию

Популярные направления

Все подборки
  • Python6 244
  • Облачные технологии4 749
  • QA вакансии1 736
  • Android1 148
  • Инженер данных800
  • Продакт-менеджер321

Разработка

  • iOS1 092
  • Backend вакансии1 046
  • Fullstack вакансии453
  • AI вакансии391
  • Frontend вакансии376
  • Mobile вакансии27

По стеку

  • Go3 590
  • Java2 153
  • Kotlin942
  • Node.js767
  • Rust544
  • .NET496
  • PHP267
  • C++220
  • C#198

DevOps и инфраструктура

  • Kubernetes2 686
  • Linux-инфраструктура2 117
  • DevOps вакансии1 960
  • Terraform / IaC1 615
  • CI/CD871
  • Мониторинг и Observability742
  • SRE228
  • Кибербезопасность47

Аналитика и данные

  • Аналитик данных495
  • Data Scientist449
  • Бизнес-аналитик351
  • Системный аналитик54

Другие направления

  • Проджект-менеджер109
  • UI/UX дизайн70
  • Ручное тестирование14

По регионам

  • Вакансии в США23 835
  • Вакансии в Европе9 341
  • Работа в России3 283
  • Вакансии в Канаде2 140

По формату

  • Удалённые вакансии41 311
  • Релокация в США23 835
  • Гибридная работа4 058
  • Офисная работа2 949

По уровню

  • Senior вакансии20 396
  • Middle вакансии11 620
  • Junior вакансии3 665

Сейчас нанимают

Все компании
  • Rakuten188 вакансий
  • ASML163 вакансии
  • Wise139 вакансий
  • Grab134 вакансии
  • Infobip28 вакансий
  • Adyen23 вакансии
  • Darktrace17 вакансий
  • Spotify15 вакансий
  • Celonis11 вакансий
  • Razorpay9 вакансий

Вакансии из 344 источников: карьерные страницы компаний и джоб-борды.

КомпанииО насНовостиПубличная офертаУсловия использованияПолитика конфиденциальностиПоддержка
←К теме FastAPIВсе вопросы
FastAPISeniorПроектирование систем

Как реализовать логирование запросов и трейсинг в FastAPI?

В закладки
Сначала попробуйте ответить сами30 секунд
Сравнить с ответом ↓

Логирование в FastAPI строится на structlog (JSON + contextvars для request_id), middleware для логирования каждого запроса, prometheus-fastapi-instrumentator для метрик и OpenTelemetry для distributed tracing с экспортом в Jaeger/Tempo.

Структурированное логирование с structlog

Стандартный logging выводит текст — сложно парсить в ELK/Loki. structlog формирует JSON-строки с произвольными полями, включая request_id для корреляции.

# app/core/logging.py
import structlog
import logging

def setup_logging(debug: bool = False):
    logging.basicConfig(
        format="%(message)s",
        level=logging.DEBUG if debug else logging.INFO,
    )
    structlog.configure(
        processors=[
            structlog.contextvars.merge_contextvars,
            structlog.processors.add_log_level,
            structlog.processors.TimeStamper(fmt="iso"),
            structlog.processors.JSONRenderer(),
        ],
        logger_factory=structlog.PrintLoggerFactory(),
    )

logger = structlog.get_logger()

Middleware для логирования запросов

import uuid
import time
from starlette.middleware.base import BaseHTTPMiddleware
from starlette.requests import Request
import structlog

logger = structlog.get_logger()

class RequestLoggingMiddleware(BaseHTTPMiddleware):
    async def dispatch(self, request: Request, call_next):
        request_id = str(uuid.uuid4())
        structlog.contextvars.clear_contextvars()
        structlog.contextvars.bind_contextvars(
            request_id=request_id,
            method=request.method,
            path=request.url.path,
        )

        start = time.perf_counter()
        response = await call_next(request)
        duration_ms = (time.perf_counter() - start) * 1000

        logger.info(
            "request_handled",
            status_code=response.status_code,
            duration_ms=round(duration_ms, 2),
        )
        response.headers["X-Request-ID"] = request_id
        return response

Метрики с prometheus-fastapi-instrumentator

from fastapi import FastAPI
from prometheus_fastapi_instrumentator import Instrumentator

app = FastAPI()

Instrumentator().instrument(app).expose(app, endpoint="/metrics")
# теперь /metrics отдаёт http_requests_total, http_request_duration_seconds и др.

Distributed Tracing с OpenTelemetry

# pip install opentelemetry-sdk opentelemetry-instrumentation-fastapi
#             opentelemetry-exporter-otlp
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.trace_exporter import OTLPSpanExporter
from opentelemetry.instrumentation.fastapi import FastAPIInstrumentor
from opentelemetry.instrumentation.sqlalchemy import SQLAlchemyInstrumentor

def setup_tracing(app):
    provider = TracerProvider()
    exporter = OTLPSpanExporter(endpoint="http://jaeger:4317", insecure=True)
    provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(exporter))
    trace.set_tracer_provider(provider)

    FastAPIInstrumentor.instrument_app(app)
    SQLAlchemyInstrumentor().instrument(engine=engine)  # трейсит SQL-запросы

Добавление кастомных span

from opentelemetry import trace

tracer = trace.get_tracer(__name__)

@app.get("/orders/{order_id}")
async def get_order(order_id: int):
    with tracer.start_as_current_span("fetch_order") as span:
        span.set_attribute("order.id", order_id)
        order = await order_service.get(order_id)
        span.set_attribute("order.status", order.status)
    return order

Подводные камни

  • Логирование тела запроса — request.body() можно прочитать только один раз; после чтения в middleware тело будет пустым для endpoint. Используйте request.body() с последующим созданием нового Request-объекта через receive.
  • structlog contextvars и asyncio — contextvars изолированы per-coroutine; при запуске фоновых задач (asyncio.create_task) контекст не наследуется автоматически — нужно явно копировать через copy_context().
  • Sampling rate трейсинга — трейсить 100% запросов в high-traffic сервисе дорого. Настраивайте TraceIdRatioBased(0.1) для выборочного сбора.
  • Sensitive data в span attributes — OpenTelemetry по умолчанию включает URL с query params; маскируйте пароли и токены через кастомный SpanProcessor.
  • prometheus-fastapi-instrumentator и /metrics без auth — endpoint /metrics должен быть закрыт от публичного доступа; добавьте IP-whitelist в nginx или token auth.
  • Дублирование request_id — если nginx или API gateway уже добавляет X-Request-ID, читайте его из заголовков вместо генерации нового: request.headers.get("X-Request-ID", str(uuid.uuid4())).
  • JSON-логи с большими payload — логирование тела ответа с большими JSON-массивами может замедлить сервис и засорить хранилище логов; обрезайте до разумного размера.

Частые вопросы на собеседовании

  • Как FastAPI использует Pydantic-модели для валидации запросов и ответов?
  • Как интегрировать SQLAlchemy с FastAPI для работы с базой данных?
  • Как реализовать аутентификацию через OAuth2 и JWT-токены в FastAPI?
  • Что такое ASGI и чем FastAPI/Uvicorn отличается от WSGI-серверов?

Типичные ошибки

  • Описывать logging and tracing только как термин и не показывать механизм на минимальном примере.
  • Игнорировать ошибки, пустые данные, конкурентный доступ или границы транзакции.
  • Не связывать поведение с официальным контрактом FastAPI и реальной эксплуатацией.

Что проверяет интервьюер

  • Объясняет logging and tracing через последовательность действий, а не через набор ключевых слов.
  • Приводит короткий кодовый пример или production-сценарий с ожидаемым поведением.
  • Называет хотя бы один риск: производительность, безопасность, транзакции, память или сопровождение.
  • Умеет обсудить отказ, наблюдаемость и rollback без изменения публичного контракта.

Как вы знаете этот вопрос?

Проверить себя по теме FastAPI →

Источники

  • https://fastapi.tiangolo.com/features/
  • https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/first-steps/
←Предыдущий вопросКак реализовать response models и почему они важны?Следующий вопрос→Как структурировать большое FastAPI-приложение (routers, dependencies, settings)?

Связанные темы

FastAPIapi-designproduction-architecturetechnical-reasoning

Вакансии с этим навыком

  • Junior Fullstack-разработчик (AI-assisted development)
  • Principal Fullstack Developer
  • AI Engineer / Python Developer
  • Python Developer (AI Agents)
  • Python Team Lead