python BitTornado P2P分发大文件】的更多相关文章

P2P分发大文件思路 1.将软件包生成种子文件 2.通过saltstack将种子文件分发至每台服务器 3.每台服务器进行种子下载 推荐使用Twitter开源的murder.Twitter用它来分发大文件完成代码更新. 下载地址: https://github.com/lg/murder 本文介绍murder的dist,它是基于python开发的. murder dist murder_tracker.py  可以理解它为调度中心 murder_make_torrent.py  生成种子,并且注册…
一 应用场景描述 现在我需要向50+数量的服务器分发Logstash新版本的rpm包,大概220MB左右,直接使用Ansible的copy命令进行传输,命令如下: 1 ansible all  -m copy -a "src=/opt/software/logstash/logstash-agent-2.3.3-fb.centos6.x86_64.rpm dest=/opt/software/logstash" 在执行的过程中,很快就收到Zabbix网络监控的报警,报警项目就是瞬间流量…
在操作某个很多进程都要频繁用到的大文件的时候,应该尽早释放文件资源(f.close()) 前2种方法主要用到了列表解析,性能稍差,而最后一种使用的时候生成器表达式,相比列表解析,更省内存 列表解析和生成器表达式很相似: 列表解析 [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 生成器表达式 (expr for iter_var in iterable if cond_expr) 方法1:最原始 longest = 0 f = open(FILE_PATH…
背景 前段时间在做一个算法测试,需要对源于日志的数据进行分析才能获取到结果:日志文件较大,所以想要获取数据的变化曲线,增量读取是最好的方式. 网上有很多人的技术博客都是写的用for循环readline以及一个计数器去增量读取,假如文件很大,遍历一次太久.而且对于很多大文件的增量读取,如果遍历每一行比对历史记录的输出或者全都加载到内存通过历史记录的索引查找,是非常浪费资源的, 获取文件句柄的基本理论中就包含指针操作.linux的文件描述符的struct里有一个f_pos的这么个属性,里面存着文件当…
with open('a.csv','r') as f: for i in f: print(i) while True: a = f.readline() if not a: break f.readlines() 用with语句打开文件返回一个可以迭代的文件对象绑定在as后的变量f: 第一种:直接遍历文件对象,会自动使用IO缓存和内存管理,是一种很好的方法: 第二种:调用readline()方法,一次读取一行,也不会占用太大内存,但代码显得臃肿,而且,虽然readline()方法是用C实现的…
在我们日常工作中,难免会有处理日志文件的时候,当文件小的时候,基本不用当心什么,直接用file.read()或readlines()就可以了,但是如果是将一个10G大小的日志文件读取,即文件大于内存的大小,这么处理就有问题了,会将整个文件加载到内存中从而造成MemoryError … 也就是发生内存溢出. 下面分享几个解决办法: 对file对象进行迭代处理: with open('file_name', 'r') as file: for line in file: print line 优点:…
最近在做接口测试时,拿到一个分片上传文件的接口,http接口请求头中的Content-Type为multipart/form-data.需要在客户端将大文件分片成数据块后,依次传给服务端,由服务端还原成大文件,此外,为了确保传输后的数据是完整的,客户端会在分片前,根据原文件生成md5值并被携带在每次的http请求中,服务端在还原文件后会进行校验. 如何使用requests模块,实现上述接口测试的需求呢?首先,需要将问题分解: requests如何传输Content-Type为multipart/…
参考:https://stackoverflow.com/questions/519633/lazy-method-for-reading-big-file-in-python 最优雅方式: file.readlines() takes in an optional size argument which approximates the number of lines read in the lines returned. bigfile = open('bigfilename','r') t…
1. wget def download_big_file_with_wget(url, target_file_name): """ 使用wget下载大文件 Note: 需要系统安装wget """ import os import subprocess download_process = subprocess.Popen(["wget", "-c", "-O", target_fi…
非内存资源可以使用with 在python中逐行读取大文件 在我们日常工作中,难免会有处理日志文件的时候,当文件小的时候,基本不用当心什么,直接用file.read()或readlines()就可以了,但是如果是将一个10G大小的日志文件读取,即文件大于内存的大小,这么处理就有问题了,会将整个文件加载到内存中从而造成MemoryError - 也就是发生内存溢出. 对file对象进行迭代处理: with open('file_name', 'r') as file: for line in fi…