python标准库中的logging模块在记录日志时经常会用到,但在实际使用发现它自带的用于本地日志回滚的类 logging.handlers.RotatingFileHandler 在多进程环境下会出现不同进程向不同文件写的问题,原因就是在当前 日志文件写满后回滚的时候没有处理好并发问题(或者可以说基本没处理),因此自己实现了一个相似功能的类, 本来是打算使用多进程锁,写完后发现没啥用...,于是就新建了一个.lock文件作为锁来处理多进程.用文件的 修改时间来控制只能有一个进程访问. 代码如

Supervisor 是基于 Python 的进程管理工具,只能运行在 Unix-Like 的系统上,也就是无法运行在 Windows 上.Supervisor 官方版目前只能运行在 Python 2.4 以上版本,但是还无法运行在 Python 3 上,不过已经有一个 Python 3 的移植版 supervisor-py3k. 什么情况下我们需要进程管理呢?就是执行一些需要以守护进程方式执行的程序,比如一个后台任务,我最常用的是用来启动和管理基于 Tornado 写的 Web 程序. 除此之

1 引言 最近在开发一个应用软件,为方便调试和后期维护,在代码中添加了日志,用的是Python内置的logging模块,看了许多博主的博文,颇有所得.不得不说,有许多博主大牛总结得确实很好.似乎我再写关于logging的博文有些多余,但不写总结又总觉得没掌握.那就写写吧,也方便日后回顾. 开始总结之前,先感谢几位博主,他们的博客写得很是详尽: 云游道士的博文:https://www.cnblogs.com/yyds/p/6901864.html Nicholas的博文:https://www.c

因为我的个人网站 restran.net 已经启用,博客园的内容已经不再更新.请访问我的个人网站获取这篇文章的最新内容,Python 中 logging 日志模块在多进程环境下的使用 使用 Python 来写后台任务时,时常需要使用输出日志来记录程序运行的状态,并在发生错误时将错误的详细信息保存下来,以别调试和分析.Python 的 logging 模块就是这种情况下的好帮手. logging 模块可以指定日志的级别,DEBUG.INFO.WARNING.ERROR.CRITICAL,例如可以在

最近修改了项目里的logging相关功能,用到了Python标准库里的logging模块,在此做一些记录.主要是从官方文档和stackoverflow上查询到的一些内容. 官方文档 技术博客 基本用法 下面的代码展示了logging最基本的用法. # -*- coding: utf-8 -*- import logging import sys # 获取logger实例,如果参数为空则返回root logger logger = logging.getLogger("AppName")

一.Supervisor简单介绍 supervisor是一个 Client/Server模式的系统,允许用户在类unix操作系统上监视和控制多个进程,或者可以说是多个程序.supervisor与launchd,daemontools,runit等程序有着相同的功能. 与其中某些程序不同的是,它并不作为"id 为 1的进程"而替代init.相反,它用于控制应用程序,像启动其它程序一样.通俗理解就是,把Supervisor服务管理的进程程序,它们作为supervisor的子进程来运行,而s

我们现在都知道python的多线程是个坑了,那么多进程在这个时候就变得很必要了.多进程实现了多CPU的利用,效率简直棒棒哒~~~ 拥有一个多进程程序: #!/usr/bin/env python #-*-coding:utf-8-*- __author__ = 'Eva_J' import multiprocessing import time def func(msg): for i in range(3): print msg time.sleep(1) if __name__ == "__

使用gdb调试Python进程 有时我们会想调试一个正在运行的Python进程,或者一个Python进程的coredump.例如现在遇到一个mod_wsgi的进程僵死了,不接受请求,想看看究竟是运行到哪行Python代码呢?这时就需要祭出gdb了.   主要是三步: 1)确保你的gdb版本>=7 2)安装python-debuginfo包(如:python-debuginfo-2.6.6-29.el6_2.2.x86_64.rpm,这个版本号一定要跟你所用的python版本一致(可以rpm -q

python脚本解析日志文件入库一般有三个重要的步骤:读文件.解析文件.入库.在这三个方面下功夫,可确保我们获得最优的性能(这里不讨论并发) 1 读文件:一次读一行,磁盘IO太多,效率低下:一次性读如全部文件内容,可能内存不够.采取一个折中的办法,每次读若干byte(具体大小视实际情况而定). 经过测试,得到结论,在我们写代码的时候应该这样写 f = open(path,'r') for line in f : ............. 这是系统提供的一种读文件的方法,一般比我们自己每次读若干

python 线程与进程简介 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构--进程控制块. 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 

Python切割nginx日志_小组_ThinkSAAS Python切割nginx日志

进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构——进程控制块. 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 进程一般由程序.数据集.进程控

python中两个常用来处理进程的模块分别是subprocess和multiprocessing,其中subprocess通常用于执行外部程序,比如一些第三方应用程序,而不是Python程序.如果需要实现调用外部程序的功能,python的psutil模块是更好的选择,它不仅支持subprocess提供的功能,而且还能对当前主机或者启动的外部程序进行监控,比如获取网络.cpu.内存等信息使用情况,在做一些自动化运维工作时支持的更加全面.multiprocessing是python的多进程模块,主要

用anaconda的pip安装第三方python包的日志 启动anaconda命令窗口: 开始> 所有程序> anaconda> anaconda prompt 会得到两行提示: Deactivating environment "d:\Anaconda2"... Activating environment "d:\Anaconda2"... 安装tushare包 在anaconda 命令窗口里: 输入 pip install tushare 安

Python线程 Threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time    def show(arg):     time.sleep(1)     print 'thread'+str(arg)    for i in range(10):     t = t

python/进程线程的总结 一.进程和线程的描述: 进程:最小的资源管理单位 线程:最小的执行单位 执行一个进程时就默认执行一个线程(主线程) 进程和线程的工作方式: 串行: 假如共有A.B.C任务, 串行的执行流程是第一个执行A任务,A任务执行完毕后再执行B任务,B任务执行完毕后最后执行C任务. 并发: 假如共有A.B.C任务,并行的执行流程是执行A任务一段时间,切换成B任务执行一段时间,在切换到C任务,直到A.B.C三个任务都执行完毕. 并行: 假如共有A.B.C任务,并发的执行流程是同一

以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers, handlers和formatters的配置函数进行了封装.另外,第二种配置方式

原文:https://blog.csdn.net/WZ18810463869/article/details/81147167 作为开发者,我们可以通过以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging

一.多道程序设计技术(详情参考:https://www.cnblogs.com/clschao/articles/9613464.html) 所谓多道程序设计技术,就是指允许多个程序同时进入内存并运行.即同时把多个程序放入内存,并允许它们交替在CPU中运行,它们共享系统中的各种硬.软件资源.当一道程序因I/O请求而暂停运行时,CPU便立即转去运行另一道程序. 在A程序计算时,I/O空闲, A程序I/O操作时,CPU空闲(B程序也是同样):必须A工作完成后,B才能进入内存中开始工作,两者是串行的,

1.python中的日志操作 安装log模块:pip install nnlog 参数:my_log = nnlog.Logger('server_log.log',level='debug',backCount=5,when='D',interval=2) ‘server_log.log’ 日志文件名称,必填参数 level 指log的级别,默认为debug级别.总共有debug,info, warning, error这四种级别 backCount=5 为默认值,是日志的保存时间,保存几天的

[转]Python之向日志输出中添加上下文信息 除了传递给日志记录函数的参数(如msg)外,有时候我们还想在日志输出中包含一些额外的上下文信息.比如,在一个网络应用中,可能希望在日志中记录客户端的特定信息,如:远程客户端的IP地址和用户名.这里我们来介绍以下几种实现方式: 通过向日志记录函数传递一个extra参数引入上下文信息 使用LoggerAdapters引入上下文信息 使用Filters引入上下文信息 一.通过向日志记录函数传递一个extra参数引入上下文信息 前面我们提到过,可以通过向日