


Überwachen von Dateiänderungen ohne Abfrage mit Python
Problem:
Sie haben eine Protokolldatei, die von einem anderen Prozess geschrieben wurde, den Sie überwachen möchten für Veränderungen. Immer wenn eine Änderung auftritt, müssen Sie die neuen Daten zur Verarbeitung lesen.
Hintergrund:
Sie haben darüber nachgedacht, die win32file.FindNextChangeNotification-Funktion der PyWin32-Bibliothek zu verwenden, sind sich aber nicht sicher, wie das geht Konfigurieren Sie es, um eine bestimmte Datei anzusehen.
Lösung: Einführung Watchdog
Anstelle von Polling ist die Verwendung der Watchdog-Bibliothek eine effizientere Option. So geht's:
import watchdog.observers import watchdog.events class MyEventHandler(watchdog.events.FileSystemEventHandler): def on_modified(self, path, metadata): # Read the modified log file and perform necessary processing # Create a Watchdog observer observer = watchdog.observers.Observer() # Add the log file path to be watched observer.schedule(MyEventHandler(), "path/to/log_file") # Start observing observer.start() # Wait indefinitely for changes observer.join()
Hinweis:
Wenn Sie eine Datei über ein zugeordnetes Netzlaufwerk überwachen, „hört“ Windows Aktualisierungen der Datei möglicherweise nicht wie auf einem lokale Festplatte. Erwägen Sie in solchen Szenarien einen anderen Ansatz.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Dateiänderungen in Python ohne Abfrage effizient überwachen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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