Python에서 다중 처리 인식 로깅을 구현하는 방법
Python에서 다중 처리를 사용하면 독립적으로 실행되는 여러 프로세스를 생성할 수 있습니다. 그러나 로그 파일과 같은 공유 리소스에 액세스하는 것은 여러 프로세스가 동시에 쓰기를 시도할 수 있으므로 복잡해질 수 있습니다.
이 문제를 방지하기 위해 Python 다중 처리 모듈은 모듈 수준 다중 처리 인식 로깅 기능을 제공합니다. 이를 통해 로거는 한 번에 하나의 프로세스만 특정 파일 설명자에 기록하도록 하여 로그 메시지 왜곡을 방지할 수 있습니다.
그러나 프레임워크 내의 기존 모듈은 다중 처리를 인식하지 못할 수 있으므로 다음이 필요합니다. 대체 솔루션을 위해. 한 가지 접근 방식은 파이프를 통해 상위 프로세스에 로깅 메시지를 보내는 사용자 정의 로그 핸들러를 생성하는 것입니다.
이 접근 방식의 구현은 아래에 제공됩니다.
from logging.handlers import RotatingFileHandler import multiprocessing, threading, logging, sys, traceback class MultiProcessingLog(logging.Handler): def __init__(self, name, mode, maxsize, rotate): logging.Handler.__init__(self) # Set up the file handler for the parent process self._handler = RotatingFileHandler(name, mode, maxsize, rotate) # Create a queue to receive log messages from child processes self.queue = multiprocessing.Queue(-1) # Start a thread in the parent process to receive and log messages t = threading.Thread(target=self.receive) t.daemon = True t.start() def receive(self): while True: try: # Get a log record from the queue record = self.queue.get() # Log the record using the parent process's file handler self._handler.emit(record) # Exit the thread if an exception is raised except (KeyboardInterrupt, SystemExit): raise except EOFError: break except: traceback.print_exc(file=sys.stderr) def send(self, s): # Put the log record into the queue for the receiving thread self.queue.put_nowait(s) def _format_record(self, record): # Stringify any objects in the record to ensure that they can be sent over the pipe if record.args: record.msg = record.msg % record.args record.args = None if record.exc_info: dummy = self.format(record) record.exc_info = None return record def emit(self, record): try: # Format and send the log record through the pipe s = self._format_record(record) self.send(s) except (KeyboardInterrupt, SystemExit): raise except: self.handleError(record) def close(self): # Close the file handler and the handler itself self._handler.close() logging.Handler.close(self)
이 사용자 정의 로그 핸들러는 모듈을 허용합니다. 프레임워크 내에서 자체적으로 다중 처리를 인식하지 않고도 표준 로깅 방식을 사용할 수 있습니다. 로그 메시지는 파이프를 통해 하위 프로세스에서 상위 프로세스로 전송되어 메시지가 왜곡되지 않고 로그 파일에 올바르게 기록되도록 합니다.
위 내용은 Python에서 다중 처리 인식 로깅을 구현하는 방법: 대기열 기반 솔루션?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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