在业务稳定性要求比较高的情况下,运维为能及时发现问题,有时需要对应用程序的日志进行实时分析,当符合某个条件时就立刻报警,而不是被动等待出问题后去解决,比如要监控nginx的$request_time和$upstream_response_time时间,分析出最耗时的请求,然后去改进代码,这时就要对日志进行实时分析了,发现时间长的语句就要报警出来,提醒开发人员要关注,当然这是其中一个应用场景,通过这种监控方式还可以应用到任何需要判断或分析文件的地方,所以今天我们就来看看如何用python实现实时监控文件,我给三个方法实例::
第一种:
这个是最简单的和容易理解的,因为大家都知道linux下有tail命令,所以你可以直接用Popen()函数去调用这个命令来执行获取输出,代码如下:
logfile='access.log' command='tail -f ‘+logfile+'|grep “timeout”‘ popen=subprocess.Popen(command,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE,shell=True) while True: line=popen.stdout.readline().strip() print line
第二种:
采用python对文件的操作来实现,用文件对象的tell(), seek()方法分别得到当前文件位置和要移动到的位置,代码如下:
import time file = open(‘access.log') while 1: where = file.tell() line = file.readline() if not line: time.sleep(1) file.seek(where) else: print line,
第三种:
利用python的 yield来实现一个生成器函数,然后调用这个生成器函数,这样当日志文件有变化时就打印新的行,代码如下:
import time def follow(thefile): thefile.seek(0,2) while True: line = thefile.readline() if not line: time.sleep(0.1) continue yield line if __name__ == ‘__main__': logfile = open(“access-log”,”r”) loglines = follow(logfile) for line in loglines: print line,
最后解释下seek()函数的用法,这个函数接收2个参数:file.seek(off, whence=0),从文件中移动off个操作标记(文件指针),正数往结束方向移动,负数往开始方向移动。如果设定了whence参数,就以whence设定的起始位为准,0代表从头开始,1代表当前位置,2代表文件最末尾位置。
以上就是三个常用方法,具体日志分析的代码大家可以根据自己的业务逻辑去实现,完毕。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支PHP中文网。
更多python实现实时监控文件相关文章请关注PHP中文网!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa