如何在 Python 中實現多處理感知日誌記錄
Python 中的多處理允許創建獨立運行的多個進程。但是,存取日誌檔案等共用資源可能會變得複雜,因為多個進程可能會嘗試同時寫入它們。
為了避免此問題,Python 多處理模組提供了模組級多處理感知日誌記錄功能。這使得記錄器能夠透過確保一次只有一個程序寫入特定檔案描述符來防止日誌訊息出現亂碼。
但是,框架內的現有模組可能不支援多處理,從而導致需要尋求替代解決方案。一種方法涉及建立自訂日誌處理程序,透過管道將日誌訊息傳送到父進程。
下面提供了此方法的實現:
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)
此自訂日誌處理程序允許模組在框架內使用標準日誌記錄實踐,而無需本身俱有多處理意識。日誌訊息透過管道從子進程發送到父進程,確保日誌訊息不會亂碼並正確寫入日誌檔案。
以上是如何在 Python 中實現多處理感知日誌記錄:基於佇列的解決方案?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

可以使用多種方法在Python中連接兩個列表:1.使用 操作符,簡單但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但會修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可讀性;4.使用itertools.chain函數,內存效率高但需額外導入;5.使用列表解析,優雅但可能過於復雜。選擇方法應根據代碼上下文和需求。

有多種方法可以合併Python列表:1.使用 操作符,簡單但對大列表不內存高效;2.使用extend方法,內存高效但會修改原列表;3.使用itertools.chain,適用於大數據集;4.使用*操作符,一行代碼合併小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,適用於大數據集和性能要求高的場景;6.使用append方法,適用於小列表但效率低。選擇方法時需考慮列表大小和應用場景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循環用於遍歷可迭代對象,while循環用於條件滿足時重複執行操作。 1)for循環示例:遍歷列表並打印元素。 2)while循環示例:猜數字遊戲,直到猜對為止。掌握循環原理和優化技巧可提高代碼效率和可靠性。

要將列表連接成字符串,Python中使用join()方法是最佳選擇。 1)使用join()方法將列表元素連接成字符串,如''.join(my_list)。 2)對於包含數字的列表,先用map(str,numbers)轉換為字符串再連接。 3)可以使用生成器表達式進行複雜格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。 4)處理混合數據類型時,使用map(str,mixed_list)確保所有元素可轉換為字符串。 5)對於大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增強效率和通用性。

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在Python中,可以通過多種方法連接列表並管理重複元素:1)使用 運算符或extend()方法可以保留所有重複元素;2)轉換為集合再轉回列表可以去除所有重複元素,但會丟失原有順序;3)使用循環或列表推導式結合集合可以去除重複元素並保持原有順序。


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