一、简单的实时文件处理(单一文件)
假设我们要实时读取的日志的路径为: /data/mongodb/shard1/log/pg.csv
那么我们可以在python文件中使用shell脚本命令tail -F 进行实时读取并操作
代码如下:
import re import codecs import subprocess def pg_data_to_elk(): p = subprocess.Popen('tail -F /data/mongodb/shard1/log/pg.csv', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE,) #起一个进程,执行shell命令 while True: line = p.stdout.readline() #实时获取行 if line: #如果行存在的话 xxxxxxxxxxxx your operation
简单解释一下subprocess模块:
subprocess允许你生成新的进程,连接到它们的 input/output/error 管道,并获取它们的返回(状态)码。
subprocess.Popen介绍
该类用于在一个新的进程中执行一个子程序。
subprocess.Popen的构造函数
class subprocess.Popen(args, bufsize=-1, executable=None, stdin=None, stdout=None, stderr=None, preexec_fn=None, close_fds=True, shell=False, cwd=None, env=None, universal_newlines=False, startup_info=None, creationflags=0, restore_signals=True, start_new_session=False, pass_fds=())
参数说明:
args: 要执行的shell命令,可以是字符串,也可以是命令各个参数组成的序列。当该参数的值是一个字符串时,该命令的解释过程是与平台相关的,因此通常建议将args参数作为一个序列传递。
stdin, stdout, stderr: 分别表示程序标准输入、输出、错误句柄。
shell: 该参数用于标识是否使用shell作为要执行的程序,如果shell值为True,则建议将args参数作为一个字符串传递而不要作为一个序列传递。
二、复杂的实时文件处理(不断产生新文件)
如果日志会在满足一定条件下产生新的日志文件,比如log1.csv已经到了20M,那么则会写入log2.csv,这样一天下来大概有1000多个文件,且不断产生新的,那么如何进行实时获取呢?
思路如下:
在实时监听(tail -F)中加入当前文件的大小判定,如果当前文件大小大于20M,那么跳出实时监听,获取新的日志文件。(如果有其他判定条件也是这个思路,只不过把当前文件大小的判定换成你所需要的判定)
代码如下:
import re import os import time import codecs import subprocess from datetime import datetime path = '/home/liao/python/csv' time_now_day = datetime.now.strftime('%Y-%m-%d') def get_file_size(new_file): fsize = os.path.getsize(new_file) fsize = fsize/float(1024*1024) return fsize def get_the_new_file(): files = os.listdir(path) files_list = list(filter(lambda x:x[-4:]=='.csv' and x[11:21]==time_now_day, files)) files_list.sort(key=lambda fn:os.path.getmtime(path + '/' + fn) if not os.path.isdir(path + '/' + fn) else 0) new_file = os.path.join(path, files_list[-1]) return new_file def pg_data_to_elk(): while True: new_file = get_the_new_file() p = subprocess.Popen('tail -F {0}'.format(new_file), shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE,) #起一个进程,执行shell命令 while True: line = p.stdout.readline() #实时获取行 if line: #如果行存在的话 if get_file_size(new_file) > 20: #如果大于20M,则跳出循环 break xxxxxxxxxxxx your operation time.sleep(3)
以上是怎么使用Python3实时操作处理日志文件的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

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Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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