


Detaillierte Erläuterung des Python-Protokolldrucks und des Schreibens von Parallelitätsimplementierungscode
Im Allgemeinen verwendet jeder die Protokollierung zum Drucken, aber die Protokollierung ist threadsicher. Es gibt auch viele Einführungen in die Multiprozess-Einführung und die Konfiguration der Protokollierung.
Durch Tests wurde jedoch festgestellt, dass bei der Verwendung mehrerer Prozesse immer noch das Problem des wiederholten Schreibens von Dateien oder des Fehlens von Dateien beim normalen Drucken besteht.
Meine Protokollierungsanforderungen sind relativ einfach, ich kann Dateien unterscheiden und Protokolldateien korrekt schreiben.
Führen Sie eine Dateisperre ein. Die Protokollschreibfunktion ist in einer Operation_Logger-Klasse gekapselt.
Dieses Beispiel wird basierend auf Python3 implementiert. In diesem Beispiel schreiben 20 Prozesse gleichzeitig in jeweils 3 Dateien. Jede Datei schreibt mehr als 100 Datenzeilen pro Sekunde. Es gibt keine Datenredundanz oder Datenauslassungen in der Protokolldatei.
# -*-coding:utf-8-*- """ Author:yinshunyao Date:2017/3/5 0005下午 10:50 """ # import logging import os import time # 利用第三方系统锁实现文件锁定和解锁 if os.name == 'nt': import win32con, win32file, pywintypes LOCK_EX = win32con.LOCKFILE_EXCLUSIVE_LOCK LOCK_SH = 0 # The default value LOCK_NB = win32con.LOCKFILE_FAIL_IMMEDIATELY __overlapped = pywintypes.OVERLAPPED() def lock(file, flags): hfile = win32file._get_osfhandle(file.fileno()) win32file.LockFileEx(hfile, flags, 0, 0xffff0000, __overlapped) def unlock(file): hfile = win32file._get_osfhandle(file.fileno()) win32file.UnlockFileEx(hfile, 0, 0xffff0000, __overlapped) elif os.name == 'posix': from fcntl import LOCK_EX def lock(file, flags): fcntl.flock(file.fileno(), flags) def unlock(file): fcntl.flock(file.fileno(), fcntl.LOCK_UN) else: raise RuntimeError("File Locker only support NT and Posix platforms!") class _Logger: file_path = '' #初始化日志路径 @staticmethod def init(): if not _Logger.file_path: _Logger.file_path = '%s/Log' % os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) return True @staticmethod def _write(messge, file_name): if not messge: return True messge = messge.replace('\t', ',') file = '{}/{}'.format(_Logger.file_path, file_name) while True: try: f = open(file, 'a+') lock(f, LOCK_EX) break except: time.sleep(0.01) continue # 确保缓冲区内容写入到文件 while True: try: f.write(messge + '\n') f.flush() break except: time.sleep(0.01) continue while True: try: unlock(f) f.close() return True except: time.sleep(0.01) continue @staticmethod def write(message, file_name, only_print=False): if not _Logger.init(): return print(message) if not only_print: _Logger._write(message, file_name) class Logger: def __init__(self, logger_name, file_name=''): self.logger_name = logger_name self.file_name = file_name # 根据消息级别,自定义格式,生成消息 def _build_message(self, message, level): try: return '[%s]\t[%5s]\t[%8s]\t%s' \ % (time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), level, self.logger_name, message) except Exception as e: print('解析日志消息异常:{}'.format(e)) return '' def warning(self, message): _Logger.write(self._build_message(message, 'WARN'), self.file_name) def warn(self, message): _Logger.write(self._build_message(message, 'WARN'), self.file_name) def error(self, message): _Logger.write(self._build_message(message, 'ERROR'), self.file_name) def info(self, message): _Logger.write(self._build_message(message, 'INFO'), self.file_name, True) def debug(self, message): _Logger.write(self._build_message(message, 'DEBUG'), self.file_name) # 循环打印日志测试函数 def _print_test(count): logger = Logger(logger_name='test{}'.format(count), file_name='test{}'.format(count % 3)) key = 0 while True: key += 1 # print('{}-{}'.format(logger, key)) logger.debug('%d' % key) logger.error('%d' % key) if __name__ == '__main__': from multiprocessing import Pool, freeze_support freeze_support() # 进程池进行测试 pool = Pool(processes=20) count = 0 while count < 20: count += 1 pool.apply_async(func=_print_test, args=(count,)) else: pool.close() pool.join()
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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

VS -Code ist auf Mac verfügbar. Es verfügt über leistungsstarke Erweiterungen, GIT -Integration, Terminal und Debugger und bietet auch eine Fülle von Setup -Optionen. Für besonders große Projekte oder hoch berufliche Entwicklung kann VS -Code jedoch Leistung oder funktionale Einschränkungen aufweisen.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.
