


Développez un système qui surveille un fichier journal situé sur un serveur distant, similaire à la commande Unix tail -f.
L'objectif de ce problème est :
L'objectif est de développer un système qui surveille un fichier journal situé sur un serveur distant, similaire à la commande Unix tail -f. Le fichier journal est continuellement complété par de nouvelles données. Ce système devrait être composé de :
Une application serveur qui suit les modifications en cours dans un fichier journal spécifié situé sur le même serveur. Cette application devrait être capable de transmettre les données nouvellement ajoutées en temps réel aux clients.
Une interface client Web, accessible via une URL (par exemple, http://localhost/log), conçue pour afficher les mises à jour des fichiers journaux de manière dynamique au fur et à mesure qu'elles se produisent, sans que l'utilisateur ait à recharger la page. Initialement, lors de la visite de la page, les utilisateurs devraient voir les 10 lignes les plus récentes du fichier journal.
Géré également les scénarios suivants :Le serveur doit activement transmettre les mises à jour aux clients pour garantir un délai minimal et obtenir des mises à jour aussi proches que possible du temps réel.
Étant donné que le fichier journal peut être très volumineux (potentiellement plusieurs gigaoctets), vous devrez développer une stratégie pour récupérer efficacement les 10 dernières lignes sans traiter l'intégralité du fichier.
Le serveur doit transmettre uniquement les nouveaux ajouts au fichier aux clients, plutôt que de renvoyer le fichier dans son intégralité.
Il est essentiel que le serveur prenne en charge les connexions simultanées de plusieurs clients sans dégradation des performances.
La page Web du client doit se charger rapidement sans rester en état de chargement après la demande initiale, et elle ne doit pas nécessiter de rechargement pour afficher les nouvelles mises à jour.
J'ai créé une application Flask avec une interface utilisateur simple qui affiche les 10 derniers messages.
J'ai utilisé le flask-socketio pour établir une connexion et j'ai également utilisé quelques concepts de base de gestion de fichiers comme fileObj.seek(), fileObj.tell() etc.
from flask import Flask, render_template from flask_socketio import SocketIO, emit from threading import Lock app = Flask(__name__) socketio = SocketIO(app) thread = None thread_lock = Lock() LOG_FILE_PATH = "./static/client.txt" last_position = 0 position_lock = Lock() @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @socketio.on('connect') def test_connect(): global thread with thread_lock: if thread is None: print("started execution in background!") thread = socketio.start_background_task(target=monitor_log_file) def monitor_log_file(): global last_position while True: try: with open(LOG_FILE_PATH, 'rb') as f: f.seek(0, 2) file_size = f.tell() if last_position != file_size: buffer_size = 1024 if file_size < buffer_size: buffer_size = file_size f.seek(-buffer_size, 2) lines = f.readlines() last_lines = lines[-10:] content = b'\n'.join(last_lines).decode('utf-8') socketio.sleep(1) # Add a small delay to prevent high CPU usage socketio.emit('log_updates', {'content': content}) print("Emitted new Lines to Client!") last_position = file_size else: pass except FileNotFoundError: print(f"Error: {LOG_FILE_PATH} not found.") except Exception as e: print(f"Error while reading the file: {e}") if __name__ == '__main__': socketio.run(app, debug=True, log_output=True, use_reloader=False)
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Basics</title> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/socket.io/4.5.4/socket.io.js"></script> </head> <body> <h1>User Updated Files Display it over here:</h1> <div id="output"></div> <script> var socket = io("http://127.0.0.1:5000"); socket.on('connect', function() { console.log('Connected to the server'); }); socket.on('disconnect', function() { console.log('Client disconnected'); }); socket.on('log_updates', function(data) { console.log("data", data); var div = document.getElementById('output'); var lines = data.content.split('\n'); div.innerHTML = ''; lines.forEach(function(line) { var p = document.createElement('p'); p.textContent = line; div.appendChild(p); }); }); </script> </body> </html>
Créez également un fichier client.log sous le dossier statique dans l'application flask.
N'hésitez pas à me corriger si j'ai fait quelque chose de mal. Commentez ci-dessous avec d’éventuelles corrections !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
