


Bagaimanakah Saya Boleh Menduakan sys.stdout Python kepada Fail Log dalam Kedua-dua Mod Interaktif dan Daemon?
Pendua sys.stdout ke Fail Log
Penduaan sys.stdout ke fail log membolehkan anda menangkap semua output, termasuk panggilan sistem , daripada aplikasi Python. Walaupun mudah, tugas ini menimbulkan cabaran unik apabila aplikasi beroperasi dalam kedua-dua mod interaktif dan daemon.
Mod Interaktif lwn Daemon
Dalam mod interaktif, anda mahu kedua-dua skrin dan fail log untuk menerima output. Walau bagaimanapun, dalam mod daemon, semua output harus diarahkan ke fail log. Fungsi os.dup2() berfungsi dengan baik untuk mengubah hala keluaran dalam mod daemon, tetapi ia tidak menyediakan penyelesaian yang mudah untuk menduplikasi output dalam mod interaktif tanpa mengubah suai panggilan sistem.
Penduaan Menggunakan Tee
Untuk mengatasi isu ini, anda boleh menggunakan kelas Tee, yang menyediakan cara untuk menduplikasi stdout kepada fail log. Berikut ialah contoh:
class Tee(object): def __init__(self, name, mode): self.file = open(name, mode) self.stdout = sys.stdout sys.stdout = self def __del__(self): sys.stdout = self.stdout self.file.close() def write(self, data): self.file.write(data) self.stdout.write(data) def flush(self): self.file.flush()
Kelas ini membolehkan anda mencipta tika Tee yang menggunakan nama fail log dan mod sebagai parameter. Kaedah write() menduplikasi output kepada kedua-dua fail log dan stdout.
Contoh Pelaksanaan
Untuk menggunakan kelas Tee:
with Tee('logfile.txt', 'w') as tee: print('Hello world!') os.system('ls -la')
Dalam contoh ini, semua output, termasuk panggilan sistem ke 'ls -la', akan ditulis pada kedua-dua skrin dan fail log 'logfile.txt'.
Penyelesaian ini merekodkan semua output dengan berkesan, termasuk output panggilan sistem, tanpa perlu mengubah suai panggilan sistem individu.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menduakan sys.stdout Python kepada Fail Log dalam Kedua-dua Mod Interaktif dan Daemon?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

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.

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.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
