


Bagaimana untuk melaksanakan pemuatan panas fail konfigurasi dalam Python
Latar Belakang
Disebabkan keperluan kerja terkini, adalah perlu untuk menambah fungsi baharu pada projek sedia ada untuk melaksanakan fungsi muat semula panas konfigurasi. Muat semula panas konfigurasi yang dipanggil bermakna selepas perkhidmatan menerima mesej kemas kini konfigurasi, kami boleh menggunakan konfigurasi terkini untuk melaksanakan tugas tanpa memulakan semula perkhidmatan.
Cara melaksanakan
Di bawah saya menggunakan kaedah berbilang proses, berbilang benang dan coroutine untuk melaksanakan pemuatan panas konfigurasi.
Gunakan berbilang proses untuk melaksanakan pemuatan panas konfigurasi
Jika kami menggunakan berbilang proses dalam pelaksanaan kod, proses utama 1 mengemas kini konfigurasi dan menghantar arahan, dan panggilan tugas adalah proses 2. Bagaimana untuk melaksanakan konfigurasi pemuatan panas?
Gunakan semaphore isyarat untuk melaksanakan pemuatan panas
Apabila proses utama menerima mesej kemas kini konfigurasi (bagaimana bacaan konfigurasi menerima mesej kemas kini konfigurasi ? Kami tidak akan membincangkannya di sini lagi), proses utama menghantar isyarat bunuh ke sub-proses 1, sub-proses 1 keluar selepas menerima isyarat bunuh, dan kemudian fungsi pemprosesan isyarat memulakan proses baharu, menggunakan fail konfigurasi terkini. Teruskan dengan misi.
fungsi utama
def main(): # 启动一个进程执行任务 p1 = Process(target=run, args=("p1",)) p1.start() monitor(p1, run) # 注册信号 processes["case100"] = p1 #将进程pid保存 num = 0 while True: # 模拟获取配置更新 print( f"{multiprocessing.active_children()=}, count={len(multiprocessing.active_children())}\n") print(f"{processes=}\n") sleep(2) if num == 4: kill_process(processes["case100"]) # kill 当前进程 if num == 8: kill_process(processes["case100"]) # kill 当前进程 if num == 12: kill_process(processes["case100"]) # kill 当前进程 num += 1
fungsi pengendali_isyarat
def signal_handler(process: Process, func, signum, frame): # print(f"{signum=}") global counts if signum == 17: # 17 is SIGCHILD # 这个循环是为了忽略SIGTERM发出的信号,避免抢占了主进程发出的SIGCHILD for signame in [SIGTERM, SIGCHLD, SIGQUIT]: signal.signal(signame, SIG_DFL) print("Launch a new process") p = multiprocessing.Process(target=func, args=(f"p{counts}",)) p.start() monitor(p, run) processes["case100"] = p counts += 1 if signum == 2: if process.is_alive(): print(f"Kill {process} process") process.terminate() signal.signal(SIGCHLD, SIG_IGN) sys.exit("kill parent process")
Kod lengkap adalah seperti berikut
#! /usr/local/bin/python3.8 from multiprocessing import Process from typing import Dict import signal from signal import SIGCHLD, SIGTERM, SIGINT, SIGQUIT, SIG_DFL, SIG_IGN import multiprocessing from multiprocessing import Process from typing import Callable from data import processes import sys from functools import partial import time processes: Dict[str, Process] = {} counts = 2 def run(process: Process): while True: print(f"{process} running...") time.sleep(1) def kill_process(process: Process): print(f"kill {process}") process.terminate() def monitor(process: Process, func: Callable): for signame in [SIGTERM, SIGCHLD, SIGINT, SIGQUIT]: # SIGTERM is kill signal. # No SIGCHILD is not trigger singnal_handler, # No SIGINT is not handler ctrl+c, # No SIGQUIT is RuntimeError: reentrant call inside <_io.BufferedWriter name='<stdout>'> signal.signal(signame, partial(signal_handler, process, func)) def signal_handler(process: Process, func, signum, frame): print(f"{signum=}") global counts if signum == 17: # 17 is SIGTERM for signame in [SIGTERM, SIGCHLD, SIGQUIT]: signal.signal(signame, SIG_DFL) print("Launch a new process") p = multiprocessing.Process(target=func, args=(f"p{counts}",)) p.start() monitor(p, run) processes["case100"] = p counts += 1 if signum == 2: if process.is_alive(): print(f"Kill {process} process") process.terminate() signal.signal(SIGCHLD, SIG_IGN) sys.exit("kill parent process") def main(): p1 = Process(target=run, args=("p1",)) p1.start() monitor(p1, run) processes["case100"] = p1 num = 0 while True: print( f"{multiprocessing.active_children()=}, count={len(multiprocessing.active_children())}\n") print(f"{processes=}\n") time.sleep(2) if num == 4: kill_process(processes["case100"]) if num == 8: kill_process(processes["case100"]) if num == 12: kill_process(processes["case100"]) num += 1 if __name__ == '__main__': main()
Hasil pelaksanaan adalah seperti berikut
multiprocessing.active_children()=[<Process name='Process-1' pid=2533 parent=2532 started>], count=1 processes={'case100': <Process name='Process-1' pid=2533 parent=2532 started>} p1 running... p1 running... kill <Process name='Process-1' pid=2533 parent=2532 started> multiprocessing.active_children()=[<Process name='Process-1' pid=2533 parent=2532 started>], count=1 processes={'case100': <Process name='Process-1' pid=2533 parent=2532 started>} signum=17 Launch a new process p2 running... p2 running... multiprocessing.active_children()=[<Process name='Process-2' pid=2577 parent=2532 started>], count=1 processes={'case100': <Process name='Process-2' pid=2577 parent=2532 started>} p2 running... p2 running... multiprocessing.active_children()=[<Process name='Process-2' pid=2577 parent=2532 started>], count=1 processes={'case100': <Process name='Process-2' pid=2577 parent=2532 started>} p2 running... p2 running... multiprocessing.active_children()=[<Process name='Process-2' pid=2577 parent=2532 started>], count=1 processes={'case100': <Process name='Process-2' pid=2577 parent=2532 started>} p2 running... p2 running... kill <Process name='Process-2' pid=2577 parent=2532 started> signum=17 Launch a new process multiprocessing.active_children()=[<Process name='Process-2' pid=2577 parent=2532 stopped exitcode=-SIGTERM>], count=1 processes={'case100': <Process name='Process-3' pid=2675 parent=2532 started>} p3 running... p3 running... multiprocessing.active_children()=[<Process name='Process-3' pid=2675 parent=2532 started>], count=1
Ringkasan
Faedah: Menggunakan semaphore boleh menangani masalah komunikasi antara pelbagai proses.
Kelemahan: Kod sukar ditulis dan kod bertulis sukar difahami. Anda mesti biasa dengan penggunaan semafor, jika tidak, ia adalah mudah untuk menulis pepijat untuk diri sendiri (Semua pemula harus menggunakannya dengan berhati-hati, kecuali pemandu berpengalaman.)
Perkara lain yang tidak difahami secara khusus ialah <. 🎜> menghantar isyarat adalah process.terminate()
dan nombornya ialah 15, tetapi kali pertama SIGTERM
menerima isyarat itu adalah nombor=17 Jika saya ingin mengendalikan isyarat 15, ia akan menyebabkan masalah yang sebelumnya proses tidak boleh dibunuh. Sesiapa yang biasa dengan semaphore dialu-alukan untuk memberi nasihat kepada kami. signal_handler
fungsi penjadual
def scheduler(): while True: print('wait message...') case_configurations = scheduler_notify_queue.get() print(f"Got case configurations {case_configurations=}...") task_schedule_event.set() # 设置set之后, is_set 为True print(f"Schedule will start ...") while task_schedule_event.is_set(): # is_set 为True的话,那么任务就会一直执行 run(case_configurations) print("Clearing all scheduling job ...")
fungsi penjadual_event
def event_scheduler(case_config): scheduler_notify_queue.put(case_config) print(f"Put cases config to the Queue ...") task_schedule_event.clear() # clear之后,is_set 为False print(f"Clear scheduler jobs ...") print(f"Schedule job ...")
Kod lengkap Keputusan pelaksanaan adalah seperti berikut
import multiprocessing import time scheduler_notify_queue = multiprocessing.Queue() task_schedule_event = multiprocessing.Event() def run(case_configurations: str): print(f'{case_configurations} running...') time.sleep(3) def scheduler(): while True: print('wait message...') case_configurations = scheduler_notify_queue.get() print(f"Got case configurations {case_configurations=}...") task_schedule_event.set() print(f"Schedule will start ...") while task_schedule_event.is_set(): run(case_configurations) print("Clearing all scheduling job ...") def event_scheduler(case_config: str): scheduler_notify_queue.put(case_config) print(f"Put cases config to the Queue ...") task_schedule_event.clear() print(f"Clear scheduler jobs ...") print(f"Schedule job ...") def main(): scheduler_notify_queue.put('1') p = multiprocessing.Process(target=scheduler) p.start() count = 1 print(f'{count=}') while True: if count == 5: event_scheduler('100') if count == 10: event_scheduler('200') count += 1 time.sleep(1) if __name__ == '__main__': main()
wait message... Got case configurations case_configurations='1'... Schedule will start ... 1 running... 1 running... Put cases config to the Queue ... Clear scheduler jobs ... Schedule job ... Clearing all scheduling job ... wait message... Got case configurations case_configurations='100'... Schedule will start ... 100 running... Put cases config to the Queue ... Clear scheduler jobs ... Schedule job ... Clearing all scheduling job ... wait message... Got case configurations case_configurations='200'... Schedule will start ... 200 running... 200 running...
Ringkasan
Menggunakan pemberitahuan acara Acara, kod kurang terdedah kepada ralat, kurang kod ditulis dan lebih mudah dibaca. Berbanding dengan kaedah semaphore sebelumnya, adalah disyorkan agar anda menggunakan kaedah ini lebih kerap. Menggunakan multi-threading atau coroutine sebenarnya adalah sama dengan kaedah pelaksanaan di atas. Satu-satunya perbezaan ialah perpustakaan yang berbeza dipanggil, dan queue
.event
# threading scheduler_notify_queue = queue.Queue() task_schedule_event = threading.Event() # async scheduler_notify_queue = asyncio.Queue() task_schedule_event = asyncio.Event()
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan pemuatan panas fail konfigurasi dalam Python. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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

Kelajuan XML mudah alih ke PDF bergantung kepada faktor -faktor berikut: kerumitan struktur XML. Kaedah Penukaran Konfigurasi Perkakasan Mudah Alih (Perpustakaan, Algoritma) Kaedah Pengoptimuman Kualiti Kod (Pilih perpustakaan yang cekap, mengoptimumkan algoritma, data cache, dan menggunakan pelbagai threading). Secara keseluruhannya, tidak ada jawapan mutlak dan ia perlu dioptimumkan mengikut keadaan tertentu.

Tidak mustahil untuk menyelesaikan penukaran XML ke PDF secara langsung di telefon anda dengan satu aplikasi. Ia perlu menggunakan perkhidmatan awan, yang boleh dicapai melalui dua langkah: 1. Tukar XML ke PDF di awan, 2. Akses atau muat turun fail PDF yang ditukar pada telefon bimbit.

Tiada fungsi jumlah terbina dalam dalam bahasa C, jadi ia perlu ditulis sendiri. Jumlah boleh dicapai dengan melintasi unsur -unsur array dan terkumpul: Versi gelung: SUM dikira menggunakan panjang gelung dan panjang. Versi Pointer: Gunakan petunjuk untuk menunjuk kepada unsur-unsur array, dan penjumlahan yang cekap dicapai melalui penunjuk diri sendiri. Secara dinamik memperuntukkan versi Array: Perlawanan secara dinamik dan uruskan memori sendiri, memastikan memori yang diperuntukkan dibebaskan untuk mengelakkan kebocoran ingatan.

XML boleh ditukar kepada imej dengan menggunakan perpustakaan penukar XSLT atau imej. XSLT Converter: Gunakan pemproses XSLT dan stylesheet untuk menukar XML ke imej. Perpustakaan Imej: Gunakan perpustakaan seperti PIL atau ImageMagick untuk membuat imej dari data XML, seperti bentuk lukisan dan teks.

Permohonan yang menukarkan XML terus ke PDF tidak dapat dijumpai kerana mereka adalah dua format yang berbeza. XML digunakan untuk menyimpan data, manakala PDF digunakan untuk memaparkan dokumen. Untuk melengkapkan transformasi, anda boleh menggunakan bahasa pengaturcaraan dan perpustakaan seperti Python dan ReportLab untuk menghuraikan data XML dan menghasilkan dokumen PDF.

Tiada aplikasi yang boleh menukar semua fail XML ke dalam PDF kerana struktur XML adalah fleksibel dan pelbagai. Inti XML ke PDF adalah untuk menukar struktur data ke dalam susun atur halaman, yang memerlukan parsing XML dan menjana PDF. Kaedah umum termasuk parsing XML menggunakan perpustakaan python seperti ElementTree dan menjana PDF menggunakan perpustakaan ReportLab. Untuk XML yang kompleks, mungkin perlu menggunakan struktur transformasi XSLT. Apabila mengoptimumkan prestasi, pertimbangkan untuk menggunakan multithreaded atau multiprocesses dan pilih perpustakaan yang sesuai.

Alat pemformatan XML boleh menaip kod mengikut peraturan untuk meningkatkan kebolehbacaan dan pemahaman. Apabila memilih alat, perhatikan keupayaan penyesuaian, pengendalian keadaan khas, prestasi dan kemudahan penggunaan. Jenis alat yang biasa digunakan termasuk alat dalam talian, pemalam IDE, dan alat baris arahan.

Gunakan kebanyakan editor teks untuk membuka fail XML; Jika anda memerlukan paparan pokok yang lebih intuitif, anda boleh menggunakan editor XML, seperti editor XML oksigen atau XMLSPY; Jika anda memproses data XML dalam program, anda perlu menggunakan bahasa pengaturcaraan (seperti Python) dan perpustakaan XML (seperti XML.Etree.ElementTree) untuk menghuraikan.
