怎么使用Python实现tail
1.第一版--从文件尾部读取实时数据主要思路是:打开文件,把指针移动到文件最后,然后有数据则输出数据,无数据则休眠一段时间.importtimeimportsysfromtypingimportCallable,NoReturnclassTail(object):def__init__(self,file_name:str,output:Callable[[str],NoReturn]=sys.stdout.write,interval:int=1):self.file_name:str=file_nam
1.第一版--从文件尾部读取实时数据
主要思路是: 打开文件, 把指针移动到文件最后, 然后有数据则输出数据, 无数据则休眠一段时间.
import time import sys from typing import Callable, NoReturn class Tail(object): def __init__( self, file_name: str, output: Callable[[str], NoReturn] = sys.stdout.write, interval: int = 1 ): self.file_name: str = file_name self.output: Callable[[str], NoReturn] = output self.interval: int = interval def __call__(self): with open(self.file_name) as f: f.seek(0, 2) # 从文件结尾处开始seek while True: line: str = f.readline() if line: self.output(line) # 使用print都会每次都打印新的一行 else: time.sleep(self.interval) if __name__ == '__main__': filename: str = sys.argv[0] Tail(filename)()
之后只要做如下调用即可:
python xxx.py filename
2.第二版--实现tail -f
tail -f默认先读取最后10行数据,再从文件尾部读取实时数据.如果对于小文件,可以先读取所有文件内容,并输出最后10行, 但是读取全文再获取最后10行的性能不高, 而从后滚10行的边界条件也很复杂, 先看先读取全文再获取最后10行的实现:
import time import sys from typing import Callable, NoReturn class Tail(object): def __init__( self, file_name: str, output: Callable[[str], NoReturn] = sys.stdout.write, interval: int = 1 ): self.file_name: str = file_name self.output: Callable[[str], NoReturn] = output self.interval: int = interval def __call__(self): with open(self.file_name) as f: self.read_last_line(f) while True: line: str = f.readline() if line: self.output(line) # 使用print都会每次都打印新的一行 else: time.sleep(self.interval) def read_last_line(self, f): last_lines = f.readlines()[-10:] for line in last_lines: self.output(line) if __name__ == '__main__': filename: str = sys.argv[0] Tail(filename)()
可以看到实现很简单, 相比第一版只多了个read_last_line的函数, 接下来就要解决性能的问题了, 当文件很大的时候, 这个逻辑是不行的, 特别是有些日志文件经常有几个G大, 如果全读出来内存就爆了. 而在Linux系统中, 没有一个接口可以指定指针跳到倒数10行, 只能使用如下方法来模拟输出倒数10行:
首先游标跳转到最新的字符, 保存当前游标, 然后预估一行数据的字符长度, 最好偏多, 这里我按1024字符长度为一行来处理
然后利用seek的方法,跳转到seek(-1024 * 10, 2)的字符, 这就是我们预估的倒数10行内的内容
接着对内容进行判断, 如果跳转的字符长度小于 10 * 1024, 则证明整个文件没有10行, 则采用原来的
read_last_line方法.如果跳转到字符长度等于1024 * 10, 则利用换行符计算已取字符长度共有多少行,如果行数大于10,那只输出最后10行,如果只读了4行,则继续读6*1024,直到读满10行为止
通过以上步奏, 就把倒数10行的数据计算好了可以打印出来, 可以进入追加数据了, 但是这时候文件内容可能发生改变了, 我们的游标也发生改变了, 这时候要把游标跳回到刚才保存的游标,防止漏打或者重复打印数据.
分析完毕后, 就可以开始重构read_last_line函数了.
import time
import sys
from typing import Callable, List, NoReturn
class Tail(object):
def __init__(
self,
file_name: str,
output: Callable[[str], NoReturn] = sys.stdout.write,
interval: int = 1,
len_line: int = 1024
):
self.file_name: str = file_name
self.output: Callable[[str], NoReturn] = output
self.interval: int = interval
self.len_line: int = len_line
def __call__(self, n: int = 10):
with open(self.file_name) as f:
self.read_last_line(f, n)
while True:
line: str = f.readline()
if line:
self.output(line) # 使用print都会每次都打印新的一行
else:
time.sleep(self.interval)
def read_last_line(self, file, n):
read_len: int = self.len_line * n
# 跳转游标到最后
file.seek(0, 2)
# 获取当前结尾的游标位置
now_tell: int = file.tell()
while True:
if read_len > file.tell():
# 如果跳转的字符长度大于原来文件长度,那就把所有文件内容打印出来
file.seek(0) # 由于read方法是按照游标进行打印, 所以要重置游标
last_line_list: List[str] = file.read().split('\n')[-n:]
# 重新获取游标位置
now_tell: int = file.tell()
break
# 跳转到我们预估的字符位置
file.seek(-read_len, 2)
read_str: str = file.read(read_len)
cnt: int = read_str.count('\n')
if cnt >= n:
# 如果获取的行数大于要求的行数,则获取前n行的行数
last_line_list: List[str] = read_str.split('\n')[-n:]
break
else:
# 如果获取的行数小于要求的行数,则预估需要获取的行数,继续获取
if cnt == 0:
line_per: int = read_len
else:
line_per: int = int(read_len / cnt)
read_len = line_per * n
for line in last_line_list:
self.output(line + '\n')
# 重置游标,确保接下来打印的数据不重复
file.seek(now_tell)
if __name__ == '__main__':
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-f", "--filename")
parser.add_argument("-n", "--num", default=10)
args, unknown = parser.parse_known_args()
if not args.filename:
raise RuntimeError('filename args error')
Tail(args.filename)(int(args.num))3.第三版--优雅的读取输出日志文件
可以发现实时读取那块的逻辑性能还是很差, 如果每秒读一次文件,实时性就太慢了,把间隔改小了,则处理器占用太多. 性能最好的情况是如果能得知文件更新再进行打印文件, 那性能就能得到保障了.庆幸的是,在Linux中inotify提供了这样的功能. 此外,日志文件有一个特点就是会进行logrotate,如果日志被logrotate了,那我们就需要重新打开文件,并进一步读取数据, 这种情况也可以利用到inotify, 当inotify获取到文件重新打开的事件时,我们就重新打开文件,再读取.
import os
import sys
from typing import Callable, List, NoReturn
import pyinotify
multi_event = pyinotify.IN_MODIFY | pyinotify.IN_MOVE_SELF # 监控多个事件
class InotifyEventHandler(pyinotify.ProcessEvent): # 定制化事件处理类，注意继承
"""
执行inotify event的封装
"""
f: 'open()'
filename: str
path: str
wm: 'pyinotify.WatchManager'
output: Callable
def my_init(self, **kargs):
"""pyinotify.ProcessEvent要求不能直接继承__init__, 而是要重写my_init, 我们重写这一段并进行初始化"""
# 获取文件
filename: str = kargs.pop('filename')
if not os.path.exists(filename):
raise RuntimeError('Not Found filename')
if '/' not in filename:
filename = os.getcwd() + '/' + filename
index = filename.rfind('/')
if index == len(filename) - 1 or index == -1:
raise RuntimeError('Not a legal path')
self.f = None
self.filename = filename
self.output: Callable = kargs.pop('output')
self.wm = kargs.pop('wm')
# 只监控路径,这样就能知道文件是否移动
self.path = filename[:index]
self.wm.add_watch(self.path, multi_event)
def read_line(self):
"""统一的输出方法"""
for line in self.f.readlines():
self.output(line)
def process_IN_MODIFY(self, event):
"""必须为process_事件名称，event表示事件对象, 这里表示监控到文件发生变化, 进行文件读取"""
if event.pathname == self.filename:
self.read_line()
def process_IN_MOVE_SELF(self, event):
"""必须为process_事件名称，event表示事件对象, 这里表示监控到文件发生重新打开, 进行文件读取"""
if event.pathname == self.filename:
# 检测到文件被移动重新打开文件
self.f.close()
self.f = open(self.filename)
self.read_line()
def __enter__(self) -> 'InotifyEventHandler':
self.f = open(self.filename)
return self
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
self.f.close()
class Tail(object):
def __init__(
self,
file_name: str,
output: Callable[[str], NoReturn] = sys.stdout.write,
interval: int = 1,
len_line: int = 1024
):
self.file_name: str = file_name
self.output: Callable[[str], NoReturn] = output
self.interval: int = interval
self.len_line: int = len_line
wm = pyinotify.WatchManager() # 创建WatchManager对象
inotify_event_handler = InotifyEventHandler(
**dict(filename=file_name, wm=wm, output=output)
) # 实例化我们定制化后的事件处理类, 采用**dict传参数
wm.add_watch('/tmp', multi_event) # 添加监控的目录，及事件
self.notifier = pyinotify.Notifier(wm, inotify_event_handler) # 在notifier实例化时传入,notifier会自动执行
self.inotify_event_handle: 'InotifyEventHandler' = inotify_event_handler
def __call__(self, n: int = 10):
"""通过inotify的with管理打开文件"""
with self.inotify_event_handle as i:
# 先读取指定的行数
self.read_last_line(i.f, n)
# 启用inotify的监听
self.notifier.loop()
def read_last_line(self, file, n):
read_len: int = self.len_line * n
# 获取当前结尾的游标位置
file.seek(0, 2)
now_tell: int = file.tell()
while True:
if read_len > file.tell():
# 如果跳转的字符长度大于原来文件长度,那就把所有文件内容打印出来
file.seek(0)
last_line_list: List[str] = file.read().split('\n')[-n:]
# 重新获取游标位置
now_tell: int = file.tell()
break
file.seek(-read_len, 2)
read_str: str = file.read(read_len)
cnt: int = read_str.count('\n')
if cnt >= n:
# 如果获取的行数大于要求的行数,则获取前n行的行数
last_line_list: List[str] = read_str.split('\n')[-n:]
break
else:
# 如果获取的行数小于要求的行数,则预估需要获取的行数,继续获取
if cnt == 0:
line_per: int = read_len
else:
line_per: int = int(read_len / cnt)
read_len = line_per * n
for line in last_line_list:
self.output(line + '\n')
# 重置游标,确保接下来打印的数据不重复
file.seek(now_tell)
if __name__ == '__main__':
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-f", "--filename")
parser.add_argument("-n", "--num", default=10)
args, unknown = parser.parse_known_args()
if not args.filename:
raise RuntimeError('filename args error')
Tail(args.filename)(int(args.num))可以看到, 从原本的open打开文件改为用inotify打开文件(这时候会调用my_init方法进行初始化), 打开后还是运行我们打开原来n行的代码, 然后就交给inotify运行. 在inotify运行之前, 我们把重新打开文件方法和打印文件方法都挂载在inotifiy对应的事件里, 之后inotify运行时, 会根据对应的事件执行对应的方法。
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