怎么使用Python实现tail

本篇内容介绍了“怎么使用Python实现tail”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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:]
                # 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('
')
            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:]
                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 + '
')
        # 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:]
                # 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('
')
            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:]
                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 + '
')
        # 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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