In der Spalte „Python-Video-Tutorial“ wird erläutert, wie Sie Protokolle asynchron an einen Remote-Server in Python senden.
Die häufigste Art, Protokolle in Python zu verwenden, besteht darin, Protokolle in der Konsole und in Dateien auszugeben. Das Protokollierungsmodul bietet auch entsprechende Klassen, die sehr bequem zu verwenden sind, aber manchmal haben wir möglicherweise einige Anforderungen, wie z Müssen Sie Protokolle an das Remote-Ende senden oder direkt in die Datenbank schreiben, wie können Sie diese Anforderung erfüllen? initialisiert einen Logger und setzt seine Protokollebene auf DEBUG, initialisiert dann cmd_handler und file_handler und fügt sie schließlich dem Logger hinzu, führt das Skript aus und [2020- 09-23 10:45:56] [DEBUG] Die Das Wetter ist heute gut und es wird in die Datei debug.log im aktuellen Verzeichnis geschrieben.
Wenn Sie das Protokoll senden möchten Beim Aufzeichnen können Sie dem Remote-Server einen HTTPHandler hinzufügen. In der Python-Standardbibliothek logging.handler wurden viele Handler für uns definiert, und einige davon können wir direkt verwenden und Tornado lokal verwenden eine Schnittstelle zum Empfangen von Protokollen zu schreiben und alle empfangenen Parameter auszudrucken
# -*- coding: utf-8 -*-"""
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File Name： loger
Description :
Author : yangyanxing
date： 2020/9/23
-------------------------------------------------
"""import loggingimport sysimport os# 初始化loggerlogger = logging.getLogger("yyx")
logger.setLevel(logging.DEBUG)# 设置日志格式fmt = logging.Formatter('[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')# 添加cmd handlercmd_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
cmd_handler.setLevel(logging.DEBUG)
cmd_handler.setFormatter(fmt)# 添加文件的handlerlogpath = os.path.join(os.getcwd(), 'debug.log')
file_handler = logging.FileHandler(logpath)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(fmt)# 将cmd和file handler添加到logger中logger.addHandler(cmd_handler)
logger.addHandler(file_handler)
logger.debug("今天天气不错")复制代码# 添加一个httphandlerimport logging.handlers
http_handler = logging.handlers.HTTPHandler(r"127.0.0.1:1987", '/api/log/get')
http_handler.setLevel(logging.DEBUG)
http_handler.setFormatter(fmt)
logger.addHandler(http_handler)
logger.debug("今天天气不错")复制代码[2020-09-23 10:45:56] [DEBUG] Das Wetter ist heute gut.
logging.handlers.HTTPHandler sendet einfach alle Protokollinformationen an den Server. Die Art und Weise, wie der Server den Inhalt organisiert, besteht darin, den Servercode basierend auf den übergebenen Protokollinformationen zu ändern Die zweite Methode besteht darin, eine Klasse neu zu schreiben, damit sie den Protokollinhalt beim Senden neu formatieren kann. <p></p>Wir verwenden die zweite Methode, da diese Methode nur für die Aufzeichnung verwendet wird. und es liegt am Kunden, zu entscheiden, welche Inhalte er senden möchte. <p><code>[2020-09-23 10:45:56] [DEBUG] 今天天气不错 且会写入到当前目录下的debug.log文件中.
如果想要在记录时将日志发送到远程服务器上,可以添加一个 HTTPHandler , 在python标准库logging.handler中,已经为我们定义好了很多handler,有些我们可以直接用,本地使用tornado写一个接收日志的接口,将接收到的参数全都打印出来
{
'name': [b 'yyx'],
'msg': [b '\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe5\xa4\xa9\xe6\xb0\x94\xe4\xb8\x8d\xe9\x94\x99'],
'args': [b '()'],
'levelname': [b 'DEBUG'],
'levelno': [b '10'],
'pathname': [b 'I:/workplace/yangyanxing/test/loger.py'],
'filename': [b 'loger.py'],
'module': [b 'loger'],
'exc_info': [b 'None'],
'exc_text': [b 'None'],
'stack_info': [b 'None'],
'lineno': [b '41'],
'funcName': [b '<module>'],
'created': [b '1600831054.8881223'],
'msecs': [b '888.1223201751709'],
'relativeCreated': [b '22.99976348876953'],
'thread': [b '14876'],
'threadName': [b 'MainThread'],
'processName': [b 'MainProcess'],
'process': [b '8648'],
'message': [b '\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe5\xa4\xa9\xe6\xb0\x94\xe4\xb8\x8d\xe9\x94\x99'],
'asctime': [b '2020-09-23 11:17:34']
}复制代码结果在服务端我们收到了很多信息
class CustomHandler(logging.Handler):
def __init__(self, host, uri, method="POST"):
logging.Handler.__init__(self)
self.url = "%s/%s" % (host, uri)
method = method.upper() if method not in ["GET", "POST"]: raise ValueError("method must be GET or POST")
self.method = method def emit(self, record):
'''
:param record:
:return:
'''
msg = self.format(record) if self.method == "GET": if (self.url.find("?") >= 0):
sep = '&'
else:
sep = '?'
url = self.url + "%c%s" % (sep, urllib.parse.urlencode({"log": msg}))
requests.get(url, timeout=1) else:
headers = { "Content-type": "application/x-www-form-urlencoded", "Content-length": str(len(msg))
}
requests.post(self.url, data={'log': msg}, headers=headers, timeout=1)复制代码可以说是信息非常之多,但是却并不是我们想要的样子,我们只是想要类似于 [2020-09-23 10:45:56] [DEBUG] 今天天气不错 这样的日志.
logging.handlers.HTTPHandler 只是简单的将日志所有信息发送给服务端,至于服务端要怎么组织内容是由服务端来完成. 所以我们可以有两种方法,一种是改服务端代码,根据传过来的日志信息重新组织一下日志内容, 第二种是我们重新写一个类,让它在发送的时候将重新格式化日志内容发送到服务端.
我们采用第二种方法,因为这种方法比较灵活， 服务端只是用于记录，发送什么内容应该是由客户端来决定。
我们需要重新定义一个类,我们可以参考logging.handlers.HTTPHandler 这个类,重新写一个httpHandler类
每个日志类都需要重写emit方法,记录日志时真正要执行是也就是这个emit方法
async def post(self):
print(self.getParam('log')) await asyncio.sleep(5)
self.write({"msg": 'ok'})复制代码上面代码中有一行定义发送的参数 msg = self.format(record)
这行代码表示,将会根据日志对象设置的格式返回对应的内容. 之后再将内容通过requests库进行发送,无论使用get 还是post方式,服务端都可以正常的接收到日志
[2020-09-23 11:43:50] [DEBUG] 今天天气不错Wir müssen eine Klasse neu definieren. Wir können auf die Klasse logging.handlers.HTTPHandler verweisen und eine httpHandler-Klasse neu schreiben.
logger.debug("今天天气不错")
logger.debug("是风和日丽的")复制代码Der obige Code enthält eine Zeile, die die zu sendenden Parameter definiert msg = self.format(record)
Diese Codezeile bedeutet das Es wird gemäß dem Format zurückgegeben, das durch den entsprechenden Inhalt des Protokollobjekts festgelegt wird. Anschließend wird der Inhalt über die Anforderungsbibliothek gesendet. Unabhängig von der Get- oder Post-Methode kann der Server das Protokoll normal empfangen
[2020-09-23 11:43:50] [DEBUG] Das Wetter ist gut Heute
3. Senden Sie asynchrone Protokolle
Wenn das Protokoll an den Remote-Server gesendet wird, dauert es eine gewisse Zeit Beim Aufzeichnen des Protokolls wird alles langsamer. Ändern Sie die Verarbeitungsklasse des Serverprotokolls und lassen Sie sie 5 Sekunden lang pausieren, um einen langen Verarbeitungsprozess zu simulieren Uns ist aufgefallen, dass das Zeitintervall ebenfalls 5 Sekunden beträgt.
Dann kommt jetzt das Problem. Ursprünglich war es nur ein Protokoll, aber jetzt ist es zu einer Belastung geworden, die das gesamte Skript in die Länge zieht, sodass wir das Schreiben von Remote-Protokollen asynchron durchführen müssen.
Das erste, woran Sie denken sollten, ist die Verwendung von Multithreads zum Ausführen der Protokollsendemethode
[2020-09-23 11:47:33] [DEBUG] 今天天气不错 [2020-09-23 11:47:38] [DEBUG] 是风和日丽的复制代码
Diese Methode kann den Hauptzweck erreichen, nicht zu blockieren, sondern jedes Mal, wenn ein Protokoll gedruckt wird, Es muss ein Thread eröffnet werden, was eine ziemliche Ressourcenverschwendung darstellt. Wir können den Thread-Pool auch zum Verarbeiten verwenden
In Pythons concurrent.futures gibt es ThreadPoolExecutor- und ProcessPoolExecutor-Klassen, bei denen es sich um Thread-Pools und Prozesspools handelt. Sie definieren zuerst mehrere Threads während der Initialisierung und dann Lassen Sie diese Threads die entsprechenden Funktionen verarbeiten, sodass Sie nicht jedes Mal einen neuen Thread erstellen müssen.
Grundlegende Verwendung des Thread-Pools größer als n ist, werden die überschüssigen Aufgaben in die Warteschlange gestellt.
Ändern Sie die Emit-Funktion oben noch einmal
def emit(self, record):
msg = self.format(record) if self.method == "GET": if (self.url.find("?") >= 0):
sep = '&'
else:
sep = '?'
url = self.url + "%c%s" % (sep, urllib.parse.urlencode({"log": msg}))
t = threading.Thread(target=requests.get, args=(url,))
t.start() else:
headers = { "Content-type": "application/x-www-form-urlencoded", "Content-length": str(len(msg))
}
t = threading.Thread(target=requests.post, args=(self.url,), kwargs={"data":{'log': msg}, "headers":headers})
t.start()复制代码Warum hier nur einen Thread-Pool mit nur einem Thread initialisieren? Denn auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass die Protokolle im Die erweiterte Warteschlange wird zuerst gesendet. Wenn der Pool mehrere Threads enthält, ist die Reihenfolge nicht unbedingt garantiert.
3.3 Verwenden Sie die asynchrone aiohttp-Bibliothek, um Anfragen zu senden.
exector = ThreadPoolExecutor(max_workers=1) # 初始化一个线程池,只有一个线程exector.submit(fn, args, kwargs) # 将函数submit到线程池中复制代码
Zu diesem Zeitpunkt stürzt die Codeausführung ab
C:\Python37\lib\logging\__init__.py:894: RuntimeWarning: coroutine 'CustomHandler.emit' was never awaited self.emit(record) RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback复制代码
服务端也没有收到发送日志的请求。
究其原因是由于emit方法中使用async with session.post 函数,它需要在一个使用async 修饰的函数里执行,所以修改emit函数,使用async来修饰,这里emit函数变成了异步的函数, 返回的是一个coroutine 对象,要想执行coroutine对象,需要使用await, 但是脚本里却没有在哪里调用 await emit() ,所以崩溃信息中显示coroutine 'CustomHandler.emit' was never awaited.
既然emit方法返回的是一个coroutine对象,那么我们将它放一个loop中执行
async def main():
await logger.debug("今天天气不错") await logger.debug("是风和日丽的")
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())复制代码执行依然报错
raise TypeError('An asyncio.Future, a coroutine or an awaitable is '复制代码意思是需要的是一个coroutine,但是传进来的对象不是。
这似乎就没有办法了，想要使用异步库来发送，但是却没有可以调用await的地方.
解决办法是有的,我们使用 asyncio.get_event_loop() 获取一个事件循环对象, 我们可以在这个对象上注册很多协程对象,这样当执行事件循环的时候,就是去执行注册在该事件循环上的协程, 我们通过一个小例子来看一下
import asyncio
async def test(n):
while n > 0: await asyncio.sleep(1)
print("test {}".format(n))
n -= 1
return n
async def test2(n):
while n >0: await asyncio.sleep(1)
print("test2 {}".format(n))
n -= 1def stoploop(task):
print("执行结束, task n is {}".format(task.result()))
loop.stop()
loop = asyncio.get_event_loop()
task = loop.create_task(test(5))
task2 = loop.create_task(test2(3))
task.add_done_callback(stoploop)
task2 = loop.create_task(test2(3))
loop.run_forever()复制代码我们使用loop = asyncio.get_event_loop() 创建了一个事件循环对象loop, 并且在loop上创建了两个task, 并且给task1添加了一个回调函数,在task1它执行结束以后,将loop停掉.
注意看上面的代码,我们并没有在某处使用await来执行协程,而是通过将协程注册到某个事件循环对象上,然后调用该循环的run_forever() 函数,从而使该循环上的协程对象得以正常的执行.
上面得到的输出为
test 5 test2 3 test 4 test2 2 test 3 test2 1 test 2 test 1 执行结束, task n is 0复制代码
可以看到,使用事件循环对象创建的task,在该循环执行run_forever() 以后就可以执行了.
如果不执行loop.run_forever() 函数,则注册在它上面的协程也不会执行
loop = asyncio.get_event_loop() task = loop.create_task(test(5)) task.add_done_callback(stoploop) task2 = loop.create_task(test2(3)) time.sleep(5)# loop.run_forever()复制代码
上面的代码将loop.run_forever() 注释掉,换成time.sleep(5) 停5秒, 这时脚本不会有任何输出,在停了5秒以后就中止了.
回到之前的日志发送远程服务器的代码,我们可以使用aiohttp封装一个发送数据的函数, 然后在emit中将这个函数注册到全局的事件循环对象loop中,最后再执行loop.run_forever() .
loop = asyncio.get_event_loop()class CustomHandler(logging.Handler):
def __init__(self, host, uri, method="POST"):
logging.Handler.__init__(self)
self.url = "%s/%s" % (host, uri)
method = method.upper() if method not in ["GET", "POST"]: raise ValueError("method must be GET or POST")
self.method = method # 使用aiohttp封装发送数据函数
async def submit(self, data):
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=6) if self.method == "GET": if self.url.find("?") >= 0:
sep = '&'
else:
sep = '?'
url = self.url + "%c%s" % (sep, urllib.parse.urlencode({"log": data})) async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session: async with session.get(url) as resp:
print(await resp.text()) else:
headers = { "Content-type": "application/x-www-form-urlencoded",
} async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout, headers=headers) as session: async with session.post(self.url, data={'log': data}) as resp:
print(await resp.text()) return True
def emit(self, record):
msg = self.format(record)
loop.create_task(self.submit(msg))# 添加一个httphandlerhttp_handler = CustomHandler(r"http://127.0.0.1:1987", 'api/log/get')
http_handler.setLevel(logging.DEBUG)
http_handler.setFormatter(fmt)
logger.addHandler(http_handler)
logger.debug("今天天气不错")
logger.debug("是风和日丽的")
loop.run_forever()复制代码这时脚本就可以正常的异步执行了.
loop.create_task(self.submit(msg)) 也可以使用
asyncio.ensure_future(self.submit(msg), loop=loop)
来代替,目的都是将协程对象注册到事件循环中.
但这种方式有一点要注意,loop.run_forever() 将会一直阻塞,所以需要有个地方调用loop.stop()方法. 可以注册到某个task的回调中.
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