Linux中,周期执行的任务一般由crond这个守护进程来处理.cron读取一个或多个配置文件,这些配置文件中包含了命令行及其调用时间.crond的配置文件称为"crontab",是"cron table"的简写. 一.crond服务 -- crontab 查看cron服务状态 [root@VM_138_80_centos Home]# sudo service crond status crond (pid 29349) is running... 开启cron服

在shell脚本中运行python 命令时后面加了-u 参数(python -u xx.py),这个-u表示什么? import sys sys.stdout.write("stdout1") sys.stderr.write("stderr1") sys.stdout.write("stdout2") sys.stderr.write("stderr2") 其中sys.stdout.write()和sys.stderr.wr

一.安装loguru loguru的PyPI地址为:https://pypi.org/project/loguru/ GitHub仓库地址为:https://github.com/Delgan/loguru 我们可以直接使用pip命令对其进行安装 pip install loguru 或者下载其源码,使用Python命令进行安装. 二.loguru简单使用 from loguru import logger logger.info("中文loguru") logger.debug(&q

文章转载自:https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/112259500 日志记录实际上是每个应用程序都必须具备的功能.无论你选择基于哪种技术,都需要监视应用程序的运行状况和操作.随着应用程序扩展,这变得越来越困难,你需要查看不同的文件,文件夹甚至服务器来查找所需的信息.虽然你可以使用内置功能从应用程序本身编写 Python 日志,但应将这些日志集中在 Elastic Stack 之类的工具中. 借助 Elasticsearch 筛选大

作者:gnuhpc 出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/ 1. VIM下的配置: wget https://github.com/rkulla/pydiction/archive/master.zip unzip -q master mv pydiction-master pydiction mkdir -p ~/.vim/tools/pydiction cp -r pydiction/after ~/.vim cp pydiction/complete-dict

在python命令行下不能使用tab键将命令进行补全,手动输入又很容易出错. 解决:tab.py #/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- ''' 该模块放在site-packages文件下可以在python命令行下使用tab补全(使用之前要先导入:import tab) ''' try: import readline except ImportError: print("Module readline not avalilable.")

前言 最近在维护项目的python项目代码,项目使用了 python 的日志模块 logging, 设定了保存的日志数目, 不过没有生效,还要通过contab定时清理数据. 分析 项目使用了 logging 的 TimedRotatingFileHandler : #!/user/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import logging from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler l

关于python命令在editor里编写与在interpreter里的编写的不同之处 其实用这个标题,我心里还是有点胆怯的.作为一个python入门的小白,不,编程入门的小白,我还不太确定我对editor和interpreter的理解是否到位. 在我目前的理解中,editor就是将所有命令一次性输入,保存成 .py 文件,之后可以在interpreter里运行,decode 成机器语言,让计算机识别你的命令. 而我们同样也可以在interpreter里逐行输入命令,但每次输完一行命令后,计算机就

Python命令行参数 原文地址:http://blog.163.com/weak_time/blog/static/25852809120169333247925/ Python的命令行参数,提供了很多有用的功能,可以方便调试和运行,通过man python就能查看,以下是一些常用参数使用实例和场景: ● -B参数,在import时候,不产生pyc或者pyo文件:比如有a.py,内容如下: def hello():  pass main.py,会引用a.py中的hello函数: from a

python命令行使用的时候要注意一个陷阱,就是如果某个语句不是在>>>下执行的,而是在...下执行的,那么它可能没有执行成功. 例如如下没有成功,原因是上面有一句注释,导致没有执行下面这一局,具体原理还不清楚 如下成功

最近写一个爬虫系统,需要用到python的日志记录模块,于是便学习了一下. python的标准库里的日志系统从Python2.3开始支持.只要import logging这个模块即可使用.如果你想开发一个日志系统, 既要把日志输出到控制台, 还要写入日志文件,只要这样使用: import logging # 创建一个logger logger = logging.getLogger('mylogger') logger.setLevel(logging.DEBUG) # 创建一个handler,

python命令行是新手学习python过程中必须要学的一个工具,下面我们来看一下怎么退出python命令行. 工具/原料 python2.7 方法/步骤 1.我们这里使用的是python3.6版本,我们先确认python版本及python正常工作.如下面图中所示,python版本是3.6.5,可以正常登陆.   2.我们首先来看第一种方式,使用python提供的exit()函数,如下面两张图中所示,分别是linux平台和windows平台上的exit()函数执行结果.可以看到,都可以正常退出.

python处理日志文件 1 打开日志文件 虽然,日志文件的后缀为.log,但是基本上与文本文件没有区别,按照一般读取文本文件的方式打开即可: fp =open("e:\\data.log") fp.close() 应用示例: fp =open("e:\\data.log") for line in fp.readlines(): # 遍历每一行 filename = line[:14] # 每行取前14个字母,作为下面新建文件的名称 content = line[

1.安全管理 1)绑定指定IP Redis的安全设计是在“Redis运行在可信环境”这个前提之下的,在生产环境中建议通过应用程序连接Redis.Redis可以配置只接受来自指定IP的的请求,可通过修改配置文件中的bind来实现,如下: bind 127.0.0.1 2)设置密码 除此之外,还可以配置requirepass选项来设置密码,如: requirepass root 配置好重启后ping一下试试 > ping (error) NOAUTH Authentication required.

[转]Python之日志处理(logging模块) 本节内容 日志相关概念 logging模块简介 使用logging提供的模块级别的函数记录日志 logging模块日志流处理流程 使用logging四大组件记录日志 配置logging的几种方式 向日志输出中添加上下文信息 参考文档 一.日志相关概念 日志是一种可以追踪某些软件运行时所发生事件的方法.软件开发人员可以向他们的代码中调用日志记录相关的方法来表明发生了某些事情.一个事件可以用一个可包含可选变量数据的消息来描述.此外,事件也有重要性的

python命令行解析模块--argparse 目录 简介 详解ArgumentParser方法 详解add_argument方法 参考文档: https://www.jianshu.com/p/aac9f8079a53 https://www.2cto.com/kf/201412/363654.html 简介 介绍:argparse是python用于解析命令行参数和选项的标准模块,用于代替已经过时的optparse模块. argparse模块的作用是用于解析命令行参数,例如python par

介绍了Python统计日志中每个IP出现次数的方法,实例分析了Python基于正则表达式解析日志文件的相关技巧,需要的朋友可以参考下 本脚本可用于多种日志类型 #-*- coding:utf-8 -*- import re,time def mail_log(file_path): global count log=open(file_path,'r') C=r'\.'.join([r'\d{1,3}']*4) find=re.compile(C) count={} for i in log:

Python脚本日志系统   Python通过logging模块提供日志功能,关于logging模块的使用网络上已经有很多详细的资料,这里要分享的是怎样在实际工程中使用日志功能. 假设要开发一个自动化脚本工具,工程结构如下,Common这个package是框架功能的实现,Scripts目录是我们编写的测试用例脚本(请忽略其他不相关的目录). 我们对日志功能的需求如下: 1 为了便于日志的查看,每个脚本对应一个日志文件,日志文件以脚本的名字命名 2 日志路径以及每个脚本保存的日志容量可以设置,比如

python 多线程日志切割+日志分析 05/27. 2014 楼主最近刚刚接触python,还是个小菜鸟,没有学习python之前可以说楼主的shell已经算是可以了,但用shell很多东西实现起来还是不可能的事情,例如最明显的一点大日志分析,由于楼主的公司,每天的日志量很大,用shell分析的会非常非常的慢. 通过学习python,楼主有了一种想法,想法如下 可不可以分割日志,把日志分割成很多的小块,利用多线程去分析日志,这个难点在哪,难点就在如何去分割日志,前几篇文件楼主写过日志分割的py

参考地址 最近写一个爬虫系统,需要用到python的日志记录模块,于是便学习了一下.python的标准库里的日志系统从Python2.3开始支持.只要import logging这个模块即可使用.如果你想开发一个日志系统, 既要把日志输出到控制台, 还要写入日志文件,只要这样使用: 复制代码代码如下: import logging# 创建一个loggerlogger = logging.getLogger('mylogger')logger.setLevel(logging.DEBUG)# 创建

python命令行是新手学习python过程中必须要学的一个工具,下面我们来看一下怎么退出python命令行. 第一种方式: 使用python提供的exit()函数,linux平台和windows平台上的exit()函数执行结果,都可以正常退出.唯一的区别是,windows平台结束后多输出了一行空行. 第二种方式: python提供的第二个函数quit(),同样是linux和windows平台,执行结果一致.都可以正常退出,windows平台多输出一行空行. 第三种方式: 快捷键: Linux系