【应用实例】如何利用 Python 生成器 yield 监控日志？

Python 生成器 yield 是编写基于处理管道，流或数据流程序的一种极其强大的方式，在《Python参考手册》中有一则实例非常简单实用，略加修改，分享一下给大家。

Python生成器yield应用实例—监控日志源码下载

需求分析

假设服务器有一个日志文件，每隔一秒都会更新日志的内容，日志每行中都有一组类似：2017-12-21 14:07:26.471691 99123 数据被写入日志。 我们的目的是分析日志中的数字如果大于5000就要打印出来。 这样来看，我们需要一个程序负责模拟日志写入，另一个程序负责分析日志打印数据。

模拟日志写入

server_log.py：

import randomfrom datetime import *import osimport timedef server_log():    # 生成模拟的日志数据    server_int = random.randint(1,99999)#生成需要的随机数    server_date = datetime.now()#获取当前系统时间    return str(server_date) + ' ' + str(server_int)#拼装日志字符串while True:    #模拟系统写入日志    #打开日志文件并写入日志    with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__),'server_log.log'),'at') as f :        s = server_log()        print(s)        f.write(s + 'n')    time.sleep(1)

上边的代码已经添加了相关的注释，这样我们就有了一个日志文件，每秒会有一第记录插入到日志中。

利用生成器yield解析日志

生成器可以返回一个迭代的流式的对象，我们可以通过这种方式便捷的获得相关数据，而且代码也更清晰易懂

tail.py 代码如下：

import timedef tail(f):    f.seek(0,2)#移动到文件尾部。    while True:        line = f.readline()        if not line :            time.sleep(1)            continue        yield linedef grep(lines):    for l in lines:        k = int(l.split()[2])        if k >50000:            yield lserverlog = tail(open('server_log.log'))lines = grep(serverlog)for line in lines:    print(line)

我们运行两个文件看下效果：

代码虽然简单，但值得细细品味，感受python的简约与强大吧。

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