Python监控日志程序
一个简易的日志监控的脚本,功能如下:1.windows环境2.当匹配日志关键字时会发出声音,匹配的关键字不同,播放的声音不同3.能做到实时响应
注意:是在win环境下哦
直接上代码吧
#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ MonitorLog.py Usage: MonitorLog.py ... Monitor the log file -f log file -h help info python MonitorLog.py -f C:\monitor.log """ import sys import os import getopt import subprocess import time import codecs import winsound ABSPATH = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) MONITERCONF = 'moniter_keyword.txt' #utf8 file def main(): try: opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], 'hf:') except getopt.GetoptError, err: print str(err) print __doc__ return 1 path = '' for k, v in opts: if k == '-f': path = v elif k == '-h': print __doc__ return 0 if not (path and os.path.exists(path)): print 'Invalid path: %s' % path print __doc__ return 2 #命令行元组 cmd = ('tail', '-f', path) print ' '.join(cmd) output = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE) keywordMap = {} #加载监控的关键字信息 with codecs.open(os.path.join(ABSPATH, MONITERCONF), 'r', 'utf8') as f: lines = f.readlines() for line in lines: line = line.strip() if not line: continue keyword, wav = line.strip().split(':') keywordMap[keyword] = wav while True: line = output.stdout.readline() #process code,得到输出信息后的处理代码 if not line: time.sleep(0.01) continue line = line.strip().decode('utf8') print line for keyword in keywordMap: if line.find(keyword) > -1: winsound.PlaySound(keywordMap[keyword], winsound.SND_NODEFAULT) #time.sleep(0.01) return 0 if __name__ == '__main__': sys.exit(main())

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Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
