Блокиратор руля питон отзывы: Вскрываем блокираторы рулевого вала: железный аргумент

отзывы, характеристики. Механическое противоугонное устройство на руль

Способов защиты авто от угона на сегодняшний день существует множество. С точки зрения функционального предназначения они препятствуют передвижению транспортного средства либо проникновению стороннего лица в салон. Какие противоугонные средства лучшие — рассмотрим в данной статье.

Классификация

Механические противоугонные системы для транспортных средств делятся на две основные категории:

• Переносные блокираторы. Водитель каждый раз устанавливает и снимает их вручную.
• Стационарные. Устанавливаются на предметы управления автомобилем. Активация осуществляется посредством установки вручную ответной части или автоматически.

К стационарным способам защиты от угона относят:

• Устройство для блокировки селектора КПП.
• Дополнительные замки, устанавливающиеся на капот.
• Дополнительные замки для дверей.
• Блокиратор рулевого вала.

Устройства для защиты авто от угона такого типа обладают своими преимуществами и могут представлять собой как отдельные элементы, так и целые охранные комплексы. Автовладелец может вручную запирать селектор КПП специальным ключом либо подключить дополнительные замки капота к общей системе таким образом, чтобы при постановке машины на охрану они автоматически срабатывали.

Мобильные противоугонные устройства механического типа подразделяются на две основные категории:

• Блокираторы рулевого колеса.
• Блокираторы педального узла.

Съёмные средства защиты от угона позволяют не вносить изменения в конструкцию автомобиля и обладают невысокой стоимостью. Впрочем, есть у них и свой недостаток — приходится постоянно устанавливать и снимать средство защиты, что не очень удобно. К тому же многие противоугонные устройства на руль или педальный узел довольно массивны, в связи с чем их неудобно хранить под рукой.

Блокираторы рулевого вала

Блокираторы руля относятся к механическим противоугонным устройствам, устанавливаемым рядом с педальным узлом под рулевой колонкой. Система защиты состоит из:

1. Запорного механизма.
2. Стопора.
3. Муфты.
4. Автоматической защёлки.
5. Винтов.
6. Ключа. В некоторых моделях вместо ключа может использоваться секретка.

Состоящая из двух частей муфта таких устройств зажимает рулевой вал автомобиля. Она свободно вращается вместе с рулём, не затрудняет его движения и практически незаметна. Для активации устройства достаточно вставить в паз стопор и запереть его. В закрытом состоянии стопор при вращении одним концом упирается в педальный узел, вторым — в моторный щит. Соответственно, угон авто при наличии такой защиты значительно усложнится и станет практически невозможным.

Максимальной эффективностью обладают противоугонные механические устройства, которые вместо ключа используют секретки. Снять такой блокиратор можно только при помощи сабельной пилы, которая не используется при угоне авто. В связи с этим можно не переживать о том, что автомобиль смогут угнать — сделать это при наличии такого защитного устройства очень и очень сложно.

Съёмные блокираторы руля

Противоугонные блокираторы надеваются на спицу или обод руля. Действие такой защиты направлены на затруднение и полную невозможность вращения руля: ответная часть устройства будет упираться либо в приборную панель, либо в стойку.

Дешёвые блокираторы рулевого колеса препятствуют угону автомобиля только своим наличием и внешним видом, поскольку обладают слабой криптозащитой. Однако на рынке защитных устройств можно найти действительно качественные системы, одной из которых является блокиратор руля «Питон». Устройство гарантирует весьма высокий уровень криптозащиты и оснащён прочной секреткой запорного механизма, что не вызывает неудобств.

Отличительные черты и описание «Питона»

Большинство автомобильных концернов не допускают мысли об установке дополнительных защитных устройств, нарушающих конструкцию и целостность машины. Противоугонная система для крепления на руль «Питон» не требует изменения конструкции автомобиля для установки, за что высоко ценится автовладельцами.

Согласно статистике, предоставляемой МВД Российской Федерации, свыше 90 процентов угонов автомобилей осуществляется на автостоянках в непосредственной близости от торговых центров, офисных зданий, магазинов и аналогичных заведений. Отличительными чертами таких угонов является то, что взлом и проникновение в автомобиль осуществляются очень быстро, тихо, аккуратно и без привлечения стороннего внимания посредством проникновения в секретную область замка через скважину.

Строение блокиратора

Так называемая кочерга «Питон» изготавливается из высокопрочной нержавеющей стали. Конструкция устройства не подразумевает наличия замочной скважины, что обеспечивает высокий уровень защиты против взлома при помощи свёртышей, отмычек и бампинга. В защитную систему интегрирован несущий стержень, выполненный из металлического прутка диаметром восемнадцать миллиметров. Благодаря такой конструкции система обладает повышенной прочностью и высокой степенью надёжности, что предохраняет автомобиль от взлома и угона.

В противоугонный блокиратор встроен стержень, покрытый обшивкой, выполненной из натуральной кожи. Такое решение не только придаёт ему привлекательный внешний вид, но и защищает приборную панель автомобиля от появления царапин.

Эффективность и принцип работы блокиратора

Автовладельцы-новички в своих отзывах на «Питон» и аналогичные блокираторы нередко задаются вопросом о том, как именно работает такое устройство и как обеспечивается необходимый уровень эффективности при условии, что ободок на рулевом колесе можно легко спилить?

Несмотря на то, что спилить упомянутый ободок можно, статистические данные по угонам в стране составляют следующую картину:

1. В большинстве случаев угон транспортных средств осуществляется из мест с большим скоплением народа. В подобной обстановке угонщики стараются действовать как можно быстрее и незаметнее, соответственно, спиливать подобный блокиратор им неудобно и невыгодно, поскольку они своими действиями могут привлечь ненужное внимание. Кроме того, для подобной цели обычно используют габаритное оборудование наподобие болгарки или болтореза, незаметно работать с которыми невозможно.
2. Установленный блокиратор «Питон» захватывает спицы рулевого колеса таким образом, что для её нейтрализации необходимо перепилить руль с обеих сторон. Такая процедура требует немало времени и сил, который у угонщика может не быть.
3. Угонщику гораздо проще найти аналогичное транспортное средство, не оснащённое подобными системами защиты, и взломать его, чем тратить время на перепиливание и снятие блокираторов руля.

Простота и удобство установки блокиратора руля

Автовладельцы, использующие противоугонное устройство «Питон», в отзывах отмечают простоту и быстроту его установки. Блокиратор монтируется на рулевое колесо, благодаря чему водителю не нужно наклоняться для установки замка в области рулевого вала. Во время установки устройства необходимо помнить о том, что его корректный монтаж возможен только в том случае, если все штифты направлены вниз, иначе открыть замок будет невозможно. Помимо этого, в комплекте с блокиратором «Питон» поставляется иллюстрированная инструкция по эксплуатации, которая значительно облегчает процесс установки.

Автовладельцы в отзывах на «Питон» отмечают, что защитная система будет соответствовать транспортному средству только в том случае, если его конструкция позволяет захватить спицы рулевого колеса. Работать блокиратор будет также, если длины самого стержня будет достаточно для создания препятствия движению руля: один из его концов должен упираться в приборную панель, детали обшивки салона или поверхность лобового стекла.

Конструкция блокиратора рулевого колеса

Отличительной чертой противоугонного устройства на рулевое колесо «Питон» является секретная часть. Прибор сконструирован таким образом, что взломать его при помощи свёртка, отмычки или любого другого аналогичного инструмента невозможно. Довольно высокий уровень безопасности обеспечивается отсутствием у блокиратора замочной скважины и пружин в секретной части, нестандартным расположением штифтов, что гарантирует их свободное холостое перемещение по всем существующим пазам.

Открывается блокиратор посредством перемещения штифтов в необходимое положение из-за разной глубины соответствующих пазов. Ключ, идущий в комплекте и входящий в конструкцию противоугонного устройства, используется, в основном, только для открывания замка, в то время как для блокировки он не требуется.

Преимущества блокиратора рулевого колеса «Питон»

Об этом подробнее:

1. Одним из основных достоинств противоугонного устройства, которое отмечается многими автовладельцами в отзывах на «Питон», является отсутствие классической замочной скважины, что предотвращает бампинг. Соответственно, отсутствие замочной скважины и подобного элемента в конструкции блокиратора в целом не позволяет злоумышленнику использовать отмычки или свёртыши для взлома транспортного средства.
2. Блокиратор «Питон» изготавливается из высококачественной нержавеющей стали повышенной прочности. Особенности сплава обеспечивают высокий уровень сопротивляемости воздействию грубой силы и предотвращает появление коррозии и ржавчины.
3. Противоугонное устройство работает корректно даже при воздействии низких температур. Блокиратор легко переносит перепады температур, металл не трескается и не теряет прочности.
4. Дополнительно смазывать блокиратор «Питон» во время эксплуатации не нужно.
5. Установка и снятие противоугонного устройства производятся быстро, легко и без использования дополнительных инструментов.
6. Корпус блокиратора обшивается натуральной высококачественной кожей.

Комплект поставки противоугонного устройства «Питон»

Вот, что в него входит:

1. Блокиратор «Питон».
2. Несущий стержень конструкции, выполненный из стального прутка диаметром 18 миллиметров. Корпус обшит высококачественной натуральной кожей, предохраняющей салон автомобиля от царапин.
3. Два ключа.
4. Гарантийный талон, инструкция по эксплуатации и иллюстрированная инструкция по установке блокиратора.
5. Фирменная упаковка.

Итоги

Противоугонное устройство «Питон» считается одним из лучших и наиболее эффективных механических блокираторов, предупреждающих взлом и угон транспортного средства.

Python в три ручья (часть 2). Блокировки | GeekBrains

Простыми словами о потокобезопасности.

https://d2xzmw6cctk25h.cloudfront.net/post/1624/og_cover_image/1aa791d4218c61b54c159e68baa0c0b8

В прошлой статье мы познакомились с многопоточностью и глобальной блокировкой GIL. В этот раз поговорим о блокировках, которые вы можете установить сами. Они защитят код от проблем при работе с общими ресурсами.

Потоки стремятся к ресурсам, с которыми должны работать.И когда к одному и тому же ресурсу обращается несколько потоков, конфликт. Как его предотвратить?

Потоки нельзя в любой момент напрямую остановить или завершить: на то они и потоки. Но можно на их пути поставить дамбу — блокировку. Она пропустит только один поток, а остальные временно удержит. Так вы исключите конфликт.

Может вмешаться в нее до завершения — говорят, что такая операция атомарна.Залогом потокобезопасности как раз выступает атомарность — непрерывность, неделимость операции.

Простая блокировка в Python

Взаимоисключение (взаимное исключение, кратко — мьютекс) — простейшая блокировка, которая на время работы с потоком ресурса закрывает последний других обращений. Реализуют это с помощью класса Lock.

импорт потоковой передачи
mutex = threading.Lock ()
 

Мы создали блокировку с именем mutex, но могли бы назвать её lock или иначе.Теперь её можно ставить и снимать методами .acquire () и .release ():

ресурс = 0

def thread_safe_function ():
глобальный ресурс
    для i в диапазоне (1000000):
        mutex.acquire ()
        # Делаем что-то с переменным ресурсом
        mutex.release ()
 

Обратите внимание: обойти простую блокировку не может даже поток, который её активировал. Он будет заблокирован, если попытается повторно захватить ресурс, который удерживает.

С блокировками и без. Пример – сравнение

Что происходит, когда два потока бьются за ресурсы, и как при этом сохранить целостность данных? Разберёмся на практике.

Возьмём простейшие операции инкремента и декремента (увеличения и уменьшения числа). В роли общих ресурсов выступают глобальные числовые переменные: назовём protected_resource и unprotected_resource. Каждый обратятся по два потока: один будет в цикле увеличивать значение с 0 до 50 000, другой — уменьшать до 0.Первую переменную обработаем с блокировками, а вторую — без.

импорт потоковой передачи

protected_resource = 0
unprotected_resource = 0

ЧИСЛО = 50000
mutex = threading.Lock ()

# Потокобезопасный инкремент
def safe_plus ():
    глобальный protected_resource
    для i в диапазоне (ЧИСЛО):
        # Ставим блокировку
        mutex.acquire ()
        protected_resource + = 1
        mutex.release ()

# Потокобезопасный декремент
def safe_minus ():
    глобальный protected_resource
    для i в диапазоне (ЧИСЛО):
        мьютекс.приобрести ()
        protected_resource - = 1
        mutex.release ()

# То же, но без блокировки
def risky_plus ():
    глобальный unprotected_resource
    для i в диапазоне (ЧИСЛО):
        unprotected_resource + = 1

def risky_minus ():
    глобальный unprotected_resource
    для i в диапазоне (ЧИСЛО):
        unprotected_resource - = 1
 

В название потокобезопасных функций мы поставили префикс safe_, а небезных — рискованных_.

4 потока, которые будут выполнять функции с блокировками и без:

thread1 = заправка.Тема (цель = safe_plus)
thread2 = threading.Thread (цель = safe_minus)
thread3 = threading.Thread (цель = risky_plus)
thread4 = threading.Thread (цель = risky_minus)
thread1.start ()
thread2.start ()
thread3.start ()
thread4.start ()
thread1.join ()
thread2.join ()
thread3.join ()
thread4.join ()
print ("Результат при работе с блокировкой% s"% protected_resource)
print ("Результат без блокировки% s"% unprotected_resource)
 

Запускаем код несколько раз подряд и видим, что полученное без блокировки значение меняется случайным образом.При использовании блокировки всё работает последовательно: значение растёт, затем — уменьшается, и в итоге получаем 0. Потоки thread3 и thread4 работают без блокировки и наперебой изменяются к глобальной переменной. Каждый столько операций своего цикла успевает за время активности. Поэтому при каждом получаем случайные числа.

Как избежать взаимных блокировок?

Следите, чтобы у нескольких блокировок не было шанса сработать одновременно.Иначе одна заглушка перекроет один поток, другая — другой, и может случиться взаимная блокировка — тупик (тупик). Это ситуация, когда ни один поток не имеет права действовать и программа зависает или рушится.

Если есть «захват» мьютекса, ничто не должно помешать последующему «высвобождению». Это значит, что release () должен срабатывать, как только блокировка не нужна.

Пишите код так, чтобы блокировки снимались, даже если функция выбрасывает исключение и завершает работу нештатно.Подстраховаться можно с помощью конструкции try-except-finally:

пытаться:
    mutex.acquire ()
    # Ваш код ...

кроме SomethingGoesWrong:
    # Обрабатываем исключение

Ну наконец то:
    # Ещё код
    mutex.release ()
 

Другие инструменты в Python

До сих пор мы работали с простым блокировкой Lock, но распределять доступ к общим ресурсам можно разными средствами.

Семафоры (Семафор)

Семафор — это связка из блокировки и счётчика потоков.Если заданное число потоков уже работает с ресурсам, лишние будут блокироваться. Это удобно, чтобы ограничить число подключений к сети или одновременно авторизованных пользователей программы.

Значение счётчика с каждым новым вызовом take (), есть с подключением к ресурсу новых потоков. Когда ресурс высвобождается, значение возрастает. При нулевом значении счётчика поток потока останавливается, пока другой поток не вызовет метод release (). По умолчанию значение счётчика равно 1.

s = семафор (5)
# В скобках при необходимости указывать стартовое значение счётчика
 

Можно создать «ограниченный семафор» конструктором BoundedSemaphore ().

События (Событие)

Событие — сигнал от одного другого. Если событие возникло — ставят флаг методом .set (), а после обработки события — снимают с помощью .clear (). Пока флага нет, ресурс заблокирован. Ждать события могут один или несколько потоков. Важную роль играет wait (): если флаг установлен, этот метод спокойно отдаёт управление ресурсом; если нет — блокирует его на заданное время или до установки флага одним из потоков.

e = threading.Event ()

def event_manager ():
    # Ждём, когда кто-нибудь захватит флаг
    e.wait ()
    ...
    # Ставим флаг
    e.set ()

    # Работаем с ресурсом
        ...
   # Снимаем флаг и ждём нового
   e.clear ()
 

Если нужно задать время ожидания, его пишут в секундах, в виде числа с плавающей запятой. Например: e.wait (3,0).

Метод is_set () проверяет, активно ли событие. Важно следить, чтобы события попадали в поле зрения потоков-потребителей сразу после появления.Иначе работа зависящих от события потоков нарушится.

Рекурсивная блокировка (RLock)

Такая блокировка позволяет одному потоку захватывать ресурс несколько раз, но блокирует все остальные потоки. Это полезно, когда вы используете вложенные функции, каждую из которых тоже применяет блокировку. Число вложенных .acquire () и .release () не даст интерпретатору запутаться, сколько раз поток имеет право захватывать ресурс, а когда блокировку надо снять полностью. Механизм основан в классе RLock:

импорт потоков, случайный

counter = 0
re_mutex = потоки.RLock ()

def step_one ():
    глобальный счетчик
    re_mutex.acquire ()
    counter = random.randint (1,100)
    print ("Случайное число% s"% счетчик)
    re_mutex.release ()

def step_two ():
    глобальный счетчик
    re_mutex.acquire ()
    счетчик * = 2
    print ("Doubled =% s"% counter)
    re_mutex.release ()
   
def walkthrough ():
    re_mutex.acquire ()
    пытаться:
        первый шаг()
        шаг второй()
    Ну наконец то:
        re_mutex.релиз()

t = threading.Thread (target = пошаговое руководство)
t2 = threading.Thread (цель = пошаговое руководство)

t.start ()
t2.start ()
t.join ()
t2.join ()
 

Запустите это и проверьте результат: арифметика должна быть верна.

Прохождение

Теперь попробуйте убрать блокировку внутри:

.

def walkthrough ():
        первый шаг()
        шаг второй()
 

Ещё раз запустите код — порядок действий нарушится. Программа умножит на 2 только второе случайное число, а затем удвоит полученное произведение.

Переменные состояния (Состояние)

Переменная состояния — усложнённый вариант события (Событие). Через условие на ресурс ставят блокировку нужного типа, и она работает, пока не произойдёт ожидаемое потоками изменение. Как только это случается, один или несколько потоков разблокируются. Оповестить потоки о событии можно методами:

• notify () — для одного потока;
• notifyAll () — для всех ожидающих потоков.

Это выглядит так:

# Создаём рекурсивную блокировку
мьютекс = потоки.RLock ()

# Создаём переменную состояния и связываем с блокировкой
cond = threading.Condition (мьютекс)

# Поток-потребитель ждёт свободного ресурса и захватывает его
def потребитель ():
    в то время как True:
            cond.acquire ()
            пока не resourse_free ():
            cond.wait ()
            get_free_resource ()
            cond.release ()

# Поток-производитель разблокирует ресурс и уведомляет об этом потребителя
def производитель ():
    в то время как True:
            конд.приобрести ()
            unblock_resource ()
            # Сигналим потоку: "Налетай на новые данные!"
            cond.notify ()
            cond.release ()
 

Чтобы выставить больше одного условия разблокировки, можно увязать доступ к ресурсам с ограниченными переменными состояниями.

cond = threading.Condition (мьютекс)
another_cond = threading.Condition (мьютекс)
 

Компактные блокировки с

При множестве участков с блокировками каждый раз прописывать «захват» и «высвобождение» утомительно.Сократить код поможет конструкция с оператором с. Она использует менеджер контекста, который позволяет сначала подготовить приложение к выполнению фрагмента кода, а затем гарантированно освободить задействованные ресурсы.

Чтобы понять дальнейший материал, кратко разберем работу с, хотя это и не про блокировку. У класса, который мы собираем использовать с, быть два метода:

• «Предисловие» — метод __enter __ (). Здесь можно ставить блокировку и прописывать другие настройки;

• «Послесловие» — метод __exit __ ().Он срабатывает, когда все инструкции или выполнены работа блока прервана. Здесь можно снять блокировку и / или предусмотреть реакцию на исключение, которые могут быть выброшены.

Удача! У нашего целевого класса Заблокировать эти два метода уже прописаны. Поэтому любой экземпляр объекта Lock можно использовать с без дополнительных настроек.

Отредактируем функцию из примера с инкрементом. Поставим блокировку, которая сама снимается, как только управляющий поток выйдет за пределы с-блока:

def safe_plus ():
    глобальный protected_resource
    для i в диапазоне (ЧИСЛО):
        с мьютексом:
 protected_resource + = 1

# И никаких приобретений-релизов!
 

.

Python. Урок 23. Потоки и процессы в Python. Часть 2. Синхронизация потоковой

Для синхронизации доступа к ресурсам из нескольких Python предоставляет набор объектов, из которых обладает возможностями работы, делающими их пригодными для решения некоторых групп конкретных задач. В этом уроке будут рассмотрены: Lock — и RLock -объекты, условные переменные ( Condition ), семафоры ( Semaphore ), события ( Event ), таймеры ( Timer ) и барьеры ( Barrier) ).

Синхронизация потоковой

— Начнем с обзора наиболее простых, в то же время общих по своим свойствам Lock -объекта.

Замок -объект

Замок -объект может находится в двух состояниях: захваченное (заблокированное) и не захваченное (не заблокированное, свободное). После создания он находится в свободном состоянии. Для работы с Lock -объектом используются методы take () и release () .Если Lock свободен, то вызов метода take () переводит его в заблокированное состояние. Повторный вызов take () приведет к блокировке инициировавшего это действие потока до тех пор, пока Lock не будет разблокирован каким-то другим потоком с помощью метода release () . Вывоз метода release () на свободном Lock -объект приведет к выбросу исключения RuntimeError .

Метод take () имеет нижнюю сигнатуру:

захват (блокировка = True, тайм-аут = -1)

Параметры метода:

• блокировка
  • Если параметр равен True , то при вызове на захваченном Lock -объекте выполнения потока остановится, после того, как захват будет произведен, метод вернет True .Если параметр равен False , то при вызове на захваченном Lock -объект поток не будет заблокирован и метод вернет False , если захват будет произведет, то вернет True .
• таймаут
  • Задает, в течении которого поток будет находиться в заблокированном состоянии при попытке захватить уже занятый Замок -объект. Если в течении заданного времени поток не освободится, то метод вернет значение Ложь .

При успешном захвате Lock -объекта, метод take () возвращает значение True .

У Lock -объекта также есть метод locked () , который возвращает True , если объект захвачен, False в случае потери.

Мы уже успели познакомиться с Lock -объектом, когда изучали вопрос принудительного завершения работы потока в “Уроке 22. Процессы и потоки в Python .Часть 1 ».

Освободить Lock -объект может любой поток (на обязательно тот, который вызвал take () ).

Хорошей практикой при работе с Замок -объектами помещения кода работы с разделяемым ресурсом в блоке попытка , освобождать блокировку следует в наконец :

 lock_obj.acquire ()
пытаться:
# Работа с разделяемым ресурсом
Ну наконец то:
lock_obj.release () 

Lock -объекты протокол менеджера контекста (см.«Урок 21. Работа с контекстным менеджером«), это позволяет работать с ними через оператор с . Приведенный выше код с попробуйте… наконец эквивалент следующему:

 с lock_obj:
# Работа с разделяемым ресурсом 

RLock -объект

В отличии от рассмотренного выше Lock -объекта RLock может освободить только тот поток, который его захватил. Повторный захват потоком уже захваченного RLock -объекта не блокирует его. RLock -объекты для вложенного захвата, при этом был выполнен release () для внешнего collect () . Сигнатуры и назначение методов release () и take () RLock -объектов совпадают с приведенными для Lock , но в отличии от него RLock нет метода заблокирован () . RLock -объекты протокол менеджера контекста.

Условные переменные ( нарезание резьбы . Условие )

Основное назначение условных чисел — это синхронизация работы потоков, которая предполагает ожидание готовности некоторого ресурса и оповещение об этом событии. Наиболее явно такой тип работы выражен в паттерне Производитель-Потребитель (Производитель — Потребитель). Условные переменные для организации работы внутри себя использовать Lock- или RLock -объекты, захватом и освобождением управлять не требуется, хотя и возможно, если возникнет такая необходимость.

Порядок работы с условными переменными выглядит так:

На стороне Consumer’а : проверить доступ ли ресурс, если нет, перейти в режим ожидания с помощью метода wait () , и ожидать оповещение от Producer’а о том, что ресурс готов и с ним можно работать. Метод wait () может быть вызван с таймаутом, по истечении которого поток выйдет из состояния блокировки и продолжит работу.

На стороне Производитель’а : производства работы по подготовке ресурса, после того, как ресурс готов оповестить об этом ожидающие потоки с помощью методов notify () или notify_all () .Разница между ними в том, что notify () разблокирует только один поток (если он вызван без параметров), а notify_all () все потоки, которые находятся в режиме ожидания.

Ниже представлен пример работы с условной образец.

 из условия импорта резьбы, резьба
из очереди Импорт Очередь
от времени импортный сон


cv = Условие ()
q = Очередь ()


# Потребительская функция для обработки заказа
def order_processor (имя):
в то время как True:
с резюме:
# Подождите, пока очередь пуста
в то время как q.пустой ():
cv.wait ()

пытаться:
# Получить данные (заказ) из очереди
заказ = q.get_nowait ()
print (f "{имя}: {заказ}")

# Если получено сообщение "стоп", остановите обсуждение
если заказ == "стоп":
сломать

Кроме:
проходить

сон (0,1)


# Выполнить обработчики заказов
Thread (target = order_processor, args = ("поток 1",)). Start ()
Поток (target = order_processor, args = ("thread 2",)).Начало()
Поток (target = order_processor, args = ("thread 3",)). Start ()

# Помещаем данные в очередь
для i в диапазоне (10):
q.put (f "порядок {i}")

# Ставим стоп-команды для потребителей
для _ в диапазоне (3):
q.put ("стоп")

# Уведомить всех потребителей
с резюме:
cv.notify_all () 

В этом примере мы создаем функцию order_processor , которая может реализовывать в себе бизнес логику, например, обработку заказа. При этом, если она получает сообщение , остановка , то прекращает свое выполнение.В главном потоке мы создаем и запускаем три потока для обработки заказов. Запущенные потоки видят, что очередь пуста и «встают на блокировку» при вызове wait () . В главном потоке в очереди добавляются десять заказов и сообщений для остановки обработчиков, после этого вызывается метод notify_all () для оповещения всех заблокированных потоков о, что данные для обработки есть в очереди.

При создании объекта Состояние вы можете передать в конструктор объект Замок или RLock , с которым хотите работать.Перечислим методы объекта Условие с кратким описанием:

• получить (* аргументы)
  • Захват объекта-блокировки.
• релиз ()
  • Освобождение объекта-блокировки.
• ожидание (тайм-аут = нет)
  • Блокировка выполнения потока до оповещения о снятии блокировки. Через параметр timeout можно установить время ожидания оповещения о снятии блокировки. Если вызвать wait () на Условной модели, у которой было вызвано take () , то будет выброшено исключение RuntimeError .
• wait_for (предикат, тайм-аут = Нет)
  • Метод позволяет сократить количество кода, которое нужно написать для контроля готовности и ожидания оповещения. Он заменяет собой следующую конструкцию:

 без predicate ():
    cv.wait () 

• уведомить (n = 1)
  • Снимает блокировку с остановленного методом wait () потока. Если необходимо разблокировать несколько потоков, то для этого следует передать их количество через аргумент n .
• notify_all ()
  • Снимает блокировку со всех остановленных методом ожидания (потоковой передачи).

Семафоры ( нарезка. Смафора )

Реализация классического семафора, предложенного Дейкстрой. Суть его идеи заключается в том, при каждом вызове метода take () происходит уменьшение счетчика семафора на единицу, а при вызове release () — увеличение. Значение счетчика не может быть меньше нуля, если на момент вызова take () его значение равно нулю, то происходит блокировка потока до тех пор, пока не будет вызван release () .

Семафоры протокол менеджера контекста.

Для работы с семафорами в Python есть класс Semaphore , при создании его объекта можно указать начальное значение счетчика через параметр value . Семафор использует два метода:

• захват (блокировка = Истина, тайм-аут = Нет)
  • Если значение внутреннего счетчика больше нуля, то счетчик уменьшается на единицу и метод возвращает True .Если значение счетчика равно нулю, вызванным данным методом поток блокируется, до тех пор, пока не будет кем-то вызван метод release () . Дополнительно при вызове метода можно указать параметры blocking и timeout , их назначение совпадает с acqu () для Lock .
• релиз ()
  • Увеличивает значение внутреннего счетчика на единицу.

Существует ещё один класс, реализующий алгоритм семафора BoundedSemaphore , в отличии от Semaphore , он проверяет, чтобы значение внутреннего счетчика было не больше того, что передано при создании объекта через аргумент значение , если это происходит, то выбрасывается исключение ValueError .

С помощью семафоров удобно управлять доступом к ресурсу, имеет ограничение на количество одновременных обращений к нему (например, количество подключений к базе данных и т.п.)

В примере пример программы, моделирующую продажу билетов: обслуживание одного клиента занимает одну секунду, касс всего три, клиентов пять.

 из threading import Thread, BoundedSemaphore
от времени импорт сна, время


ticket_office = BoundedSemaphore (значение = 3)


def ticket_buyer (номер):
start_service = время ()
с ticket_office:
сон (1)
print (f "клиент {номер}, время обслуживания: {время () - start_service}")


покупатель = [Thread (target = ticket_buyer, args = (i,)) для i в диапазоне (5)]

для б у покупателя:
б.начало () 

Вывод программы:

 клиент 0, время обслуживания: 1.0011110305786133
клиент 2, время обслуживания: 1.0013604164123535
клиент 1, время обслуживания: 1.001556158065796
клиент 3, время обслуживания: 2.002437114715576
клиент 4, время обслуживания: 2.0027763843536377 

Как вы можете видеть, вначале получили обслуживание клиентов с номерами 0, 1, 2 и только после того, как кассы по продаже билетов освободились, были обслужены клиенты 3 и 4.

События ( нарезание. Событие )

События по своему назначению и алгоритму работы похожи на рассмотренные ранее условные переменные.Основная задача, которую они решают — это взаимодействие между потоками через механизм оповещения. Объект класса Event управляет внутренним флагом, который сбрасывается с помощью метода clear () и устанавливается методом set () . Потоки, которые используют объект , Событие для синхронизации блокируются при вызове метода wait () , если флаг сброшен.

Методы класса Событие :

• is_set ()
  • Возвращает Истина , если флаг находится в взведенном состоянии.
• комплект ()
  • Переводит флаг в взведенное состояние.
• прозрачный ()
  • Перевод флага в сброшенное состояние.
• ожидание (тайм-аут = нет)
  • Блокирует вызванный данным методом поток если флаг Событие — объекта находится в сброшенном состоянии. Время нахождения в состоянии блокировки можно установить через параметр таймаут .

Пример работы с Event- объект:

 из потока импорта Thread, Event
от времени импорт сна, время


event = Событие ()


def worker (имя: str):
event.wait ()
print (f "Работник: {имя}")


# Очистить событие
event.clear ()

# Создание и запуск воркеров
worker = [Thread (target = worker, args = (f "wrk {i}",)) для i в диапазоне (5)]
для w в рабочих:
w.start ()

print («Основная ветка»)

event.set () 

Содержимое консоли после вызова приведенной Python -программы:

 Основная резьба
Рабочий: WRK 1
Рабочий: wrk 2
Рабочий: WRK 3
Рабочий: WRK 4
Рабочий: wrk 0 

Порядок пробуждения потоков при использовании объекта Событие никак не регламентируется, поэтому вы можете видеть, что поток с номером 0 закончил работу последним, хотя был запущен.

Таймеры ( нарезание резьбы. Таймер )

Модуль threading предоставляет удобный инструмент для запуска задач по таймеру — класс Timer . При создании таймера указывается функция, которая будет выполнена, когда он сработает. Timer реализован как поток, является наследником от Тема , поэтому для его запуска необходимо вызвать start () , если необходимо остановить работу таймера, то вызовите cancel () .

Конструктор класса Таймер :

Таймер (интервал, функция, args = None, kwargs = None)

Параметры:

• интервал
  • Количество секунд, по истечении которого будет вызвана функция function .
• функция
  • Функция, вызов нужно осуществить по таймеру.
• аргументы, кварги
  • Параметры функции function .

Методы класса Таймер :

• отменить ()
  • Останавливает выполнение таймера

Пример работы с таймером:

 из таймера импорта потоков
от времени импорт сна, время

timer = Timer (interval = 3, function = lambda: print ("Сообщение от таймера!"))
timer.start () 

Барьеры ( нарезка. Барьер )

Последний инструмент для параллельной работы потоков, который мы рассмотрим Barrier .Он позволяет реализовать алгоритм, когда необходимо дождаться завершения работы программы, прежде чем продолжить выполнение задачи.

Конструктор класса:

Барьер (стороны, действие = Нет, тайм-аут = Нет)

Параметры:

• 9000 3 партии
  • Количество потоков, которые будут работать в рамках барьера.
• действие
  • Определяет функцию, которая будет вызвана, когда потоки будут освобождены (достигнутый барьера).
• таймаут
  • Таймаут, который будет использовать как значение по умолчанию для методов wait () .

Свойства и методы класса:

• ожидание (тайм-аут = нет)
  • Блокирует работу до тех пор, пока не будет получено время ожидания.
• сброс ()
  • Переводит Barrier в исходное (пустое) состояние.Потокам, ожидающим уведомления, будет передано исключение BrokenBarrierError .
• прервать ()
  • Останавливает работу барьера, переводит его в состояние «разрушен» ( сломано, ). Все текущие и последующие вызовы метода wait () будут завершены с ошибкой с выбросом исключения BrokenBarrierError .
• партии
  • Количество потоков, которое нужно для достижения барьера.
• n_waiting
  • Количество потоков, которое ожидает срабатывания барьера.
• сломано
  • Значение флага равное True указывает на то, что барьер находится в «разрушенном» состоянии.

Пример работы с классом Барьер :

 из резьбы импортного Барьера, Нитки
от времени импорт сна, время


br = Барьер (3)
store = []


def f1 (x):
print ("Рассчитать часть1")
магазин.добавить (x ** 2)
сон (0,5)
br.wait ()


def f2 (x):
print ("Рассчитать часть2")
store.append (x * 2)
сон (1)
br.wait ()


Тема (цель = f1, args = (3,)). Start ()
Тема (цель = f2, args = (7,)). Start ()

br.wait ()

print ("Результат:", sum (store)) 

Результат работы программы:

 Calc часть1
Расчет, часть 2
Результат: 23 

Данный объект требует дождаться результатов работы всех потоков (в примере выше), либо для синхронизации процесса инициализации потоков, когда перед стартом их работы требуется, чтобы все потоки выполнили инициализацию.

П.С.

Вводные уроки по «Линейной алгебре на Python ». Все уроки по этой теме собраны в книге «Линейная алгебра на Python».

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas . Для начала вы можете познакомиться с вводными уроками. Все уроки по библиотеке Панды собраны в книге « Панды . Работа с данными ».

.

8 продвинутых возможностей модуля регистрации в Python, которые вы не должны пропустить

Понимайте свою программу без ущерба для производительности

Журналирование — это очень важная часть разработки ПО. Оно помогает понять выполнение программ и помочь разработчикам и непредвиденным сбоям. Журнальное сообщение может хранить информацию наподобие текущего статуса программы или того, в каком месте она выполняется. Если происходит ошибка, то разработчики могут быстро найти проблему кода, которая вызвала, и действовать с учетом этого.

Python предоставляет довольно мощный и гибкий встроенный модуль протоколирование со множеством возможностей. В этой статье я хочу поделиться восемью продвинутыми возможностями, которые могут быть полезны при разработке ПО.

Основы модуля регистрация

Прежде чем приступить к рассмотрению продвинутых возможностей, давайте убедимся, что у нас есть базовое понимание модуля регистрация .

Логгер

Экземпляр, который мы создаем для генерации записей, называют логгером.Он инстанциируется через logger = logging.getLogger ( name ) . Лучшая практика — это использовать name в качестве имени логгера. name включает в себя имя пакета и имя модуля. Имя будет появляться в журнальном сообщении, что поможет разработчикам быстро находить, где оно было сгенерировано.

Форматировщик и обработчик

У любого логгера есть несколько конфигураций, которые могут быть модифицированы. Более продвинутые конфигурации мы обсудим позже, наиболее ходовые — это форматировщик (прим.пер .: форматтер) и обработчик (прим. пер .: обработчик).

Форматировщик устанавливает устойчивый сообщения. Каждое журнальное сообщение — это объект класса LogRecord с ограниченными атрибутами (имя модуля — один из них). Когда мы определяем форматировщик, мы можем решить, как должно выглядеть журнальное сообщение вместе с этими атрибутами и, возможно, с атрибутами, созданными нами. Стандартный форматировщик выглядит так:

  серьезность ошибки: имя логгера: сообщение
# например: ВНИМАНИЕ: root: Программа стартует!  

Кастомизированный форматировщик может выглядеть так:

  "% (asctime) s - [% (levelname) s] -% (name) s - (% (filename) s).% (funcName) s (% (белье) d) -% (message) s "
# 2020-07-26 23: 37: 15 374 - [ИНФОРМАЦИЯ] - __main__ - (main.py) .main (18) - Программа стартует!  

Обработчик задает целевое местонахождение журнальных сообщений. Журнальное сообщение может быть отправлено в более чем одно место. Собственно говоря, ведение журнала модуля выполняется довольно много стандартных обработчиков. Самые популярные — FileHandler, который отправляет записи в файл, и StreamHandler, который отправляет записи в потоки, такие как sys.stderr или sys.stdout. Экземпляр логгера поддерживает ноль или более обработчиков. Если никакие обработчики не включены, тогда он будет отправлять записи в sys.stderr. Если определен более чем один обработчик, то целевое местонахождение журнального сообщения зависит от его уровня и от уровня обработчика.

Например, у меня есть FileHandler с уровнем ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ (прим. Пер .: предупреждение) и StreamHandler с уровнем INFO (прим. Пер .: информация). Если я напишу в журнал сообщение об ошибке, то оно будет отправлено как в sys.stdout, так и в файл журнала.

Например:

В этом примере мы создали main.py , package1.py и app_logger.py . Модуль app_logger.py возвращает функцию get_logger , которая возвращает экземпляр логгера. Экземпляр логгера включает в себя кастомный форматировщик и два обработчика: StreamHandler с уровнем INFO и FileHandler с уровнем ВНИМАНИЕ. Важно установить базовый уровень в INFO или DEBUG ( журнала по умолчанию — ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ ), если будут отфильтрованы уровень любых записей журнала по уровню ниже, чем ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ.И main.py , и package1.py , используют get_logger , чтобы создать свои собственные логгеры.

Диаграмма Xiaoxu Gao

  # app_logger.py
импорт журнала

_log_format = f "% (asctime) s - [% (levelname) s] -% (name) s - (% (filename) s).% (funcName) s (% (бельеo) d) -% (message) s "

def get_file_handler ():
    file_handler = logging.FileHandler ("x.log")
    file_handler.setLevel (ведение журнала.ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ)
    file_handler.setFormatter (ведение журнала.Форматировщик (_log_format))
    вернуть file_handler

def get_stream_handler ():
    stream_handler = ведение журнала.StreamHandler ()
    stream_handler.setLevel (logging.INFO)
    stream_handler.setFormatter (logging.Formatter (_log_format))
    вернуть stream_handler

def get_logger (имя):
    logger = logging.getLogger (имя)
    logger.setLevel (logging.INFO)
    logger.addHandler (get_file_handler ())
    logger.addHandler (get_stream_handler ())
    возвратный регистратор

# package1.py
импортировать app_logger

logger = app_logger.get_logger (__ имя__)

def процесс (сообщение):
    logger.info («Передача процесса»)
    печать (сообщение)
    logger.info («После процесса»)

# main.py
import package1
импортировать app_logger

logger = app_logger.get_logger (__ имя__)

def main ():
    logger.info ("Программа стартует")
    package1.process (msg = "сообщение")
    logger.warning ("должно появиться как в консоли, так и в файле журнала")
    logger.info ("Программа завершила работу")

если __name__ == "__main__":
    главный()

# 2020-07-25 21: 06: 06,657 - [ИНФОРМАЦИЯ] - __main__ - (main.py) .main (8) - Программа стартует
# 2020-07-25 21: 06: 06,658 - [INFO] - package1 - (package1.py) .process (7) - Передача процесса
# сообщение
# 2020-07-25 21: 06: 06,658 - [INFO] - package1 - (package1.py) .process (9) - После процесса
# 2020-07-25 21: 06: 06,658 - [ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ] - __main__ - (main.py) .main (10) - Это должно появиться как в консоли, так и в файле журнала
# 2020-07-25 21: 06: 06,658 - [INFO] - __main__ - (main.py) .main (11) - Программа завершила работу

# cat x.log
# 2020-07-25 21: 06: 06,658 - [ВНИМАНИЕ] - __main__ - (main.py) .main (10) - Это должно появиться как в консоли, так и в файле журнала
  

basic-logging.py

Записи с уровнем INFO отправляются как в консольный вывод (sys.stdout), так и в файл журнала, а записи на уровне WARNING пишутся только в файле журнала. Мы можем полностью понять, что и почему происходит в примере, мы готовы приступить к более продвинутым возможностям.

1. Создавайте заданные атрибуты объектов класса LogRecord, используя класс LoggerAdapter

. Как я упоминал ранее, у LogRecord есть несколько атрибутов.Разработчики могут выбрать наиболее важные атрибуты и использовать в форматировщике. Помимо того, модуль logging также предоставляет возможность добавить в LogRecord параметры пользовательы.
Один из способов сделать это — использовать LoggerAdapter . Когда вы создаете адаптер, вы передаете ему экземпляр логгера и свои атрибуты (в характер). Этот класс использует тот же интерфейс, что и класс Logger , поэтому вы все еще можете вызвать методы наподобие logger.информация .

Новый атрибут с фиксированным значением

. .: вероятно, получить откуда-либо, чтобы передать конструктору). Не забывайте этот атрибут в форматировщик. Местоположение атрибута вы можете выбрать по своему усмотрению.В следующем коде я добавляю атрибут app , значение которого определяется, когда я создаю логгер.

  импорт журнала

logging.basicConfig (
    level = logging.INFO,
    format = "% (asctime) s - [% (levelname) s] -% (app) s -% (name) s - (% (filename) s).% (funcName) s (% (lneno) d») - %(Сообщения",
)

logger = logging.getLogger (__ имя__)
logger = logging.LoggerAdapter (регистратор, {"app": "тестовое приложение"})
logger.info ("Программа стартует")
logger.info ("Программа завершила работу")

# 2020-07-25 21: 36: 20,709 - [INFO] - тестовое приложение - __main__ - (main.py) .main (8) - Программа стартует
# 2020-07-25 21: 36: 20,709 - [INFO] - тестовое приложение - __main__ - (main.py) .main (11) - Программа завершила работу
  

logging_adapter_fixed_value.py

Новый атрибут с динамическим значением

В других ситуациях вам, возможно, понадобятся динамические атрибуты, например, что-то вроде динамического индикатора. В таком случае вы можете расширить базовый класс LoggerAdapter и создать свой собственный. process () — то место, где дополнительные методы добавляются к журнальному сообщению.В коде ниже я добавляю динамический атрибут id , который может быть разным в каждом журнальном сообщении. В этом случае вам не нужно использовать атрибут в форматировщик.

  импорт журнала

класс CustomAdapter (logging.LoggerAdapter):
    def процесс (self, msg, kwargs):
        my_context = kwargs.pop ('идентификатор', self.extra ['идентификатор'])
        return '[% s]% s'% (my_context, msg), kwargs

logging.basicConfig (
    level = logging.INFO,
    format = "% (asctime) s - [% (levelname) s] -% (name) s - (% (filename) s)".% (funcName) s (% (белье) d) -% (message) s ",
)

logger = logging.getLogger (__ имя__)
logger = CustomAdapter (регистратор, {"id": None})

logger.info ('ID предоставлен',)
logger.info ('ID предоставлен',)
logger.info ('Отсутствует информация об ID')

# 2020-07-25 22: 12: 06,715 - [INFO] - __main__ - (main.py).  (38) - [1234] ID предоставлен # 2020-07-25 22: 12: 06,715 - [INFO ] - __main__ - (main.py).  (38) - [1234] ID предоставлен
# 2020-07-25 22: 21: 31,568 - [INFO] - __main__ - (main.py).  (39) - [5678] ID предоставлен # 2020-07-25 22: 21: 31,568 - [INFO ] - __main__ - (main.py). <модуль> (39) - [5678] ID предоставлен
# 2020-07-25 22: 12: 06,715 - [INFO] - __main__ - (main.py).  (39) - [None] Отсутствует информация об ID # 2020-07-25 22: 12: 06,715 - [INFO] - __main__ - (main.py).  (39) - [None] Отсутствует информация об ID
  

logging_adapter_dynamic_value.py

2. Создавайте создавайте создавайте атрибуты объектов класса LogRecord, используя класс Filter.

Другой способ добавления настроек параметров — использование кастомного фильтра.Фильтры дополнительные логику для определения, какие журнальные сообщения выводить. Это шаг после проверки базового уровня журналирования, но до передачи журнального сообщения обработчикам. В дополнение к определению, мы также можем установить новые атрибуты в методе filter () .

Диаграмма из официальной документации Python

В этом примере мы добавляем новый атрибут , цвет (прим.пер .: цвет) в методе filter () , значение которого определяется на основе имени уровня в журнальном сообщении. В этом случае имя атрибута снова должно быть добавлено в форматировщик.

  импорт журнала

класс CustomFilter (logging.Filter):

    ЦВЕТ = {
        «DEBUG»: «ЗЕЛЕНЫЙ»,
        «ИНФОРМАЦИЯ»: «ЗЕЛЕНЫЙ»,
        «ВНИМАНИЕ»: «ЖЕЛТЫЙ»,
        «ОШИБКА»: «КРАСНЫЙ»,
        «КРИТИЧЕСКИЙ»: «КРАСНЫЙ»,
    }

    def фильтр (себя, запись):
        record.color = CustomFilter.COLOR [имя уровня записи]
        вернуть True

Ведение журнала.basicConfig (
    level = logging.DEBUG,
    format = "% (asctime) s - [% (levelname) s] - [% (color) s] -% (name) s - (% (filename) s").% (funcName) s (% (lineo) d ) - %(Сообщения",
)

logger = logging.getLogger (__ имя__)
logger.addFilter (CustomFilter ())

logger.debug ("сообщение для отладки, цвет - зеленый")
logger.info ("информационное сообщение, цвет - зеленый")
logger.warning ("предупреждающее сообщение, цвет - желтый")
logger.error ("сообщение об ошибке, цвет - красный")
logger.critical ("сообщение о критической ошибке, цвет - красный")

# 2020-07-25 22: 45: 17,178 - [DEBUG] - [GREEN] - __main__ - (main.py).  (52) - сообщение для отладки, цвет - зеленый
# 2020-07-25 22: 45: 17,179 - [INFO] - [GREEN] - __main__ - (main.py).  (53) - информационное сообщение, цвет - зеленый
# 2020-07-25 22: 45: 17,179 - [ВНИМАНИЕ] - [ЖЕЛТЫЙ] - __main__ - (main.py).  (54) - предупреждающее сообщение, цвет - желтый
# 2020-07-25 22: 45: 17,179 - [ERROR] - [RED] - __main__ - (main.py).  (55) - сообщение об ошибке, цвет - красный
# 2020-07-25 22: 45: 17,179 - [КРИТИЧЕСКИЙ] - [КРАСНЫЙ] - __main__ - (main.py).  (56) - сообщение о критической ошибке, цвет - красный
  

logging_filter_dynamic_attributes.py

3. Многопоточность с модулем логирования

Модуль логирования на самом деле реализован потокобезопасным способом, поэтому нам не нужны дополнительные усилия. Код ниже показывает, что MainThread и WorkThread разделяют один и тот же экземпляр логгера без проблемы состояния гонки. Также есть встроенный атрибут threadName для форматировщика.

  импорт журнала
импорт потоковой передачи

Ведение журнала.basicConfig (
    level = logging.INFO,
    format = "% (asctime) s - [% (levelname) s] - [% (threadName) s] -% (name) s - (% (filename) s").% (funcName) s (% (lineo) d ) - %(Сообщения",
)
logger = logging.getLogger (__ имя__)

def worker ():
    для i в диапазоне (5):
        logger.info (f "журнальное сообщение {i} из рабочего потока")

thread = threading.Thread (цель = рабочий)
thread.start ()

для i в диапазоне (5):
    logger.info (f "журнальное сообщение {i} из главного потока")

thread.join ()

# 2020-07-26 15: 33: 21,078 - [ИНФОРМАЦИЯ] - [Тема-1] - __main__ - (main.py) .worker (62) - 0-ое журнальное сообщение из рабочего потока
# 2020-07-26 15: 33: 21,078 - [INFO] - [Thread-1] - __main__ - (main.py) .worker (62) - 1-ое журнальное сообщение из рабочего потока
# 2020-07-26 15: 33: 21,078 - [INFO] - [Thread-1] - __main__ - (main.py) .worker (62) - 2-ое журнальное сообщение из рабочего потока
# 2020-07-26 15: 33: 21,078 - [INFO] - [Thread-1] - __main__ - (main.py) .worker (62) - 3-ое журнальное сообщение из рабочего потока
# 2020-07-26 15: 33: 21,078 - [ИНФОРМАЦИЯ] - [Тема-1] - __main__ - (main.py) .worker (62) - 4-ое журнальное сообщение из рабочего потока
# 2020-07-26 15: 33: 21,078 - [INFO] - [MainThread] - __main__ - (main.py).  (69) - 0-ое журнальное сообщение из главного потока
# 2020-07-26 15: 33: 21,078 - [INFO] - [MainThread] - __main__ - (main.py).  (69) - 1-ое журнальное сообщение из главного потока
# 2020-07-26 15: 33: 21,078 - [INFO] - [MainThread] - __main__ - (main.py).  (69) - 2-ое журнальное сообщение из главного потока
# 2020-07-26 15: 33: 21,078 - [INFO] - [MainThread] - __main__ - (main.py).  (69) - 3-ое журнальное сообщение из главного потока
# 2020-07-26 15: 33: 21,078 - [INFO] - [MainThread] - __main__ - (main.py).  (69) - 4-ое журнальное сообщение из главного потока
  

logging_multi_threading.py

Под капотом модуля logging используется threading.RLock () практически везде. Отличия между RLock от Замок :

1. Замок может быть получен только один раз и больше не может быть получен до тех пор, пока он не будет освобожден.С другой стороны, RLock может быть получен неоднократно до своего освобождения.

   
   

2. Lock может быть освобожден любым потоком, а RLock — только тем потоком, который его удерживает.

   
   

Любой обработчик, который наследуется от класса Обработчик , обладает методом handle () , предназначенным для генерации записей. Ниже блок кода метода Обработчик.ручка () . Как видите, обработчик получит и освободит блокировку до и после генерации записи соответственно. Метод emit () может быть реализован по-разному в разных обработчиках.

  дескриптор def (self, record):
    "" "
    При определенных условиях генерирует журнальную запись.
    Генерация зависит от фильтров, которые могут быть добавлены в обработчик.
    Оборачивает настоящую генерацию записи получением / выделением
    блокировки ввода-вывода. Возвращает значение, свидетельствующее о том, пропустил ли фильтр запись на
    генерацию."" "
    rv = self.filter (запись)
    если rv:
        self.acquire ()
        пытаться:
            self.emit (запись)
        Ну наконец то:
            self.release ()
    вернуть фургон
  

logging_handle.py

4. Многопроцессная обработка с модулем ведения журнала — QueueHandler

Несмотря на то, что модуль протоколирования потокобезопасен, он процесс необезопасен. Если вы хотите, чтобы несколько процессов вели запись в один и тот же файл журнала, то вы должны вручную позаботиться о доступе к вашему файлу.В соответствии с учебником по лесозаготовкам, есть несколько вариантов.

QueueHandler + «процесс-потребитель»

Один из вариантов — использование QueueHandler . Идея заключается в том, чтобы создать экземпляр класса multiprocessing. В примере ниже у нас есть 2 «процесса-производителя», которые отправляют записи журнала в очередь и «процесс-потребитель», читающие записи из очереди и пишущий их в файл журнала.

У записей журнала в очереди будут вероятные, разные уровни, так что в функциях log_processor мы используем logger.log (record.levelno, record.msg) вместо logger.info () или logger.warning (). В конце (прим. Пер .: функции main) мы отправляем сигнал, чтобы вызвать процедуру log_processor остановиться. Деление экземпляров очереди между множеством процессов или модулей — не новшество, но ведение журнала как бы помогает нам справиться с этой ситуацией.

  импорт ОС
из logging.handlers import QueueHandler

formatter = "% (asctime) s - [% (levelname) s] -% (name) s - (% (filename) s).% (funcName) s (% (lneno) d) -% (message) s»)
logging.basicConfig (уровень = logging.INFO)

def log_processor (очередь):
    logger = logging.getLogger (__ имя__)
    file_handler = logging.FileHandler ("a.log")
    file_handler.setFormatter (logging.Formatter (форматтер))
    logger.addHandler (обработчик_файлов)

    в то время как True:
        пытаться:
            запись = queue.get ()
            если запись отсутствует:
                сломать
            регистратор.журнал (record.levelno, record.msg)
        кроме исключения как e:
            проходить

def log_producer (очередь):
    pid = os.getpid ()
    logger = logging.getLogger (__ имя__)
    queue_handler = QueueHandler (очередь)
    logger.addHandler (QueueHandler (очередь))

    logger.info (f "уровень INFO - производитель {pid}")
    logger.warning (f "уровень WARNING - производитель {pid}")

def main ():
    queue = multiprocessing.Queue (-1)
    listener = multiprocessing.Process (target = log_processor, args = (очередь,))
    слушатель.Начало()
    рабочие = []
    для i в диапазоне (2):
        worker = multiprocessing.Process (target = log_producer, args = (очередь,))
        worker.append (рабочий)
        worker.start ()
    для w в рабочих:
        w.join ()
    queue.put_nowait (Нет)
    listener.join ()

если __name__ == '__main__':
    главный()

# >> cat a.log
# 2020-07-26 18: 38: 10,525 - [INFO] - __mp_main__ - (main.py) .log_processer (118) - уровень INFO - производитель 32242
# 2020-07-26 18: 38: 10,525 - [ВНИМАНИЕ] - __mp_main__ - (main.py) .log_processer (118) - уровень ВНИМАНИЕ - производитель 32242
# 2020-07-26 18: 38: 10,530 - [INFO] - __mp_main__ - (main.py) .log_processer (118) - уровень INFO - производитель 32243
# 2020-07-26 18: 38: 10,530 - [ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ] - __mp_main__ - (main.py) .log_processer (118) - уровень ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ - производитель 32243
  

logging_queue_handler.py

QueueHandler + QueueListener

В модуле logging.handlers есть особый класс с именем QueueListener. Этот класс создателя слушателя с очередью журнальных сообщений и списком обработчиков для обработки записей журнала. QueueListener может заменить процесс, который мы создали в примере, поместив его в переменную listener . При этом будет использовано меньше кода.

  def log_producer (очередь):
    pid = os.getpid ()
    logger = logging.getLogger (__ имя__)
    logger.addHandler (QueueHandler (очередь))

    logger.info (f "уровень INFO - производитель {pid}")
    logger.warning (f "уровень WARNING - производитель {pid}")

def main ():
    queue = multiprocessing.Queue (-1)
    file_handler = ведение журнала.FileHandler ("b.log")
    file_handler.setFormatter (logging.Formatter (форматтер))
    queue_listener = QueueListener (очередь, обработчик_файлов)
    queue_listener.start ()

    рабочие = []
    для i в диапазоне (2):
        worker = multiprocessing.Process (target = log_producer, args = (очередь,))
        worker.append (рабочий)
        worker.start ()
    для w в рабочих:
        w.join ()
    queue_listener.stop ()

если __name__ == '__main__':
    главный()

# >> cat b.log
# 2020-07-26 20: 15: 58,656 - [ИНФОРМАЦИЯ] - __mp_main__ - (main.py) .log_producer (130) - уровень INFO - производитель 34199
# 2020-07-26 20: 15: 58,656 - [ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ] - __mp_main__ - (main.py) .log_producer (131) - уровень ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ - производитель 34199
# 2020-07-26 20:15: 58,662 - [INFO] - __mp_main__ - (main.py) .log_producer (130) - уровень INFO - производитель 34200
# 2020-07-26 20: 15: 58,662 - [ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ] - __mp_main__ - (main.py) .log_producer (131) - уровень ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ - производитель 34200
  

logging_queue_listener.py

SocketHandler

Другое решение, предлагаемое учебником, — отправить записи из нескольких процессов в SocketHandler и иметь отдельный процесс, реализует сокет-сервер, читающий записи и отправляющий их в место назначения.В этих источниках есть довольно подробная реализация.

Все эти решения, в основном, следуют одному принципу: отправлять записи из разных процессов в централизованное место — либо в очередь, либо на удаленный сервер. Получатель на другой стороне ответственен за их запись в места назначения.

5. По умолчанию не генерируйте какие-либо журнальные записи библиотеки — NullHandler

На данный момент мы создали несколько обработчиков, реализованных модулем журналирования.
Другой полезный встроенный обработчик — NullHandler . В реализации NullHandler практически ничего нет. Тем не менее, он помогает разработчикам отделить библиотечные записи журнала от записей приложения.

Ниже приведена реализация обработчика NullHandler .

  класс NullHandler (Обработчик):
    "" "
    Этот обработчик ничего не делает. Предполагается использовать его, чтобы избежать
    разового предупреждения "Для логгера XXX не найдено никаких обработчиков".Это
    важно для кода библиотеки, может содержать код для журналирования событий. Если пользователь
    библиотеки не настроил конфигурацию журналирования, то может быть
    создано разовое предупреждение; чтобы избежать этого, разработчику библиотеку нужно просто создать экземпляр класса
    NullHandler и добавить его в логгер верхнего уровня модуля библиотеки или
    пакет.
    "" "

    дескриптор def (self, record):
        "" "Заглушка." ""

    def emit (self, record):
        "" "Заглушка."" "

    def createLock (сам):
        self.lock = Нет
  

logging_nullhandler.py

Почему нам нужно отделять записи библиотеки от записей приложения?

По словам автора модуля logging, Виней Саджип:

Сторонняя библиотека, которая использует регистрацию , по умолчанию не должна выбрасывать вывод журналирования, так как он может быть не нужен разработчику / пользователю приложения, которое использует библиотеку.

Наилучшая практика — по умолчанию не генерировать библиотечные записи журнала и получать библиотеку возможность решить, хочет ли он получать и обрабатывать эти записи в приложении.

В роли разработчика библиотеки нам нужна одна строка кода внутри init .py , чтобы добавить NullHandler . Во вложенных пакетах и ​​модулях логгеры прежними. Когда мы устанавливаем этот пакет в наше приложение через pip install , мы по умолчанию не увидим библиотечные записи журнала.

  # упаковка /
# │
# ├── __init__.py
# └── module1.py

# __init__.py
импорт журнала
logging.getLogger (__ name __). addHandler (logging.NullHandler ())

# module1.py
logger = logging.getLogger (__ имя__)
logger.info ("это информационное журнальное сообщение")
  

logging_nullhandler_example.py

Чтобы сделать эти записи видимыми, нужно добавить обработчики в логгер библиотеки в своем приложении.

  # ваше приложение
logging.getLogger ("пакет"). addHandler (logging.StreamHandler ())
  

Если библиотека не использует NullHandler , но вы хотите отключить записи из библиотеки, то можете установить протоколирование.getLogger («пакет»). Распространение = False . Если распространение установлен в False , то записи журнала не будут передаваться обработчикам.

6. Делайте ротацию своих файлов журнала — RotatingFileHandler, TimedRotatingFileHandler

RotatingFileHandler поддерживает ротацию файлов журнала, основанную на максимальном размере файла. Здесь должны быть определены два параметра: maxBytes и backupCount . Параметр maxBytes сообщает обработчику, когда делать ротацию журнала.Параметр backupCount — количество файлов журнала. У каждого «продолженного» файла журнала есть суффикс «.1», «.2» в конце имени файла. Если текущее журнальное сообщение вот-вот позволит файлу журнала превысить максимальный размер, то обработчик закроет текущий файл и откроет следующий.

Вот этот пример очень похож на пример из учебника. Должно получиться 6 файлов журнала.

  импорт журнала
из logging.handlers import RotatingFileHandler

def create_rotating_log (путь):
    logger = ведение журнала.getLogger (__ имя__)
    logger.setLevel (logging.INFO)
    обработчик = RotatingFileHandler (путь, maxBytes = 20, backupCount = 5)
    logger.addHandler (обработчик)

    для i в диапазоне (100):
        logger.info ("Это тестовая строка-запись в журнале% s"% i)

если __name__ == "__main__":
    log_file = "test.log"
    create_rotating_log (файл_журнала)
  

logging_file_rotation.py

Другой обработчик для ротации файлов — TimeRotatingFileHandler , который позволяет разработчикам создавать ротационные журналы, основанный на истекшем времени.Условия времени включают: секунду, минуту, час, день, день недели (0 = Понедельник) и полночь (журнал продлевается в полночь).

В следующем примере мы делаем ротацию журнала каждую секунду с пятью резервными файлами. В каждом резервном файле есть временная метка в качестве суффикса.

  импорт журнала
время импорта
из logging.handlers import TimedRotatingFileHandler

logger = logging.getLogger (__ имя__)
logger.setLevel (logging.INFO)

handler = TimedRotatingFileHandler (
    "timed_test.log ", when =" s ", interval = 1, backupCount = 5
)
logger.addHandler (обработчик)
для i в диапазоне (6):
    logger.info (я)
    время сна (1)
  

time_file_rotation.py

7. Исключения в процессе журналирования

За использование мы используем logger.error () или logger.exception () при обработке исключений. Но что если сам логгер генерирует исключение? Что случится с программой? Ну, зависит от обстоятельств.

Ошибка логгера обрабатывается, когда обработчик вызывает метод emit () .Это означает, что любое исключение, связанное с форматированием или записью, перехватывается обработчиком, а не поднимается. Если конкретнее, метод handleError () будет выводить трассировку в stderr , и программа продолжится. Если у вас есть кастомный обработчик, наследуемый от класса Handler , то вы можете реализовать свой собственный handleError () .

  def emit (self, record):
    "" "
    Генерирует запись.
    Если форматировщик указан, он используется для форматирования записи.Затем запись пишется в поток с завершающим символом переноса строки. Если
    предоставлена ​​информация об исключении, то она форматируется с использованием
    traceback.print_exception и добавляется в конец потока. Если у потока
    есть атрибут 'encoding', он используется для определения того, как делать
    вывод в поток.
    "" "
    пытаться:
        msg = self.format (запись)
        stream = self.stream
        # issue 35046: объединены два stream.writes в один.
        stream.write (msg + self.терминатор)
        self.flush ()
    кроме RecursionError: # См. проблему 36272
        поднять
    кроме исключения:
        self.handleError (запись)
  

logging_emit.py

В этом примере во втором журнальном сообщении слишком много аргументов. Поэтому в консольном выводе мы получили трассировку, и выполнение программы еще могло быть продолжено.

  импорт журнала

logging.basicConfig (
    level = logging.INFO,
    format = "% (asctime) s - [% (levelname) s] -% (name) s - (% (filename) s)".% (funcName) s (% (белье) d) -% (message) s ",
)

logger = logging.getLogger (__ имя__)

logger.info ("Программа стартует")
logger.info ("У этого сообщения% s слишком много аргументов", "msg", "другое")
logger.info ("Программа завершила работу")

# 2020-07-26 23: 37: 15 373 - [ИНФОРМАЦИЯ] - __main__ - (main.py) .main (16) - Программа стартует
# --- Ошибка записи ---
# Traceback (последний вызов последний):
# Файл "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/logging/__init__.py", строка 1197, в emit
# msg = self.формат (запись)
# Файл "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/logging/__init__.py", строка 1032, в формате
# вернуть fmt.format (запись)
# Файл "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/logging/__init__.py", строка 756, в формате
# record.message = record.getMessage ()
# Файл "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/logging/__init__.py", строка 443, в getMessage
# msg = msg% self.args
# TypeError: не все аргументы конвертируются при форматировании строки (прим.пер .: не все аргументы конвертированы при форматировании строки)
# Стек вызовов:
# Файл "/Users/ie15qx/repo/compare_xml_files/source/main.py", строка 22, в 
#     главный()
# Файл "/Users/ie15qx/repo/compare_xml_files/source/main.py", строка 17, в основном
# logger.info ("У этого сообщения% s слишком много аргументов", "msg", "другое")
# Сообщение: 'У этого сообщения% s слишком много аргументов'
# Аргументы: ('msg', 'other')
# 2020-07-26 23: 37: 15 374 - [INFO] - __main__ - (main.py) .main (18) - Программа завершила работу
  

logging_error_handle.py

. Однако, если исключение произошло за пределами emit (), то оно может быть поднято, и программа остановится. Например, в коде ниже мы добавляем дополнительный атрибут id в logger.info без его обработки в LoggerAdapter. Эта ошибка не обработана и приводит к остановке программы.

  импорт журнала

logging.basicConfig (
    level = logging.INFO,
    format = "% (asctime) s - [% (levelname) s] -% (app) s -% (name) s - (% (filename) s).% (funcName) s (% (lneno) d») - %(Сообщения",
)

logger = ведение журнала.getLogger (__ имя__)
logger = logging.LoggerAdapter (регистратор, {"app": "тестовое приложение"})
logger.info ("Программа стартует",)
logger.info ("Программа завершила работу")

# источник / main.py
# Traceback (последний вызов последний):
# Файл "/Users/ie15qx/repo/compare_xml_files/source/main.py", строка 10, в 
# logger.info ("Программа стартует",)
# File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/logging/__init__.py", строка 1960, в info
# self.log (INFO, msg, * args, ** kwargs)
# Файл "/ Библиотека / Frameworks / Python.framework / Versions / 3.8 / lib / python3.8 / logging / __ init__.py ", строка 2001, в журнале
# self.logger.log (уровень, сообщение, * аргументы, ** kwargs)
# Файл "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/logging/__init__.py", строка 1637, в журнале
# self._log (уровень, сообщение, аргументы, ** kwargs)
# TypeError: _log () получил неожиданный аргумент ключевого слова 'id' (прим. Пер .: _log () получил непредвиденный именованный аргумент 'id')
  

logging_exception_raise.py

8. Три разных способа конфигурирования логгера

Последний пункт, который я хотел поделиться, — о конфигурировании своего логгера.Есть три способ конфигурирования логгера.

використовуйте код

Самый простой вариант — использовать код для конфигурирования своего логгера, как во всех примерах, что мы видели ранее в этой статье. Но недостаток этого варианта в том, что любая модификация (прим. Пер .: конфигурации) требует внесения изменений в исходном коде.

use dictConfig

Второй вариант — записывать конфигурацию в словарь и использовать logging.config.dictConfig , чтобы читать ее. Вы также можете сохранить словарь в JSON-файле и читать оттуда. Этот файл может быть загружен как внешняя конфигурация, но он может быть внешнего вида ошибок из-за своей структуры.

  импорт журнала
импортировать logging.config

LOGGING_CONFIG = {
    'версия': 1,
    disable_existing_loggers: Верно,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': '% (asctime) s [% (levelname) s]% (name) s:% (message) s'
        },
    },
    'handlers': {
        'дефолт': {
            'уровень': 'ИНФОРМАЦИЯ',
            'formatter': 'стандартный',
            'класс': 'ведение журнала.StreamHandler ',
            'поток': 'ext: //sys.stdout',
        },
    },
    'loggers': {
        '': {# корневой регистратор
            'обработчики': ['по умолчанию'],
            'level': 'DEBUG',
            'распространять': Верно,
        }
    },
}
logging.config.dictConfig (LOGGING_CONFIG)

если __name__ == "__main__":
    log = logging.getLogger (__ имя__)
    log.info ("привет, мир")

# 2020-07-28 21: 44: 09,966 [ИНФОРМАЦИЯ] __main__: привет, мир
  

logging_configure_json.py

використовуйте fileConfig

И последний, но не менее важный, третий вариант — использовать logging.config.fileConfig Конфигурация записывается в отдельный файл формата .ini .

  # logging_config.ini
# [регистраторы]
# ключи = корень

# [обработчики]
# keys = stream_handler

# [форматировщики]
# ключи = средство форматирования

# [logger_root]
# level = DEBUG
# handlers = stream_handler

# [handler_stream_handler]
# class = StreamHandler
# level = DEBUG
# formatter = formatter
# args = (sys.stderr,)

# [formatter_formatter]
# format =% (asctime) s% (имя) -12s% (имя уровня) -8s% (сообщение) s

импорт журнала
от регистрации.config import fileConfig

fileConfig ('logging_config.ini')
logger = logging.getLogger ()
logger.debug ('привет, мир')
  

logging_configure_file.py

Есть возможность обновлять конфигурацию во время выполнения программы через сервер конфигурации. Учебник показывает пример как со стороны клиента, так и со стороны сервера. Конфигурация обновляется посредством подключения через сокет, на стороне клиента мы используем c = logging.config.listen (PORT) c.start () , чтобы получить самую новую конфигурацию.

Надеюсь, эти советы и приемы, связанные с модулем ведения журнала, могут помочь вам создать вокруг вашего приложения хороший фреймворк для журналирования без ущерба для производительности. Если у вас есть что-нибудь, чем можно поделиться, пожалуйста, оставьте комментарий ниже!

.

No related posts.