我搜索了很多,但没有找到如何将正在运行的python子进程的输出转换为Tornado。我想要的是Travis CI之类的东西。在管理页面中,我将启动作业,服务器将接收请求并启动子进程。此子进程将执行一些数据挖掘并使用一些日志提供字符串缓冲区。我将通过settimeout或websocket获取带有一些ajax的日志,并将此日志输出到页面中。即使用户关闭页面并稍后返回该页面,也会有日志,通常会更新。嗯,与Travis非常相似。
答案 0 :(得分:3)
此博文显示了执行此操作的方法:http://stefaanlippens.net/python-asynchronous-subprocess-pipe-reading
基本上这篇文章展示了如何通过异步读取stdout和stderr来读取进程输出时如何防止死锁。您可以从producer
替换__main__
命令以运行您喜欢的任何命令和带有代码的print语句来处理Tornado中的输出。
更新:如果博客被删除,我已经包含以下内容:
...如果你想逐行阅读标准输出和错误怎么办, 例如,因为您想监视更长时间运行的进程?上 在网络上你可以找到很多不同程度的解决方案 复杂性,抽象和依赖性。一个解决方案(有限的 代码和标准库之外没有依赖关系)是读取 管道在不同的螺纹中,因此一个管道不能阻挡另一个管道。
下面的代码显示了一个示例实现。脚本已设置完毕 以这种方式用于父进程作为子进程。
对于子进程:当使用'produce'参数调用时,它运行的produce()函数只是随机渲染一些行 标准输出和标准错误。在线之间有一个触摸 延迟模拟较长时间运行的过程。 在consume()函数中实现的父进程(不带参数调用的脚本)在“子模式”中调用相同的脚本 子进程并逐行监视其输出,而不知道 推进每条管道的管道。
AsynchronousFileReader类用于将读取的线程 标准输出和错误管道异步并将每一行放在一个 队列。然后主线程可以通过观察来监视子进程 他们排队等候。
import sys
import subprocess
import random
import time
import threading
import Queue
class AsynchronousFileReader(threading.Thread):
'''
Helper class to implement asynchronous reading of a file
in a separate thread. Pushes read lines on a queue to
be consumed in another thread.
'''
def __init__(self, fd, queue):
assert isinstance(queue, Queue.Queue)
assert callable(fd.readline)
threading.Thread.__init__(self)
self._fd = fd
self._queue = queue
def run(self):
'''The body of the tread: read lines and put them on the queue.'''
for line in iter(self._fd.readline, ''):
self._queue.put(line)
def eof(self):
'''Check whether there is no more content to expect.'''
return not self.is_alive() and self._queue.empty()
def consume(command):
'''
Example of how to consume standard output and standard error of
a subprocess asynchronously without risk on deadlocking.
'''
# Launch the command as subprocess.
process = subprocess.Popen(command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
# Launch the asynchronous readers of the process' stdout and stderr.
stdout_queue = Queue.Queue()
stdout_reader = AsynchronousFileReader(process.stdout, stdout_queue)
stdout_reader.start()
stderr_queue = Queue.Queue()
stderr_reader = AsynchronousFileReader(process.stderr, stderr_queue)
stderr_reader.start()
# Check the queues if we received some output (until there is nothing more to get).
while not stdout_reader.eof() or not stderr_reader.eof():
# Show what we received from standard output.
while not stdout_queue.empty():
line = stdout_queue.get()
print 'Received line on standard output: ' + repr(line)
# Show what we received from standard error.
while not stderr_queue.empty():
line = stderr_queue.get()
print 'Received line on standard error: ' + repr(line)
# Sleep a bit before asking the readers again.
time.sleep(.1)
# Let's be tidy and join the threads we've started.
stdout_reader.join()
stderr_reader.join()
# Close subprocess' file descriptors.
process.stdout.close()
process.stderr.close()
def produce(items=10):
'''
Dummy function to randomly render a couple of lines
on standard output and standard error.
'''
for i in range(items):
output = random.choice([sys.stdout, sys.stderr])
output.write('Line %d on %s\n' % (i, output))
output.flush()
time.sleep(random.uniform(.1, 1))
if __name__ == '__main__':
# The main flow:
# if there is an command line argument 'produce', act as a producer
# otherwise be a consumer (which launches a producer as subprocess).
if len(sys.argv) == 2 and sys.argv[1] == 'produce':
produce(10)
else:
consume(['python', sys.argv[0], 'produce'])