Question

我有一个名为grep_phalanx_log的方法，其功能是通过SSH连接机器并grep查找某些值。
我的main方法将使用不同的主机名/凭证，日志文件名，grep模式调用此方法。
因此，我需要在PARALLEL中的两个不同服务器中grep寻找SAME模式。如果在一台服务器中找到匹配项，我希望其他服务器停止grep-ing。如果在指定时间内未在两个服务器中找到该模式，则我的方法grep_phalanx_log将返回负值。根据负值，我必须继续其他一些要求。

class eventFlowTestNfx(object)
    def grep_phalanx_log(self, host_name, username, password, grep_cmd, timeout=10, time_to_monitor=20):
        ssh_client = paramiko.SSHClient()
        ssh_client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
        Log.info("Grep command to be executed: %r" % grep_cmd)
        try:
            ssh_client.connect(host_name, username=username, password=password, timeout=timeout)
            end_time = time.time() + time_to_monitor
            while time.time() < end_time:
                ssh_stdin, ssh_stdout, ssh_stderr =  ssh_client.exec_command(grep_cmd)
                output = ssh_stdout.read()
                if not output:
                    time.sleep(1)
                else:
                    Log.info("NFX: Match message from %r is %r" % (host_name, output))
                    return output
            if not output:
                Log.error("FAILED: Message not processed.")
                Log.error("Host Name: %r and grep command: %r" % (host_name, grep_cmd))
                raise Exception("NFX agent could not process message")
        except:
            Log.error("End to End flow is broken, check the logs!")
            return -1
    def main(self):
        for cr_dict in correlation_list:
            cr_process = multiprocessing.Process(target=self.grep_phalanx_log(), args=(cr_dict["host"], cr_dict["username"], cr_dict["password"], cr_received_cmd_skeleton,))
            cr_process.start()

所以，我让我的代码盯着2个进程，我不确定他们将如何相互通话并终止另一个。

Answer 1

您可以将time.sleep(1)替换为：

if not output.strip(): # blank output
    is_found = found.wait(1) # sleep >= 1 second unless found
    if is_found:  
        break # stop grepping
else: # found something
    found.set() 
    ...
    return output

其中found = multiprocessing.Event()：在父进程中创建它并传递给每个子进程。

Python多处理 - 在子进程之间传递值

1 个答案: