多进度并发机制,shell脚本学习之调用脚本将文件打包zip的不二等秘书诀言传身教

python多进程并发机制:

getattr()这几个主意最根本的功能是落实反射机制。也即是说能够透过字符串获取格局实例。  传入差异的字符串,调用的艺术区别。

python元类:多进度并发机制,shell脚本学习之调用脚本将文件打包zip的不二等秘书诀言传身教。**type()   **

www.5929.com,前言

此处运用了multprocessing.Pool进程池,来动态扩张进度

原型:getattr(对象,方法名)

元类是python高阶语法.
合理的采纳能够减掉大气重复性的代码.

正文首要给大家介绍的是关于调用脚本将文件打包zip的连锁材质,分享出去供大家参考学习,下边来共同探访详细的牵线:

#coding=utf-8
from multiprocessing import Pool
import time
def ft(x):
  #多任务,系统自动化配进程执行
  for i in range(2):
    print i,'-----------',x
    time.sleep(1)



def main_process():
    pool = Pool(processes=4) #控制进程池的大小,为4个进程
    for i in range(10):
        #添加入进程池,apply带_async,单独apply为阻塞版本;函数名target,参数args
        result = pool.apply_async(ft,(i,))

    pool.close()
    pool.join()

    if result.successful():
        print('_____success_____')


if __name__=="__main__":
    main_process()

 

 

前不久刚好接触shell脚本,写了一点粗略的练手。那里是用python调用脚本执行打包操作。

多进度并发机制,shell脚本学习之调用脚本将文件打包zip的不二等秘书诀言传身教。运转结果:

举个栗子:

元类实际上做了以下3地方的行事:

艺术如下:

C:\Python27\python.exe D:/weixin/temp/testtmp.py
0 ----------- 0
0 ----------- 1
0 ----------- 2
0 ----------- 3
1 ----------- 0
1 ----------- 1
1 ----------- 2
1 ----------- 3
0 ----------- 4
0 ----------- 5
0 ----------- 6
0 ----------- 7
1 ----------- 4
1 ----------- 5
1 ----------- 6
1 ----------- 7
0 ----------- 8
0 ----------- 9
1 ----------- 8
1 ----------- 9
_____success_____

Process finished with exit code 0

pyMethod类下定义了多个主意,getattr(pyMethod(),’out%s’%str)()  
传入的艺术名分歧,调用不相同的艺术。些处方法名字为字符串。

 

首先步,成立脚本:

从以上运转结果可以看来,一次最多执行了我们设定的多少个进程。

那样的话,想想是还是不是用途很多,作者能够把艺术名配置到文件中,读取时利用getattr动态去调用。

  • 干预创设类的长河
  • 修改类
  • 重回修改之后的类
#!/bin/sh
CERT_DIR_ZIP=/data/cert/keys  
zip_user(){
 zip -P $zip_psw /data/frontend/tmp/$zip_name.zip $client/*
}
if [ "x$1" = "xzip" ];then
 cd $CERT_DIR_ZIP
 client=$2
 zip_psw=$3
 zip_name=$4
 zip_user
 cd -
fi

 

#coding=utf-8

class pyMethod(object):
    def outstr(self):
        print('this is string')

    def outint(self):
        print('this is number')

    def outdate(self):
        print('this is date')


if __name__=="__main__":
    str = 'int'
    getattr(pyMethod(),'out%s'%str)()     
    str = 'str'
    getattr(pyMethod(),'out%s'%str)()
    str = 'date'
    getattr(pyMethod(),'out%s'%str)()

 

其次步:调用脚本

 

 

缘何选择元类?

 

干什么要利用元类这种歪曲且简单出错的效率?
一般景观下,我们并不会使用元类,9玖%的开发者并不会用到元类,所以1般不要思考这些标题。
元类主用用于成立API,三个杰出的例证就是Django的O宝马X3M。
它让我们得以如此定义二个类:

 

class Person(models.Model):
  name = models.CharField(max_length=30)
  age = models.IntegerField()

 

运转上面包车型大巴代码:

guy = Person(name='bob', age='35')
print(guy.age)

回去的结果是int品类而不是IntegerField指标。那是因为models.Model行使了元类,它会将Python中定义的字段转换来数据库中的字段。
通过应用元类,Django将复杂的接口转换来简单的接口。

 

原型:type(类名,基类元组(可以为空,用于继承), 包含属性或函数的字典)

 以下几种写法都能够:

type(‘Class’,(object,),dict(hello=fun()))

type(‘Class’,(object,),{“hello”:fun()})

1、class 自定义的类名称

二、(object,)是继承类,的元组,借使唯有3个就写那种时势(object,);多少个(object,xxxx,)

3、dict(hello=fun()) 或 {“hello”:fun()}
第四个参数,是3个字典等号左是
自定义的措施名,左边是已写好的艺术名,那个要注意,有参数且未有暗许值的情况下,要加括号;

 

def fun():
    print('hello world!')


if __name__=="__main__":

    h = type('Hello',(object,),dict(hello=fun()))
    tc = h()
    tc.hello

 

引用:

h 也就是接收Hello类;tc
= h()实例化类;tc.hello方法,调用的骨子里是大家定义的fun方法。

    Hello = type('Hello',(object,),dict(hello=fun()))
    tc = Hello()
    tc.hello

 type()动态制造类后,还足以添加越多的艺术和脾性:

def mysql():
    conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306 ,user='root' ,passwd='q123456' ,db='amsql' )
    cur = conn.cursor()
    sql = "SELECT * FROM amt_case_interface_table"
    ret = cur.execute(sql)
    print(cur.fetchmany(3))
    #conn.commit()

    cur.close()
    conn.close()

Hello.mysql = mysql()

调用:

tc.mysql

 

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不前进,不倒退,结束的情景是未有的.

同步前行,与君共勉,

 

小编那边用的是python调用的台本文件去实施,注意传入的字符格式。作者那里exec_shell写在公共类中.

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 getattr(pyMethod(),'out%s'%str)()  注意pyMethod()和最后的()   这里之所以这么写pyMethod()加括号是实例化类对象,最后的括号,因为getattr函数反射后,是一个方法对象。
exec_shell(self, '/bin/sh /data/root/sbin/usercert.sh zip ' + CLIENT + ' "' + zip_psw + '" ' + zip_name)


#具体方法
import commands
def exec_shell(self, shell):
 (status, out) = commands.getstatusoutput(shell)
 if (status != 0): # 执行脚本失败
 self.log.debug("exec [%s] fail. out=%s"%(shell, out))
 else:
 self.log.debug("exec [%s] success. out=%s"%(shell, out))
 return (status, out)

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总结

不前进,不倒退,停止的气象是未曾的.

运行结果:

如上正是那篇文章的全体内容,希望本文的始末对我们的学习也许工作能拉动一定的相助,假诺有问号我们能够留言调换,谢谢大家对剧本之家的帮忙。

一路发展,与君共勉,

C:\Python27\python.exe D:/weixin/python_getattr.py
this is number
this is string
this is date

Process finished with exit code 0

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不前进,不倒退,截止的意况是绝非的.

壹起发展,与君共勉,

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