Python pyinotify日志监控系统处理日志的方法

前言

最近项目中遇到一个用于监控日志文件的Python包pyinotify，结合自己的项目经验和网上的一些资料总结一下，总的原理是利用pyinotify模块监控日志文件夹，当日志到来的情况下，触发相应的函数进行处理，处理完毕后删除日志文件的过程，下面就着重介绍下pyinotify

pyinotify

Pyinotify是一个Python模块，用来监测文件系统的变化。 Pyinotify依赖于Linux内核的功能—inotify（内核2.6.13合并）。 inotify的是一个事件驱动的通知器，其通知接口通过三个系统调用从内核空间到用户空间。pyinotify结合这些系统调用，并提供一个顶级的抽象和一个通用的方式来处理这些功能。

  1. pyinotify 说百了就是通过 调用系统的inotify来实现通知的
  2. inotify 既可以监视文件，也可以监视目录
  3. Inotify 使用系统调用而非 SIGIO 来通知文件系统事件。

Inotify 可以监视的文件系统事件包括：

Event Name Is an Event Description
IN_ACCESS Yes file was accessed.
IN_ATTRIB Yes metadata changed.
IN_CLOSE_NOWRITE Yes unwrittable file was closed.
IN_CLOSE_WRITE Yes writtable file was closed.
IN_CREATE Yes file/dir was created in watched directory.
IN_DELETE Yes file/dir was deleted in watched directory.
IN_DELETE_SELF Yes 自删除，即一个可执行文件在执行时删除自己
IN_DONT_FOLLOW No don't follow a symlink (lk 2.6.15).
IN_IGNORED Yes raised on watched item removing. Probably useless for you, prefer instead IN_DELETE*.
IN_ISDIR No event occurred against directory. It is always piggybacked to an event. The Event structure automatically provide this information (via .is_dir)
IN_MASK_ADD No to update a mask without overwriting the previous value (lk 2.6.14). Useful when updating a watch.
IN_MODIFY Yes file was modified.
IN_MOVE_SELF Yes 自移动，即一个可执行文件在执行时移动自己
IN_MOVED_FROM Yes file/dir in a watched dir was moved from X. Can trace the full move of an item when IN_MOVED_TO is available too, in this case if the moved item is itself watched, its path will be updated (see IN_MOVE_SELF).
IN_MOVED_TO Yes file/dir was moved to Y in a watched dir (see IN_MOVE_FROM).
IN_ONLYDIR No only watch the path if it is a directory (lk 2.6.15). Usable when calling .add_watch.
IN_OPEN Yes file was opened.
IN_Q_OVERFLOW Yes event queued overflowed. This event doesn't belongs to any particular watch.
IN_UNMOUNT Yes 宿主文件系统被 umount

IN_ACCESS，即文件被访问

IN_MODIFY，文件被write

IN_ATTRIB，文件属性被修改，如chmod、chown、touch等

IN_CLOSE_WRITE，可写文件被close

IN_CLOSE_NOWRITE，不可写文件被close

IN_OPEN，文件被open

IN_MOVED_FROM，文件被移走,如mv

IN_MOVED_TO，文件被移来，如mv、cp

IN_CREATE，创建新文件

IN_DELETE，文件被删除，如rm

IN_DELETE_SELF，自删除，即一个可执行文件在执行时删除自己

IN_MOVE_SELF，自移动，即一个可执行文件在执行时移动自己

IN_UNMOUNT，宿主文件系统被umount

IN_CLOSE，文件被关闭，等同于(IN_CLOSE_WRITE | IN_CLOSE_NOWRITE)

IN_MOVE，文件被移动，等同于(IN_MOVED_FROM | IN_MOVED_TO)

pyinotify使用例子

#!/usr/bin/python
# coding:utf-8
import os
from pyinotify import WatchManager, Notifier,ProcessEvent,IN_DELETE, IN_CREATE,IN_MODIFY
class EventHandler(ProcessEvent):

 """事件处理"""
 def process_IN_CREATE(self, event):
 print "Create file: %s " % os.path.join(event.path,event.name)

 def process_IN_DELETE(self, event):
 print "Delete file: %s " % os.path.join(event.path,event.name)

 def process_IN_MODIFY(self, event):
 print "Modify file: %s " % os.path.join(event.path,event.name)

def FSMonitor(path='.'):
 wm = WatchManager()
 mask = IN_DELETE | IN_CREATE |IN_MODIFY
 notifier = Notifier(wm, EventHandler())
 wm.add_watch(path, mask,auto_add=True,rec=True)
 print 'now starting monitor %s'%(path)
 while True:
 try:
  notifier.process_events()
  if notifier.check_events():
  notifier.read_events()
 except KeyboardInterrupt:
  notifier.stop()
  break
if __name__ == "__main__":
 FSMonitor('/root/softpython/apk_url')

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python中文件变化监控示例(watchdog)

    在python中文件监控主要有两个库,一个是pyinotify ( https://github.com/seb-m/pyinotify/wiki),一个是watchdog(http://pythonhosted.org/watchdog/).pyinotify依赖于Linux平台的inotify,后者则对不同平台的的事件都进行了封装.因为我主要用于Windows平台,所以下面着重介绍watchdog(推荐大家阅读一下watchdog实现源码,有利于深刻的理解其中的原理). watchdog在不

  • Python中使用PyHook监听鼠标和键盘事件实例

    PyHook是一个基于Python的"钩子"库,主要用于监听当前电脑上鼠标和键盘的事件.这个库依赖于另一个Python库PyWin32,如同名字所显示的,PyWin32只能运行在Windows平台,所以PyHook也只能运行在Windows平台. 关于PyHook的使用,在它的官方主页上就有一个简单的教程,大体上来说,可以这样使用 # -*- coding: utf-8 -*- # 3import pythoncom 4import pyHook 5def onMouseEvent(e

  • Python pyinotify模块实现对文档的实时监控功能方法

    0x01 安装pyinotify >>> pip install pyinotify >>> import pyinotify 0x02 实现对文档的试试监控功能 这个功能类似与Ubuntu里的rail -f功能,在对目标文件进行修改时,脚本可以实时监控并将新的修改打印出来. import pyinotify import time import os class ProcessTransientFile(pyinotify.ProcessEvent): def pro

  • Python文件监听工具pyinotify与watchdog实例

    pyinotify库 支持的监控事件 @cvar IN_ACCESS: File was accessed. @type IN_ACCESS: int @cvar IN_MODIFY: File was modified. @type IN_MODIFY: int @cvar IN_ATTRIB: Metadata changed. @type IN_ATTRIB: int @cvar IN_CLOSE_WRITE: Writtable file was closed. @type IN_CLO

  • Python简单实现socket信息发送与监听功能示例

    本文实例讲述了Python简单实现socket信息发送与监听功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 最近在研究boost C++库,用于工作中处理大规模高并发TCP连接数据响应,想测试,也可以用boost::asio库来写,但不利于测试代码的灵活修改. 于是就研究了一下python怎么做.学习过程中看到网上给出的代码示例虽然很基础易懂,对于python零基础的人来说,完全可以稍微复杂些,配上一些注释,就能更多掌握一些socket和python的基本语法知识. 于是根据我的使用需要,修改pytho

  • 简单了解Python下用于监视文件系统的pyinotify包

    什么是inotify: Inotify是一个事件驱动的通知机制,Inotify 提供一个简单的API,使用最小的文件描述符,并且允许细粒度监控.与 inotify 的通信是通过系统调用实现.可用的函数如下所示: inotify_init  是用于创建一个inotify实例的系统调用,并返回一个指向该实例的文件描述符. inotify_init1  与inotify_init相似,并带有附加标志.如果这些附加标志没有指定,将采用与inotify_init相同的值. inotify_add_watc

  • 使用python编写监听端

    本文实例为大家分享了python编写监听端的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import socket import time import sys import string import struct import errno import binascii #Definition ser_ip = 'localhost' ser_port = 15001 HEADER_LISTENER = "IIII" split_time = 4 class TcpClient: def

  • python实现Zabbix-API监控

    python实现Zabbix-API监控

    做运维的朋友应该知道,公司IDC机房经常有上架.下架.报修和报废的服务器.如果服务器数量很多的时候很容易造成监控遗漏. 大的互联网公司把监控系统和CMDB(资产管理系统|配置管理数据库系统)集成在一起,当上架一台新机器的时候CMDB里面会记录相关的信息,Zabbix根据CMDB里面信息自动Link相关的模块,添加|删除监控.很多小的公司没有资产管理系统,但作为监控的负责人应该每天知道上架了哪些新的机器,确保能添加到Zabbix监控里面. 首先给大家说一下脚本思路: 1)通过Nmap工具扫描网段,

  • Python pyinotify日志监控系统处理日志的方法

    前言 最近项目中遇到一个用于监控日志文件的Python包pyinotify,结合自己的项目经验和网上的一些资料总结一下,总的原理是利用pyinotify模块监控日志文件夹,当日志到来的情况下,触发相应的函数进行处理,处理完毕后删除日志文件的过程,下面就着重介绍下pyinotify pyinotify Pyinotify是一个Python模块,用来监测文件系统的变化. Pyinotify依赖于Linux内核的功能-inotify(内核2.6.13合并). inotify的是一个事件驱动的通知器,其

  • GoLang日志监控系统实现

    目录 日志监控系统 项目简答介绍 系统架构 读取模块具体实现 日志解析模块 日志监控系统 Nginx(日志文件) -> log_process (实时读取解析写入) -> influxdb(存储) ->grafana(前端日志展示器) influxdb 属于GO语言编写的开源的时序型数据,着力于高性能 查询与存储时序型数据,influxdb 广泛的应用于存储系统的监控数据,IOT行业的实时数据. 目前市面上流行 TSDB(时序型处理数据库):influxDB, TimescaleDB,

  • python实现内存监控系统

    python实现内存监控系统

    本文实例为大家分享了python实现内存监控系统的具体代码,供大家参考,具体内容如下 思路:通过系统命令或操作系统文件获取到内存信息(linux 内存信息存在/proc/meminfo文件中,mac os 通过命令vm_stat命令可以查看) 并将获取到信息保存到数据库中,通过web将数据实时的展示出来.(获取数据-展示数据) 1.后台数据采集(获取数据) import subprocess import re import MySQLdb as mysql import time import

  • Sentry错误日志监控使用方法解析

    无论作为新手还是老手程序员在程序的开发过程中,代码运行时难免会抛出异常,而且项目在部署到测试.生产环境后,我们便不可能像在开发时那样容易的及时发现处理错误了.一般我们都是在错误发生一段时间后,错误信息才会传递到开发人员那里,然后一顿操作查看程序运行的日志,就熟练使用awk和grep去分析日志,但是往往我们会因为日志中缺少上下文关系,导致很难分析真正的错误是什么. Sentry由此应运而生成为了解决这个问题的一个很好的工具,设计了诸多特性帮助开发者更快.更方面.更直观的监控错误信息. 关于日志管理

  • .NET程序性能监控系统Elastic AMP的使用方法

    .NET程序性能监控系统Elastic AMP的使用方法

    目录 什么是Elastic AMP 工作原理 代码演示 1.新增Web项目 2.新增Nuget包 3.配置HttpModule 4.配置Agent 5.启动网站 Elastic APM核心模块 1.Transaction:我们通过Transaction可以看其中Api的调用信息 2. Dependencies:通过Dependencies看到服务依赖关系 3. Error: 能通过Error看到程序中的错误信息 4. Matrics: 可以通过Matrics看到服务气的内存与CPU信息 Elas

  • Python脚本实现Zabbix多行日志监控过程解析

    通过使用zabbix 日志监控 我发现一个问题 例如oracle的日志有报错的情况 ,通常不会去手动清理 这样的话当第二次有日志写进来的时候 zabbix的机制是回去检查全部日志,这样的话之前已经告警过的错误日志,又会被检查到,这样就会出现重复告警,而且zabbix的日志监控只能读到匹配当前行关键字的数据,感觉不太灵活, 比如我想要匹配到的关键字之后再当前关键字的下N行再去匹配另一个关键字这个时候就比较麻烦,在这里给大家推荐一个有效,便捷解决的方式. 通过Python脚本实现日志监控 要求 1

  • Sentry的安装、配置、使用教程(Sentry日志手机系统)

    Sentry的安装、配置、使用教程(Sentry日志手机系统)

    目录 前言 安装 配置 使用 项目集成 Django项目 Flutter项目 AspNetCore项目 前言 上一篇文章介绍了ExceptionLess这个日志收集系统:ExceptionLess的安装.配置.使用 由于ExceptionLess官方提供的客户端只有.Net/.NetCore平台和js的,本文继续介绍另一个日志收集系统:Sentry Sentry 是一个实时事件日志记录和聚合平台.(官方说的是错误监控 Error Monitor)它专门用于监视错误和提取执行适当的事后操作所需的所

  • 用服务器日志监控软件、服务器日志分析工具软件教你如何查看服务器日志？

    用服务器日志监控软件、服务器日志分析工具软件教你如何查看服务器日志？

    现在很多公司局域网都有自己的文件服务器,用于存储或共享一些文件供局域网用户访问使用.但是,在设置共享文件访问的过程中,经常出现共享文件被随意复制.修改甚至删除的情况发生,这使得共享文件的安全管理面临着较大风险.如何既可以让用户访问使用共享文件又可以阻止其对共享文件的不适当操作呢?笔者以为,可以通过以下两种方式来实现: 方法一.通过Windows服务器自带的"文件审核功能"来记录服务器文件访问日志.查看服务器文件操作日志. 有用户询问是否可以对文件服务器上的共享活页夹访问进行监控,比如对

  • python通过TimedRotatingFileHandler按时间切割日志

    通过TimedRotatingFileHandler按时间切割日志 线上跑了一个定时脚本,每天生成的日志文件都写在了一个文件中.但是日志信息不可能输出到单一的一个文件中. 原因有二:1.日志文件越来越大会影响系统的性能.2.日志文件格式不够清晰,比如我想看今天的日志,不太方便找到的今天的日志信息(即使对日志输出做了时间提示) 通过设置 TimedRotatingFileHandler 进行日志按周(W).天(D).时(H).分(M).秒(S)切割. 先看一个简单例子: import time i

  • 浅析springcloud 整合 zipkin-server 内存日志监控

    Zipkin Zipkin是一款开源的分布式实时数据追踪系统(Distributed Tracking System),基于 Google Dapper的论文设计而来,由 Twitter 公司开发贡献.其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据. Zipkin主要包括四个模块  - Collector           接收或收集各应用传输的数据  - Storage            存储接受或收集过来的数据,当前支持Memory,MySQL,Cassandra,ElasticSea

随机推荐