生产环境多台服务器上部署了多个应用，日志出现报错时，无法及时反馈到开发人员。部署一个大型的运维监控应用，不但耗资源，而且配置也不简单。简简单单写个python脚本来监控服务器日志就简单多了，废话不多说，直接上脚本。主要逻辑：1. 使用python的subprocess模块，执行shell命令，“tail -f” 来监听日志文件2. 对输出的日志文件，逐行比对字符串，如果匹配到预设的字符串则开始记录
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2023-06-16 15:59:57
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# Python日志大小
## 概述
在开发和运维过程中，日志是一个非常重要的工具，可以帮助我们追踪问题、定位错误和监控系统运行状态。然而，随着系统规模的扩大和业务增长的加速，日志文件的大小也不断增长。如果不加以管理，日志文件可能会占据大量的存储空间，不仅增加了存储成本，还会降低日志的查询和分析效率。
在Python中，我们可以使用标准库中的`logging`模块来实现日志功能。本文将带你了
原创
2023-12-19 14:34:28
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前段时间有朋友让帮忙做一个日志监控的脚本，要求如下：1.windows环境2.当匹配日志关键字时会发出声音，匹配的关键字不同，播放的声音不同3.能做到实时响应于是从网上找了个windows版的tail，使用python简单写了个小脚本，代码如下：#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
"""
MonitorLog.py
Usage: MonitorLog
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2023-05-28 17:46:36
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python日志分析脚本一、概述当客户没有IPS、日志分析系统，又要求做日志分析时，还不想花钱使用网上需要付费的日志分析系统时，就只能手工进行日志分析，但其他免费的日志分析工具又用不习惯时，这时候可以自己编写脚本方便日志的梳理和整理，然后再利用notepad++等其他文本编辑器来对日志进行分析。 二、脚本结构 我已经编写好一个用于处理IIS日志的脚本，将脚本分成了四个部分： 1.主函数 2.用户交
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2024-05-17 02:52:48
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日志监控，是一种式的采集。通过读取进程打印的日志，来进行监控数据的采集与汇聚计算。汇聚成标准的时间序列数据之后，推送给统一的后端存储。日志监控是一种典型的应用、业务监控的手段，如果我们没法在应用程序里内嵌SDK埋点，使用日志监控不失为一种折中方案。这么说好像还不太明白日志监控到底能够做什么，简单点就是说就是对程序的日志内容进行过滤，如果出现了我们设定的关键字，对其进行计数当达到一定数量时可以触发报
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2023-07-25 22:15:05
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# python 日志监控的实现教程
在软件开发和运维中，日志监控是个非常重要的环节。有效的日志监控可以帮助我们及时发现问题并采取措施。在本教程中，我们将一步步带你实现一个简单的 Python 日志监控系统。首先，我们来看下整个过程的流程。
## 整体流程
以下是实现 Python 日志监控的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-23 03:42:27
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import time
FILE_NAME = 'access.log'
point = 0
while True:
ips = {}
f = open(FILE_NAME,encoding='utf-8')
f.seek(point)
if point == 0: #判断是否为第一次读取
f.read()
else:
for
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2021-05-12 08:40:00
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# Python日志监控
日志监控是确保应用程序健康运行的关键步骤。通过记录和分析日志信息，开发者可以快速识别问题，进行性能评估，以及提高系统安全性。本文将介绍如何使用Python进行日志监控，并提供一些代码示例来帮助您开始。
## 一、日志记录
在Python中，`logging`模块是标准库的一部分，提供了灵活且强大的日志记录功能。首先，我们需要导入该模块，并设置基本配置。以下是一个简单
原创
2024-08-07 08:13:21
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（一）配置服务器sendmail发邮件功能： 安装sendmail服务：# yum install sendmail -y 下面启动sendmail服务：# /etc/init.d/sendmail restart 启动后请单独用mail -s测试邮件是否可以发送出去，此处
日志对于系统开发的开发、调试和运行整个过程中都起着很重要的作用，调试阶段需要查看日志来明确问题所在，运行阶段如果程序崩溃，日志可以记录程序崩溃的相关原因。 刚初学Python的时候，想调试代码基本靠print, 导致项目代码多了之后，print也不知到具体是那部分的。
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2023-05-24 16:48:43
64阅读
# 使用 Python Logging 实现日志大小控制
日志记录是开发过程中非常重要的一部分，它可以帮助我们了解代码运行时的状态信息、错误和其他有用的调试信息。Python 的 `logging` 模块提供了灵活的日志记录功能，其中包括控制日志文件的大小。本文将为你详细介绍如何使用 Python 的 `logging` 模块控制日志文件的大小。
## 流程概述
下面是实现日志大小控制的一般
原创
2024-08-01 06:48:29
107阅读
# Python读取日志大小的完整指南
在软件开发和运维过程中，日志文件的管理变得愈发重要。有时候我们需要监控日志的大小，以帮助我们优化系统的性能和维护日志的存储。在这篇文章中，我将教你如何使用Python读取日志大小。我们将逐步分析整个流程，并给出每一步所需的代码示例。
## 处理流程
以下是读取日志大小的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
# Python 限制日志大小的实现指南
在现代开发中，日志记录是异常处理、状态监控和调试的关键环节。限制日志文件的大小，有助于避免磁盘空间的浪费以及日志文件的管理困难。本篇文章将带你从基础到实现，逐步学习如何在 Python 中限制日志的大小。
## 流程概述
下表展示了我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-02 03:40:17
91阅读
在我们的日常生活工作中，经常会遇到需要上传日志的场景，比如多台机器运行同一个程序，并且需要记录每台机器程序产生的日志，根据相关关键词告警，或者进行无数据告警，如果自己搭建这套系统需要耗费不少时间，因此如果能使用市面上现成的系统会很方便。本文将教你如何通过阿里云日志服务搭建一套通过Python上传日志、配置日志告警的监控服务。1.准备开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上(可选1
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2023-10-14 18:09:38
218阅读
一、日志概念日志是一种可以追踪某些软件运行时所发生事件的方法。 软件开发人员可以向他们的代码中调用日志记录相关的方法来表明发生了某些事情。 一个事件可以用一个可包含可选变量数据的消息来描述。 此外，事件也有重要性的概念，这个重要性也可以被称为严重性级别(level)。Python自身也提供了一个用于记录日志的标准库模块--logging。 logging模块定义的函数和类为应用程序和库的开发实现了
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2023-08-15 13:09:44
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Python中的日志记录一、Python中的日志模块： Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类：
logger提供了应用程序可以直接使用的接口；handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出；filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；formatter决定日志记录的最终输出格式。模块级函数：logging.getLogger([name]):返回
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2023-09-18 20:29:28
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一、判断#非空即真，非零即真
# 非空（None,'',[],{}）都是空
umser=input('请输入姓名').strip()
if umser:
print('umser不为空')
else:
print('umser为空')
print(len(umser)>0)
if 1:
print('真')
else:
print('假')一、文件读写fw=
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2024-07-10 15:13:59
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log文件可以方便查询系统运行状态及排查定位BUG，不同级别的日志可以输出到不同文件中，可以设置日志的格式规范，按日期创建日志文件等，以下是一个简单的示例import logging
import os
import sys
import time
from logging import handlers
# 获取当前执行文件的文件目录
def script_path():
path =
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2023-09-28 14:33:29
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企业中对于服务器常规监控都有部署监控软件系统，如常用的zabbix、ganglia、nagios、observer等，但是对于特殊的业务监控，比如日志中出现某些关键字多少次后即报警通知负责人，对某些Http接口心跳监控或结果正确性检测等，这些特定需求运维也需要开发相应的脚本进行支持。一般监控有变更都需要通知运维人员来操作，我们也可以自己开发脚本实现简单的监控。import smtplib
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2023-07-09 22:42:52
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在比较大型的项目中，没有日志系统简直是无法想象的。在出现不符合预期的问题之后，一般都是需要利用日志信息来定位问题点，毕竟不太可能逐行将项目代码查看。也就是说，掌握日志系统是构建大型系统的一种基础能力。在自己平时科研或者开发的小项目中，学会使用日志系统往往也能提高排错的效率。应该没有任何一个开发者会声称自己开发的程序完全没有bug，即使是一般科研项目中用到的小规模程序也是需要经常修复一些问题，或者
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2024-02-05 14:10:40
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