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Python利用watchdog模块监控文件变化

作者:Ckend

这篇文章主要为大家介绍一个Python中的模块:watchdog模块,它可以实现监控文件的变化。文中通过示例详细介绍了watchdog模块的使用,需要的可以参考一下

假设现在有一个应用场景,需要对文件系统进行监控,发生变化时产生日志,对新增的文件做一些相应的操作。

比如说应用到我们之前的音乐高潮提取器:若当前文件夹下增加了一个音乐文件,监控器就调用音乐高潮提取器,自动提取该音乐文件的高潮部分。

这样的监控器写起来也不难,但是很花时间,有许多情况要考虑。不过幸好我们是写Python的,有许多轮子可以使用,本文介绍的就是一个名为 watchdog 的模块,它能帮助我们实现上述功能。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,可以访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda,它内置了Python和pip.

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),准备开始输入命令安装依赖。

当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块,多舒服的一件事啊

在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:

pip install watchdog

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。

2.基本使用

看门狗的使用并不复杂,请认真看以下代码和注释:

import sys
import time
import logging
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import LoggingEventHandler

if __name__ == "__main__":
    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                        format='%(asctime)s - %(message)s',
                        datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else '.'

    # 生成事件处理器对象
    event_handler = LoggingEventHandler()

    # 生成监控器对象
    observer = Observer()
    # 注册事件处理器,配置监控目录
    observer.schedule(event_handler, path, recursive=True)
    # 监控器启动——创建线程
    observer.start()

    # 以下代码是为了保持主线程运行
    try:
        while True:
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        observer.stop()

    # 主线程任务结束之后,进入阻塞状态,一直等待其他的子线程执行结束之后,主线程再终止
    observer.join()

可以看到代码中有几个关键步骤,

1.配置各项信息;

2.生成事件处理器、监控器;

3.注册事件处理器、配置目录、递归执行(即同时监控子文件夹);

4:启动。

其实,看门狗的observer是基于threading.Thread 对象的,所以observer很多属性都继承了 threading.Thread 的属性。

如果你不带参数地运行该脚本,就是要监控脚本文件所在的文件夹,如果要监控其他文件夹,记得运行时带文件夹的路径参数,如:

python obserber.py /data/home/ckend/

我们来试着运行看看:

可以看到,我在当前文件夹下做的所有操作都被记录下来了。接下来我们就试试怎么自定义一些操作。

3.监控文件变化

如果你不知道怎么提取音乐文件的高潮部分,请看这篇文章:《Python自动提取音乐文件高潮》。

要实现这样的功能,我们有几种方法,一个是在原来log的处理器上做一些新增修改,比如多增一个函数调用音乐高潮提取器。第二个是重新继承 FileSystemEventHandler 类,并做相应的修改。这里我们还是要保留log的样式,只是在log的时候顺便提取音乐高潮,因此采用第一个方法。

看看 LoggingEventHandler 源代码中的 on_created ,这就是当文件创建时监控器的操作:

class LoggingEventHandler(FileSystemEventHandler):
    """Logs all the events captured."""
​
    # ...省略其他源代码...
​
    def on_created(self, event):
        super(LoggingEventHandler, self).on_created(event)
​
        what = 'directory' if event.is_directory else 'file'
        logging.info("Created %s: %s", what, event.src_path)

我们仅需要继承这个类并对 on_created 进行修改,就能完成我们想要的功能:

# Python实用宝典
# 2019/12/29

import sys
import time
import logging
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import LoggingEventHandler
from pychorus import find_and_output_chorus


class extractor(LoggingEventHandler):

    def on_created(self, event):
        super(LoggingEventHandler, self).on_created(event)
        what = 'directory' if event.is_directory else 'file'
        logging.info("Created %s: %s", what, event.src_path)
        NameExt = event.src_path.split('.')
        if NameExt[-1] == 'mp3':
            logging.info("mp3文件, 提取音乐高潮中...")
            output_path = "."+"".join(NameExt[:-1])+'_high.wav'
            find_and_output_chorus(event.src_path, output_path, 30)


if __name__ == "__main__":
    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                        format='%(asctime)s - %(message)s',
                        datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else '.'

    # 生成事件处理器对象
    event_handler = extractor()

    # 生成监控器对象
    observer = Observer()
    # 注册事件处理器
    observer.schedule(event_handler, path, recursive=True)
    # 监控器启动——创建线程
    observer.start()

    # 以下代码是为了保持主线程运行
    try:
        while True:
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        observer.stop()

    # 主线程任务结束之后,进入阻塞状态,一直等待其他的子线程执行结束之后,主线程再终止
    observer.join() 

首先声明一个类,继承 LoggingEventHandler ,然后重载 on_created 函数,在这个函数中不仅记录文件事件变化,还要对mp3文件做一次音乐高潮提取。最后别忘了,生成事件处理器时要用我们新的类名。

看看效果,将小永远.mp3复制过来:

成功监控文件变化并提取到音乐高潮,生成高潮文件。这样,只要你保持这个Python进程不关闭,它就会一直监控这个文件夹,一旦有音乐文件进入,就会自动提取它的音乐高潮,在linux系统下,可以搭配supervisor使用,非常好用。

到此这篇关于Python利用watchdog模块监控文件变化的文章就介绍到这了,更多相关Python watchdog模块内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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