python 3.x 在线程里使用input多出一个input
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python 3.x 在线程里使用input多出一个input相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
import threading
def input_mine( content ):
content[ 'data' ] = input( 'input:' )
content = 'data' : '0'
t = threading.Thread( target = input_mine ,args = ( content , ) )
t.start()
t.join(3) #等待x秒
print( content['data'] )
如果是自动输入的,结果就会多一个input。
假如放到循环里就要先输入一个废值,再输入有效值。(自己加个for in)
脚本目的是对input超时后自动输入某个值。
回答问题前先运行下试试(自动输入)。
所以这里要有一个input,其实你不用input而是用
while True:
time.sleep(1.0)
这样也是可以的。 就是让主进程等待。
你还可以设计主进程退出条件。比如当线程完成后,主进程自动退出等。追问
你可以贴个可以解决这个问题的代码吗?你的回答没看明白。
考虑 主进程,应该怎么写?while True...放在哪个位置?
如何快速过滤出一次请求的所有日志?
来源:wudashan.com/2018/02/15/Log-Request-In-MutiThread
01、前言
在现网出现故障时,我们经常需要获取一次请求流程里的所有日志进行定位。如果请求只在一个线程里处理,则我们可以通过线程ID来过滤日志,但如果请求包含异步线程的处理,那么光靠线程ID就显得捉襟见肘了。
华为IoT平台,提供了接收设备上报数据的能力, 当数据到达平台后,平台会进行一些复杂的业务逻辑处理,如数据存储,规则引擎,数据推送,命令下发等等。由于这个逻辑之间没有强耦合的关系,所以通常是异步处理。如何将一次数据上报请求中包含的所有业务日志快速过滤出来,就是本文要介绍的。
02、正文
SLF4J日志框架提供了一个MDC(Mapped Diagnostic Contexts)工具类,谷歌翻译为映射的诊断上下文 ,从字面上很难理解,我们可以先实战一把。
public class Main {
private static final String KEY = "requestId";
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Main.class);
public static void main(String[] args) {
// 入口传入请求ID
MDC.put(KEY, UUID.randomUUID().toString());
// 打印日志
logger.debug("log in main thread 1");
logger.debug("log in main thread 2");
logger.debug("log in main thread 3");
// 出口移除请求ID
MDC.remove(KEY);
}
}
我们在main函数的入口调用MDC.put()
方法传入请求ID,在出口调用MDC.remove()
方法移除请求ID。配置好log4j2.xml 文件后,运行main函数,可以在控制台看到以下日志输出:
2018-02-17 13:19:52.606 {requestId=f97ea0fb-2a43-40f4-a3e8-711f776857d0} [main] DEBUG cn.wudashan.Main - log in main thread 1
2018-02-17 13:19:52.609 {requestId=f97ea0fb-2a43-40f4-a3e8-711f776857d0} [main] DEBUG cn.wudashan.Main - log in main thread 2
2018-02-17 13:19:52.609 {requestId=f97ea0fb-2a43-40f4-a3e8-711f776857d0} [main] DEBUG cn.wudashan.Main - log in main thread 3
从日志中可以明显地看到花括号中包含了 (映射的)请求ID(requestId),这其实就是我们定位(诊断)问题的关键字(上下文) 。有了MDC工具,只要在接口或切面植入put()
和remove()
代码,在现网定位问题时,我们就可以通过grep requestId=xxx *.log
快速的过滤出某次请求的所有日志。
03、进阶
然而,MDC工具真的有我们所想的这么方便吗?回到我们开头,一次请求可能涉及多线程异步处理,那么在多线程异步的场景下,它是否还能正常运作呢?Talk is cheap, show me the code。
public class Main {
private static final String KEY = "requestId";
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Main.class);
public static void main(String[] args) {
// 入口传入请求ID
MDC.put(KEY, UUID.randomUUID().toString());
// 主线程打印<font style="color: #1e6bb8;word-wrap: break-word;font-weight: bold;border-bottom: 1px solid">日志</font>
logger.debug("log in main thread");
// 异步线程打印<font style="color: #1e6bb8;word-wrap: break-word;font-weight: bold;border-bottom: 1px solid">日志</font>
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
logger.debug("log in other thread");
}
}).start();
// 出口移除请求ID
MDC.remove(KEY);
}
}
代码里我们新起了一个异步线程,并在匿名对象Runnable的run()方法打印日志。运行main函数,可以在控制台看到以下日志输出:
2018-02-17 14:05:43.487 {requestId=e6099c85-72be-4986-8a28-de6bb2e52b01} [main] DEBUG cn.wudashan.Main - log in main thread
2018-02-17 14:05:43.490 {} [Thread-1] DEBUG cn.wudashan.Main - log in other thread
不幸的是,请求ID在异步线程里不打印了。这是怎么回事呢?要解决这个问题,我们就得知道MDC的实现原理。由于篇幅有限,这里就暂不详细介绍,MDC之所以在异步线程中不生效是因为底层采用ThreadLocal 作为数据结构,我们调用MDC.put()
方法传入的请求ID只在当前线程有效。感兴趣的小伙伴可以自己深入一下代码细节。
知道了原理那么解决这个问题就轻而易举了,我们可以使用装饰器模式 ,新写一个MDCRunnable类
对Runnable接口
进行一层装饰。在创建MDCRunnable类
时保存当前线程的MDC值,在执行run()
方法时再将保存的MDC值拷贝到异步线程中去。代码实现如下:
public class MDCRunnable implements Runnable {
private final Runnable runnable;
private final Map<String, String> map;
public MDCRunnable(Runnable runnable) {
this.runnable = runnable;
// 保存当前线程的MDC值
this.map = MDC.getCopyOfContextMap();
}
@Override
public void run() {
// 传入已保存的MDC值
for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
MDC.put(entry.getKey(), entry.getValue());
}
// 装饰器模式,执行run方法
runnable.run();
// 移除已保存的MDC值
for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
MDC.remove(entry.getKey());
}
}
}
接着,我们需要对main函数里创建的Runnable实现类进行装饰:
public class Main {
private static final String KEY = "requestId";
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Main.class);
private static final ExecutorService EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();
public static void main(String[] args) {
// 入口传入请求ID
MDC.put(KEY, UUID.randomUUID().toString());
// 主线程打印<font style="color: #1e6bb8;word-wrap: break-word;font-weight: bold;border-bottom: 1px solid">日志</font>
logger.debug("log in main thread");
// 异步线程打印<font style="color: #1e6bb8;word-wrap: break-word;font-weight: bold;border-bottom: 1px solid">日志</font>,用MDCRunnable装饰Runnable
new Thread(new MDCRunnable(new Runnable() {
@Override
public void run() {
logger.debug("log in other thread");
}
})).start();
// 异步线程池打印日志,用MDCRunnable装饰Runnable
EXECUTOR.execute(new MDCRunnable(new Runnable() {
@Override
public void run() {
logger.debug("log in other thread pool");
}
}));
EXECUTOR.shutdown();
// 出口移除请求ID
MDC.remove(KEY);
}
}
执行main函数,将会输出以下日志:
2018-03-04 23:44:05.343 {requestId=5ee2a117-e090-41d8-977b-cef5dea09d34} [main] DEBUG cn.wudashan.Main - log in main thread
2018-03-04 23:44:05.346 {requestId=5ee2a117-e090-41d8-977b-cef5dea09d34} [Thread-1] DEBUG cn.wudashan.Main - log in other thread
2018-03-04 23:44:05.347 {requestId=5ee2a117-e090-41d8-977b-cef5dea09d34} [pool-2-thread-1] DEBUG cn.wudashan.Main - log in other thread pool
Congratulations! 经过我们的努力,最终在异步线程和线程池中都有requestId打印了!
04、总结
本文讲述了如何使用MDC工具来快速过滤一次请求的所有日志,并通过装饰器模式使得MDC工具在异步线程里也能生效。有了MDC,再通过AOP技术对所有的切面植入requestId,就可以将整个系统的任意流程的日志过滤出来。
使用MDC工具,在开发自测阶段,可以极大地节省定位问题的时间,提升开发效率;在运维维护阶段,可以快速地收集相关日志信息,加快分析速度。
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