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python同步

发布时间:2022-01-16 05:11:05

python 关于Linux 时间同步

1、cat /opt/sync-time.py

#!/usr/bin/env python
import os
os.system('/usr/sbin/ntpdate 1.1.1.1;/sbin/hwclock -w;');
2、crontab -e
添加
0 0 * * * /opt/sync-time.py
或者
0 0 * * * /usr/sbin/ntpdate 1.1.1.1;/sbin/hwclock -w;

❷ python如何编写一个同步程序

用线程吧,给你一个简单的线程实例,真的需要同步的话再做个共享变量,来同步文字和音乐

import threading
import time

class printscreen(threading.Thread):
def __init__(self,name=None):
threading.Thread.__init__(self,name=None)
def run(self):
for i in range(5):
time.sleep(2)
print "print screen"

class music(threading.Thread):
def __init__(self,name=None):
threading.Thread.__init__(self,name=None)
def run(self):
for i in range(10):
time.sleep(1)
print "music"

def test():
p = printscreen("pthread")
m = music("mthread")
p.start()
m.start()
p.join()
m.join()

test()

❸ 如何在Windows通过NTP协议实现服务器时间同步(python或C实现)

(知道不能发链接。)
1.获取NTP服务器时间。在pypi找ntplib。有范例。
2.设置windows系统时间。有很多方法。最简单的可以直接用date命令。也可以用win32API SetSystemTime,这个精度控制好一些,可以设置到ms。

如果要定期对时,设置计划任务即可。

❹ 用python将几个mysql数据库的数据同步到一个mysql里面

这是我以前写的一个简单的查找xml值的一个方法,使用该方法可以比较方便的获得xml的值,相比xml模块来说比较轻巧defgetValue(xmlcontent,type):start=''end=''ifxmlcontent.find(start)==-1orxmlcontent.find(end)==-1:return""else:sid=xmlcontent.find(start)+len(type)+2eid=xmlcontent.find(end)returnxmlcontent[sid:eid]例如:a='''Jim12'''name=getValue(a,'name')age=getValue(a,'age')在这获得了数据之后再写到数据库不过是一条简单的INSERT语句罢了

❺ 使用python同步mysql到redis由于数据较多,一条一条读出来写到redis太慢,有没有可以批量操作的。

MYSQL快速同步数据到Redis
举例场景:存储游戏玩家的任务数据,游戏服务器启动时将mysql中玩家的数据同步到redis中。
从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中。当然,最直接的做法就是遍历MySQL数据,一条一条写入到Redis中。这样没什么错,但是速度会非常慢。如果能够想法使得MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合,可以节省很多消耗和缩短时间。
Mysql数据库名称为:GAME_DB, 表结构举例:
CREATE TABLE TABLE_MISSION (
playerId int(11) unsigned NOT NULL,
missionList varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (playerId)
);

Redis中的数据结构使用哈希表:
键KEY为mission, 哈希域为mysql中对应的playerId, 哈希值为mysql中对应的missionList。 数据如下:
[root@iZ23zcsdouzZ ~]# redis-cli
127.0.0.1:6379> hget missions 36598
"{\"10001\":{\"status\":1,\"progress\":0},\"10002\":{\"status\":1,\"progress\":0},\"10003\":{\"status\":1,\"progress\":0},\"10004\":{\"status\":1,\"progress\":0}}"

快速同步方法:
新建一个后缀.sql文件:mysql2redis_mission.sql
内容如下:
SELECT CONCAT(
"*4\r\n",
'$', LENGTH(redis_cmd), '\r\n',
redis_cmd, '\r\n',
'$', LENGTH(redis_key), '\r\n',
redis_key, '\r\n',
'$', LENGTH(hkey), '\r\n',
hkey, '\r\n',
'$', LENGTH(hval), '\r\n',
hval, '\r'
)
FROM (
SELECT
'HSET' as redis_cmd,
'missions' AS redis_key,
playerId AS hkey,
missionList AS hval
FROM TABLE_MISSION
) AS t

创建shell脚本mysql2redis_mission.sh
内容:
mysql GAME_DB --skip-column-names --raw < mission.sql | redis-cli --pipe

Linux系统终端执行该shell脚本或者直接运行该系统命令,即可将mysql数据库GAME_DB的表TABLE_MISSION数据同步到redis中键missions中去。mysql2redis_mission.sql文件就是将mysql数据的输出数据格式和redis的输入数据格式协议相匹配,从而大大缩短了同步时间。
经过测试,同样一份数据通过单条取出修改数据格式同步写入到redis消耗的时间为5min, 使用上面的sql文件和shell命令,同步完数据仅耗时3s左右。

❻ 用Python同步ntp时,爆出这样的错误,该怎样解决

你指定的服务器有问题,换一个就可以了。

importdatetime
importntplib

client=ntplib.NTPClient()
res=client.request('ntp.ubuntu.com')
printdatetime.datetime.fromtimestamp(res.tx_time)

❼ Python编写一个程序,请使用同步赋值语句实现随机输入的两个变量值的交换

赋值语句是由赋值表达式再加上分号构成的表达式语句。 其一般形式为: 变量=表达式; 赋值语句的功能和特点都与赋值表达式相同。 它是程序中使用最多的语句之一。 在赋值语句的使用中需要注意以下几点: 1.由于在赋值符“=”右边的表达式也可以又是一个赋值表达式,因此,下述形式 变量=(变量=表达式); 是成立的,从而形成嵌套的情形。其展开之后的一般形式为: 变量=变量=…=表达式; 例如: a=b=c=d=e=5;按照赋值运算符的右接合性,因此实际上等效于: e=5; d=e; c=d; b=c; a=b; 2.注意在变量说明中给变量赋初值和赋值语句的区别。给变量赋初值是变量说明的一部分,赋初值后的变量与其后的其它同类变量之间仍必须用逗号间隔,而赋值语句则必须用分号结尾。 3.在变量说明中,不允许连续给多个变量赋初值。 如下述说明是错误的: int a=b=c=5 必须写为 int a=5,b=5,c=5; 而赋值语句允许连续赋值。 4.注意赋值表达式和赋值语句的区别。赋值表达式是一种表达式,它可以出现在任何允许表达式出现的地方,而赋值语句则不能。

❽ django python 数据库同步的方案,请帮我想一想

你都打算用django来同步了,哪来得的可否用它来同步的问题呢。

有一个功能叫probe,似乎叫这个名子,你可以用它,根据A库,自动建立模型。 顺便说一下foriegnkey在django的模型库里也是支持的。 如果不支持,可能你的foreign key太复杂了。

如果可以自动建立模型,那么其余的都不是问题了。 不过不建议你这么绕一个大弯路,还要用django去写同步脚本。 它仅仅做管理就可以了。

如果一定要用它做同步,就可以在view里写一个函数。把你的同步逻辑放进去。 然后用crontab设置一个定时任务,去访问这个URL就好了。

似乎它没有tomcat里的那种定时任务功能。 如果你真的要想有,也有开源的插件下载,不过,这就把事情 弄得太复杂 了。

django就作为一个轻量级的WEB管理软件就可以了。 如果想做复杂的数据库功能,还是用phpjava

❾ python多线程怎样同步

锁机制
�6�9�6�9threading的Lock类,用该类的acquire函数进行加锁,用realease函数进行解锁

import threading
import time

class Num:
def __init__(self):
self.num = 0
self.lock = threading.Lock()
def add(self):
self.lock.acquire()#加锁,锁住相应的资源
self.num += 1
num = self.num
self.lock.release()#解锁,离开该资源
return num

n = Num()
class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,item):
threading.Thread.__init__(self)
self.item = item
def run(self):
time.sleep(2)
value = n.add()#将num加1,并输出原来的数据和+1之后的数据
print(self.item,value)

for item in range(5):
t = jdThread(item)
t.start()
t.join()#使线程一个一个执行
�6�9�6�9当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时,锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁,该线程就会变为“blocked”状态,称为“同步阻塞”(参见多线程的基本概念)。
�6�9�6�9直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后,锁进入“unlocked”状态。线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁,并使得该线程进入运行(running)状态。

信号量
�6�9�6�9信号量也提供acquire方法和release方法,每当调用acquire方法的时候,如果内部计数器大于0,则将其减1,如果内部计数器等于0,则会阻塞该线程,知道有线程调用了release方法将内部计数器更新到大于1位置。

import threading
import time
class Num:
def __init__(self):
self.num = 0
self.sem = threading.Semaphore(value = 3)
#允许最多三个线程同时访问资源

def add(self):
self.sem.acquire()#内部计数器减1
self.num += 1
num = self.num
self.sem.release()#内部计数器加1
return num

n = Num()
class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,item):
threading.Thread.__init__(self)
self.item = item
def run(self):
time.sleep(2)
value = n.add()
print(self.item,value)

for item in range(100):
t = jdThread(item)
t.start()
t.join()
条件判断
�6�9�6�9所谓条件变量,即这种机制是在满足了特定的条件后,线程才可以访问相关的数据。
�6�9�6�9它使用Condition类来完成,由于它也可以像锁机制那样用,所以它也有acquire方法和release方法,而且它还有wait,notify,notifyAll方法。

"""
一个简单的生产消费者模型,通过条件变量的控制产品数量的增减,调用一次生产者产品就是+1,调用一次消费者产品就会-1.
"""

"""
使用 Condition 类来完成,由于它也可以像锁机制那样用,所以它也有 acquire 方法和 release 方法,而且它还有
wait, notify, notifyAll 方法。
"""

import threading
import queue,time,random

class Goods:#产品类
def __init__(self):
self.count = 0
def add(self,num = 1):
self.count += num
def sub(self):
if self.count>=0:
self.count -= 1
def empty(self):
return self.count <= 0

class Procer(threading.Thread):#生产者类
def __init__(self,condition,goods,sleeptime = 1):#sleeptime=1
threading.Thread.__init__(self)
self.cond = condition
self.goods = goods
self.sleeptime = sleeptime
def run(self):
cond = self.cond
goods = self.goods
while True:
cond.acquire()#锁住资源
goods.add()
print("产品数量:",goods.count,"生产者线程")
cond.notifyAll()#唤醒所有等待的线程--》其实就是唤醒消费者进程
cond.release()#解锁资源
time.sleep(self.sleeptime)

class Consumer(threading.Thread):#消费者类
def __init__(self,condition,goods,sleeptime = 2):#sleeptime=2
threading.Thread.__init__(self)
self.cond = condition
self.goods = goods
self.sleeptime = sleeptime
def run(self):
cond = self.cond
goods = self.goods
while True:
time.sleep(self.sleeptime)
cond.acquire()#锁住资源
while goods.empty():#如无产品则让线程等待
cond.wait()
goods.sub()
print("产品数量:",goods.count,"消费者线程")
cond.release()#解锁资源

g = Goods()
c = threading.Condition()

pro = Procer(c,g)
pro.start()

con = Consumer(c,g)
con.start()
同步队列
�6�9�6�9put方法和task_done方法,queue有一个未完成任务数量num,put依次num+1,task依次num-1.任务都完成时任务结束。

import threading
import queue
import time
import random

'''
1.创建一个 Queue.Queue() 的实例,然后使用数据对它进行填充。
2.将经过填充数据的实例传递给线程类,后者是通过继承 threading.Thread 的方式创建的。
3.每次从队列中取出一个项目,并使用该线程中的数据和 run 方法以执行相应的工作。
4.在完成这项工作之后,使用 queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号。
5.对队列执行 join 操作,实际上意味着等到队列为空,再退出主程序。
'''

class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,index,queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.index = index
self.queue = queue

def run(self):
while True:
time.sleep(1)
item = self.queue.get()
if item is None:
break
print("序号:",self.index,"任务",item,"完成")
self.queue.task_done()#task_done方法使得未完成的任务数量-1

q = queue.Queue(0)
'''
初始化函数接受一个数字来作为该队列的容量,如果传递的是
一个小于等于0的数,那么默认会认为该队列的容量是无限的.
'''
for i in range(2):
jdThread(i,q).start()#两个线程同时完成任务

for i in range(10):
q.put(i)#put方法使得未完成的任务数量+1

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