David probando con el retardo que me sugieres el consumo sigue siendo el
mismo
inclusive en el top me llego a marcar un 102% de procesador jeje, de resto
queda al
100% y 0.2% de memoria.
El miércoles 15 de febrero de 2012, Alvaro Manrique escribió:
> Gracias por la respuesta David, ya probe con el modulo daemon, pero como
> lo espera simplemente
> queda en background mas no hay cambio en el consumo.
>
> Voy a probar lo que me dices y comento.
>
>
>
> El miércoles 15 de febrero de 2012, Daπid escribió:
>
>> En primer lugar, tienes un while True. Aunque cada iteración no
>> consuma nada, esto va a estar ejecutándose constantemente, chupándote
>> todo lo que pueda. Para evitar esto, simplemente añade al final del
>> bucle time.sleep(3).
>>
>>
>>
>> 2012/2/15 Alvaro Manrique <sanreikaj.fo...@gmail.com>:
>> > Buenas tardes gente, me gustaría echen un ojo a este código, el cual se
>> > me ocurrió de esta manera
>> > rápidamente con el fin de ver los registros que se crean en el archivo
>> > error.log de apache 2, esta necesidad
>> > me surge porque estoy desarrollando una aplicación con Django y
>> necesito ir
>> > viendo estos registros.
>> >
>> >
>> > ##############################################
>> > monitor_apache.py
>> >
>> > from os import path
>> >
>> > size = path.getsize("/var/log/apache2/error.log")
>> >
>> > f = open("/var/log/apache2/error.log","r")
>> >
>> > errorlog = f.readlines()
>> >
>> > pos = f.tell()
>> >
>> > f.close()
>> >
>> > for error in errorlog:
>> >
>> > print error
>> >
>> >
>> > while True:
>> >
>> > sizeact = path.getsize("/var/log/apache2/error.log")
>> >
>> > if sizeact <> size:
>> >
>> > f = open("/var/log/apache2/error.log","r")
>> >
>> > f.seek(pos)
>> >
>> > errorlog = f.readlines()
>> >
>> > pos = f.tell()
>> >
>> > f.close()
>> >
>> > for error in errorlog:
>> >
>> > print error
>> >
>> > size = sizeact
>> >
>> > ##############################################
>> >
>> > Ahora bien, este pequeño script funciona sin problema, pero el detalle
>> esta
>> > en que consume mucho recurso
>> > tanto de procesador como de memoria, si hago un "top" es el proceso con
>> mas
>> > consume.
>> >
>> > Trabajo con Ubuntu 10.04 y Python 2.6.5
>> >
>> > Me gustaria saber sus opiniones al respecto o si es que no es la manera
>> de
>> > hacer este monitoreo que me planteo.
>> >
>> > Muchas gracias de antemano.
>> >
>> >
>> > Nota: Voy a probar el modulo python-daemon a ver como corre con el.
>> >
>> >
>> >
>> >
>> > --
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>> > Alvaro Manrique
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>> > Caracas - Venezuela
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