今天小编就为大家分享一篇Python读取实时数据流示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
1、#coding:utf-8
chose = [ ('foo',1,2), ('bar','hello'), ('foo',3,4) ] def do_foo(x,y): print('foo',x,y) def do_bar(s): print('bar',s) for tag,*args in chose: if tag == 'foo': do_foo(*args) elif tag == 'bar': do_bar(*args) line = 'nobody:*:-2:-2:Unprivileged User:/var/empty:/usr/bin/false' uname,*fields,homedir,sh = line.split(':') print(sh) from collections import deque def search(lines, pattern, history=5): previous_lines = deque(maxlen=history) for li in lines: if pattern in li: yield li, previous_lines previous_lines.append(li) # Example use on a file if __name__ == '__main__': with open(r'./somefiles.py') as f: for line, prevlines in search(f, 'python', 5): for pline in prevlines: print(pline, end='') print(line, end='') print('-' * 20)
2、import heapq
portfolio = [ {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1}, {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22}, {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09}, {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75}, {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35}, {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65} ] cheap = heapq.nsmallest(3, portfolio, key=lambda s: s['price']) expensive = heapq.nlargest(3, portfolio, key=lambda s: s['price']) print(cheap) print(expensive)
3、读取流数据源
如果数据是来自一个连续的数据源，我们需要读取连续数据，接下来
我们介绍一个适用于许多真是场景的简单解决方案，然而它并不是通用的。
操作步骤：
在本节中我们将想你演示如何读取一个实时变化的文件，并把输入打印出来。
import time import os import sys if len(sys.argv) != 2: print('>>sys.stderr,"请输入需要读取的文件名！"') filename = sys.argv[1] if not os.path.isfile(filename): print('>>sys.stderr,"请给出需要的文件：\%s\: is not a file" % filename') with open(filename,'r') as f: filesize = os.stat(filename)<strong style="color:transparent">来源gao@daima#com搞(%代@#码@网</strong>[6] f.seek(filesize) while True: where = f.tell() line = f.readline() if not line: time.sleep(1) f.seek(where) else: print(line)
以上就是Python读取实时数据流示例的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
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