python系列【仅供参考】：python之subprocess模块rsync拉取文件-白红宇

python系列【仅供参考】：python之subprocess模块rsync拉取文件

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发布时间：2023-03-07

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Python之subprocess模块：使用rsync拉取文件

在处理文件传输任务时，rsync是一个非常强大的工具。由于文件大小不确定，可能会非常大，因此在Tornado框架中使用异步回调的方式来处理更为合适。以下是实现该功能的代码示例：

import subprocess
import tornado
import sys
import re
# 重置默认编码
sys.setdefaultencoding('utf8')
# 定义常用的参数
SYNC_ARGS = [
    'rsync',
    '--bwlimit', '--exclude', '--timeout', '--ignore-size', '--no-compress',
    '-avz', '--human-readable', '--delay-updated', '--delete', '--numeric-id'
]
# 创建异步回调函数
def async_callback(future):
    future.add_done_callback(
        lambda f: tornado.iostream.Future().done(f)
    )
# 定义同步执行函数
def sync_exec(cmd, callback):
    proc = subprocess.Popen(
        cmd,
        stdout=subprocess.PIPE,
        stderr=subprocess.PIPE,
        shell=False
    )
    proc.communicate()
    if callback:
        callback(
            proc.stdout.read().decode('utf8'),
            proc.stderr.read().decode('utf8')
        )

在代码中，`SYNC_ARGS`定义了rsync的常用参数，`async_callback`用于处理异步操作，`sync_exec`函数用于执行同步命令。通过这种方式，可以在Tornado框架中高效地处理文件传输任务。

在实际应用中，可以通过修改`SYNC_ARGS`中的参数，根据具体需求调整rsync的行为。此外，`async_callback`函数可以根据具体需求进行扩展，以支持更多的异步操作。

通过这种方式，可以在处理大文件时保持良好的性能，同时避免阻塞主线程。

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