WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Как я могу прочитать (prinln) файл в Groovy, который записывает в него другой процесс

Я создаю скрипт Gradle, который запускает Tomcat (к сожалению, я не могу использовать плагины Gretty или Cargo). После запуска Tomcat ($TOMCAT_HOME/bin/startup.sh) я хочу открыть файл в Gradle/Groovy, а затем распечатать все входящие строки, другими словами: открыть файл, отследить, пришло ли новое smt, распечатать его.

Теперь моя задача выглядит так:

task startTomcat(dependsOn: ...) << {
    def catalinaOut = "${project.TOMCAT_HOME}/logs/catalina.out"
    delete { catalinaOut }
    exec {
        workingDir '.'
        executable "${project.TOMCAT_HOME}/bin/${tomcatStartScript()}"
        environment CATALINA_OPTS: tomcatArgs.join(' ')
    }
    new File(catalinaOut).eachLine { line -> println(line) }
}

Конечно, это не сработает, потому что new File открывает и тут же закрывает файл.

java gradle groovy
27.02.2015

Ответы:


1

То, что вы ищете, - это в основном поведение tail -f <file> в unix. Таким образом, один очевидный способ справиться с этим - просто вызвать это (например, ['tail', '-f', '<file>'].execute()), если у вас есть доступ к этому инструменту.

В противном случае выполняется Java IO-реализация unix/linux tail -f несколько ответов.

Итак, это тривиальный пример с использованием apache commons-io Tailer:

buildscript {
        repositories.jcenter()
        dependencies {
                classpath 'commons-io:commons-io:2.4'
        }
}

task tail << {
        def tailer = new org.apache.commons.io.input.Tailer(
                "/tmp/mylog" as File,
                [handle: { String l -> println l }] as org.apache.commons.io.input.TailerListenerAdapter
        )
        try {
                tailer.run()
        }
        finally {
                tailer.stop()
        }
}

Запустите с gradle tail и добавьте строки в указанный файл /tmp/mylog. Остановитесь с CTRL-C.

27.02.2015
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..
Для любых предложений по сайту: [email protected]