博客
关于我
20210204-深入理解nohup日志输出2_&1
阅读量:794 次
发布时间:2019-03-25

本文共 1023 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

深入理解Nohup日志输出

在Linux系统操作中,Nohup命令是一个非常实用的工具,尤其是在长时间运行脚本或程序时。通过理解Nohup的工作原理和日志输出功能,开发者可以更高效地管理程序运行日志,避免因断机式中断带来的工作损失。本文将详细讲解Nohup日志输出的相关知识,并通过实例说明其实际应用场景。

Nohup启动日志输出

Nohup的全称是"no hang up",意为“无hang up”,它用于使程序继续运行,即使控制终端断开。与普通命令运行时的程序不同,Nohup允许程序在没有用户交互的情况下正常完成。例如,以下命令可以用来在后台运行一个Python脚本,并将标准输出和错误输出重定向到指定文件中:

nohup python3 produce_data_to_sqlite.py > run.log 2>&1

解释如下:- **Nohup**:表示不间断运行,即使控制终端被断开,此程序仍会继续运行。- **>run.log**:表示标准输出(标准输出)被重定向到run.log文件中。- **2>&1**:2表示标准错误(标准错误),>&表示标准错误被重定向到文件描述符1,默认为标准输出。因此,标准错误也被重定向到run.log文件中。- **1**:默认值,表示标准输出会被重定向到终端,但由于此时是追加操作,最终所有输出都会被写入run.log文件中。

标准错误示例

在编程中,有时候需要向程序输出错误信息。了解如何正确处理标准错误输出,可以帮助程序更好地报告异常情况。例如,在Java编程中,使用System.err.println来输出错误信息,如下所示:

System.err.println("error1");

参考文档

深入理解Linux shell中2>&1的含义可以从以下几个方面入手:1. **理解Linux标准输入/输出/错误(STDIN, STDOUT, STDERR)**:标准输入输出错误是将程序间通信的三个关键流。本文将重点讨论标准输出和错误输出。2. **掌握Nohup命令的使用场景**:Nohup在自动化脚本、长时间运行程序、防止进程因断机中断等场景中非常有用。3. **搭配Tee命令使用**:Nohup可以与Tee命令结合使用,实现将双向通信输出到同一文件中的功能。4. **理解日志管理基础**:熟悉如何将程序输出重定向到文件,如何管理程序日志,是系统管理员和开发人员的基础技能。

转载地址:http://izuyk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>