pythonda çalışmanın dezavantajlarından bir tanesi yazdığınız kodları işletim sisteminde çalıştırabilir dosya haline getirme konusudur. çok fazla tercih etmesemde bazen gerekebiliyor.. bu noktada birden fazla seçenek mevcut ancak genel olarak en popüler olanları kullanmak daha fazla kütüphane v.b. konuda soun yaşamamanızı sağlıyor.
pyinstaller seçeneklerin en popüleri diye biliriz. tabiki ilk önce kurmamız gerekiyor.
pip install pyinstaller
kurulumu tamamladıktan sonra kullanımı oldukça kolay. komut yorumluyacısında ihtiyacımız olan parametreleri girerek exe dosyasını oluşturuyoruz.
pyinstaller --onefile dosyaadi.py
komut tamamlandığından python dosyasının bulunduğu klasör içine dist ve build isimli iki yeni klasör oluştuğunu göreceksiniz. dist klasöründen exe dosyanız build klasöründen ise exe oluşturma sürecinde kullanılan dosyalar yer almaktadır.
yukarıdaki komut yapısını kullandığınızda yazdığınız kod ihtiyaç duyulan tüm sistem dosyalarını tek bir dosya içine dahil etmektedir. bu nedenden dolayı dist klasöründeki exe dosyasına incelediğinizde yazdığımız üç beş satır koda karşı oldukça büyük boyutlu olduğunuz göreceksiniz.
eğer gui şeklinde bir uygulama yaptızsanız programı çalıştırdığınız ilave bir console pencesi açılmaması adına noconsole parametresinin eklenmesi gerekmektedir.
pyinstaller --onefile --noconsole dosyaadi.py
oluşturlan dosyanın iconunu değiştirme gibi bir çok seçenek için https://pyinstaller.org/ adresi incelemenizi öneririm.
iki text dosya içeriği arasındaki farkları bulmak için temel olarak dosyaları satır satır olarak okuyup satıları karşılaştırmak gerekmektedir. bu işlemi kod olarak basitleştirme adına python kullanabilieceğiniz bir çok kütüphane bulunmaktadır. bunlardan en kullanışlarıdan bir tanesi difflib dir.
aşagıdaki örnekte importlardan sonra dosyaların içeriğindeki satırları bir diziye atadıktan sonra difflib de dizi girişlerini ve istediğimiz çıktıyı tanımlarıyoruz..
Python’da kullanılabilir hafıza bilgisini öğrenmek için psutil adlı bir modül kullanabilirsiniz. Bu modül, sistem hafıza bilgisi gibi çeşitli sistem verilerine erişmenize izin verir. Örnek olarak, aşağıdaki kod parçacığı hafıza kullanım bilgisini gösterir:
Bu kod, hafıza kullanım oranını yüzdesini ve kullanabilir hafızayı MB cinsinden ekrana yazdıracaktır. psutil modülünü kullanmadan önce sisteminize yüklemeniz gerekebilir. Bunun için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz:
linuxde pip ile paket yüklemek istediğinizde aşagıdaki hatayı alırsanız
WARNING: The script flask is installed in '/home/<username>/.local/bin' which is not on PATH.
Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.
kabuk yorumlayıcı olarak bash kullandığınızı düşünerek
vi ~/.bashrc
ile bash konfigürasyon dosyasını açarak dosya içerisine
aynı isimli tablo varsa sileceğiz ve veri tabanımızla aynı isimli bir tablo oluşturacağız. örneğimizi basit tutmak adına anlık cpu ve hafıza verilerini tablomuzda tutacağımız için tablomuzda bu veriler için gerekli alanları oluşturacağız…
import sqlite3 as lite
import sys
con = lite.connect('system_usage.db')
with con:
cur = con.cursor()
cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS system_usage")
cur.execute("CREATE TABLE system_usage(timestamp DATETIME, cpu NUMERIC, mem NUMERIC)")
kodumuz yazık şimdi virtualenv i aktif ederek kodumu çalıştıralım…
(env) fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ python psutil_system.py
MEM % used: 86.5
CPU % used: 2.0
anlık olarak cpu ve hazfıza kullanım bilgileriniz artık alabiliyoruz. bu bilgilerini şimdi de veritabanımıza ekleyelim.
bunun için program tarafımızdan sonlandırılana kadar 60 saniyede bir cpu ve hazfıza kullanım değerini okuyarak sqlite veritabanına ekleyecek basit bir kod yazalım.
import time
import sqlite3
import psutil
dbname='system_usage.db'
ornekleme_zamani = 60
def sistem_bilgisi_oku():
mem = psutil.virtual_memory()[2]
cpu = psutil.cpu_percent(1)
if mem is not None and cpu is not None:
return cpu,mem
def veritabani_ekle (cpu, mem):
conn=sqlite3.connect(dbname)
curs=conn.cursor()
curs.execute("INSERT INTO system_usage values(datetime('now'), (?), (?))", (cpu, mem))
conn.commit()
conn.close()
def main():
while True:
cpu, mem = sistem_bilgisi_oku()
veritabani_ekle (cpu, mem)
time.sleep(ornekleme_zamani)
main()
artık verilerimizi bir veri tabanında turuyoruz. şimdi bunu web üzerinden bağlantı yapacak kullanıcılar için görselleştirelim. bunun için flask frameworkunu kullancağız. virtualenv altına flask ve ilişkili paketleri yükleyelim.
from flask import Flask, render_template, request
app = Flask(__name__)
import sqlite3
def getData():
conn=sqlite3.connect('system_usage.db')
curs=conn.cursor()
for row in curs.execute("SELECT * FROM system_usage ORDER BY timestamp DESC LIMIT 1"):
time = str(row[0])
cpu = row[1]
mem = row[2]
print(str(cpu))
print((str(mem))
conn.close()
return time, cpu, mem
@app.route("/")
def index():
time, cpu, mem = getData()
templateData = {
'time': time,
'cpu': cpu,
'mem': mem
}
return render_template('son_olcum.html', **templateData)
if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)
flask frameworkun tema yapısını kullanacağımız için templates dizinini oluşturup içinde gerekli dosyaları oluşturmamız gerekmektedir. python dosyamızda ilişkilendirilen tema dosyası son_olcum.html veiçerisinde kullanılacak verinin templateData olarak belirtildi.
tarayıcımız ile http://sunucuip:5000 adresine bağlandığımız aşagıdaline benzer bir ekran ile karşılaşmamız gerekecek…
kodumuz biraz daha geliştirmenin zamanı geldi. cpu ve hafıza verilerini veritabanımızda tuttugumuz için bu veriyi bir grafik olarka ekrana yansıtabiliriz. bu işlem sırasında mathplotlib paketinde faydalanacağımız için öncelikle kurulumunu yapalım.
şimdi kodumuza yapacağımız ilave , belirtilen örnekleme sayısınca veri tabanından veri çekip bunu grafiği oluşturup son kullanıcıya ileteceğiz. cpu ve hafiza grafiklerini çizdirmek için app.route metodundan faydalanacağız.
from flask.globals import session
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
import io
from flask import Flask, render_template, send_file, make_response, request
app = Flask(__name__)
import sqlite3
def sonKayit():
conn=sqlite3.connect('system_usage.db')
curs=conn.cursor()
for row in curs.execute("SELECT * FROM system_usage ORDER BY timestamp DESC LIMIT 1"):
time = str(row[0])
cpu = row[1]
mem = row[2]
conn.close()
return time, cpu, mem
def sonKayitDizi (orneklemeSayisi):
conn=sqlite3.connect('system_usage.db')
curs=conn.cursor()
curs.execute("SELECT * FROM system_usage ORDER BY timestamp DESC LIMIT "+str(orneklemeSayisi))
data = curs.fetchall()
tarihDizi = []
cpuDizi = []
hafizaDizi = []
for row in reversed(data):
tarihDizi.append(row[0])
cpuDizi.append(row[1])
hafizaDizi.append(row[2])
conn.close()
return tarihDizi, cpuDizi, hafizaDizi
def maksimumKayit():
conn=sqlite3.connect('system_usage.db')
curs=conn.cursor()
for row in curs.execute("select COUNT(cpu) from system_usage"):
maksimumKayitDizi=row[0]
conn.close()
return maksimumKayitDizi
global orneklemeSayisi
orneklemeSayisi = maksimumKayit()
if (orneklemeSayisi > 101):
orneklemeSayisi = 100
@app.route("/")
def index():
time, cpu, mem = sonKayit()
templateData = {'time':time,'cpu':cpu,'mem':mem,'orneklemeSayisi':orneklemeSayisi}
return render_template('index.html', **templateData)
@app.route('/', methods=['POST'])
def post_form():
global orneklemeSayisi
orneklemeSayisi = int (request.form['orneklemeSayisi'])
numMaxSamples = maksimumKayit()
if (orneklemeSayisi > numMaxSamples):
orneklemeSayisi = (numMaxSamples-1)
time, cpu, mem = sonKayit()
templateData = {'time':time,'cpu':cpu,'mem':mem,'orneklemeSayisi':orneklemeSayisi}
return render_template('index.html', **templateData)
@app.route('/plot/cpu')
def cpu_cizim():
times, cpuDizi, hafizaDizi = sonKayitDizi(orneklemeSayisi)
ys = cpuDizi
fig = Figure()
axis = fig.add_subplot(1, 1, 1)
axis.set_title("CPU [%]")
axis.set_xlabel("Örnekleme")
axis.grid(True)
xs = range(orneklemeSayisi)
axis.plot(xs, ys)
canvas = FigureCanvas(fig)
output = io.BytesIO()
canvas.print_png(output)
response = make_response(output.getvalue())
response.mimetype = 'image/png'
return response
@app.route('/plot/mem')
def hafiza_cizim():
times, cpuDizi, hafizaDizi = sonKayitDizi(orneklemeSayisi)
ys = hafizaDizi
fig = Figure()
axis = fig.add_subplot(1, 1, 1)
axis.set_title("MEM [%]")
axis.set_xlabel("Örnekleme")
axis.grid(True)
xs = range(orneklemeSayisi)
axis.plot(xs, ys)
canvas = FigureCanvas(fig)
output = io.BytesIO()
canvas.print_png(output)
response = make_response(output.getvalue())
response.mimetype = 'image/png'
return response
if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)
python projelerinde, projenin sorunsuz olarak çalışması için ihtiyaç duyulan paketler ana dizinde genel olarak requirements.txt dosyası içinde belirtilir.
dosya içerinde her satırda ihtiyaç duyulan modül adı ve sürüm numarası yer almaktadır.
Jinja2==3.0.1
requests==2.25.1
paketlerin sürümlerinde farklılık olabiliceği için yeni ve eski sürümlerde uygulama düzgün şekilde çalışmayabilir… bunun için paket sürüm ihtiyaçlarını belirtmek için ==, >=, <= operaatörleri kullanılabilir.
geliştirme ortamınızda en doğru paket ve versiyonlarını dosyaya aktarmak için pip paket yöneticisini kullanıyorsak
pip freeze > requirements.txt
komutu kullanılabilir. temin edilmiş herhangi bir projedeki en uygun paket kurmak içinde
browsespy yazısı sonrası daha güzel kullanışlı bir dosya yöneticisi önerisi istenler oldu. daha gelişmiş bir dısya yönetici için go tabalı filebrowser incelenebilir. kurulum için
