Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

обработать stderr с другим скриптом

У меня есть сценарий (например, compute.sh), который что-то делает на моем Ubuntu 16.04 и может закончиться ошибкой, скажем:

[compute.sh]

#!/bin/bash

...

MISCELLANEOUS OPERATIONS

...

[if error occours]
echo "Error 55a" >&2;
exit 1;

...

echo "Execution ok";
exit 0;

и другой сценарий, который обрабатывает ошибки (например, error_handler.sh)

[error_handler.sh]

error=$(cat)

for i in "$@"
do
case $i in
    -u=*|--user=*)
    username="${i#*=}"
    shift
    ;;
    -t=*|--task=*)
    task="${i#*=}"
    shift
    ;;
esac
done

...

SENDS ERROR REPORTING THROUGH AN API LISTENING REMOTELY

...

Я хотел бы выполнить compute.sh, перенаправив его stderr на error_handler.sh, чтобы уведомить мою систему API об ошибке

если я попробую этот тест:

user@ubuntu: echo "test message" | ./error_handler.sh --user=dude --task="simple task"

мой сценарий error_handler.sh принимает строку «тестовое сообщение» и правильно ее обрабатывает

как я могу перенаправить только вывод stderr в мой сценарий error_handler.sh?

РЕДАКТИРОВАТЬ: поскольку иногда compute.sh может завершиться ошибкой без сообщения об ошибке (просто выполнив exit 1;) Я не уверен, что если error = $ (cat), это правильный способ поймать сообщение об ошибке в error_handler.sh. Любой другой вариант?

EDIT2: задача может быть выполнена в crontab, поэтому мне нужно сделать все в одной команде

10.04.2018

Ответы:


1

Самый простой способ - создать именованный канал, который будет действовать как буфер между ними.

mkfifo errors           # "errors" is an arbitrary file name
compute.sh 2> errors &  # Run in the background
error_handler.sh < errors

Одной строкой:

mkfifo errors; compute.sh 2> errors & error_handler.sh 

Теперь два процесса выполняются одновременно, и error_handler.sh может читать из errors, пока compute.sh записывает в него. Размер буфера ограничен, поэтому compute.sh будет автоматически блокироваться, если он заполнится. Как только error_handler.sh потребляет ввод, compute.sh автоматически возобновляет работу. Пока ошибки не возникают слишком быстро (т.е. быстрее, чем error_handler.sh может их обработать), compute.sh будет работать, как если бы буфер был неограниченным.

Если буфер когда-либо опустеет, error_handler.sh будет блокироваться до тех пор, пока не будет доступен дополнительный ввод, или пока compute.sh не закроет свой конец канала путем выхода.


Обычный синтаксис конвейера foo | bar создает анонимный канал (или безымянный канал), и это просто ярлык для

mkfifo tmp
foo > tmp &
bar < tmp

но ограничивает вас соединением стандартного вывода одной команды со стандартным вводом другой. Использование других файловых дескрипторов требует искаженных перенаправлений. Использование именованных каналов немного длиннее для ввода, но может быть намного более понятным для чтения.

10.04.2018
  • это может быть решение, но мне нужно выполнить все в одной команде (это задача, выполняемая crontab) 10.04.2018
  • Команда в cron - это просто строка, которая передается в sh -c; он может состоять из нескольких команд, разделенных ;, & и т. д. 10.04.2018
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..