使用loguru记录串口数据并使用Docker搭建ARM开发环境

使用loguru记录串口数据并使用Docker搭建ARM开发环境

背景

开发过程中需要记录机器人串口发送的数据,就想到之前体验感很好的loguru,就想着继续用它做一个:

  • 可以定期、定量、动作触发打包压缩,
  • 日志等级分类
  • 配置简单
  • 占用资源低

的机器人本体日志记录的系统,同时也要有很好的功能扩展性,后期扩展功能方便等

loguru配置

loguru是最早开发AMR调度系统发现的,比起去大量自定义logging,实在是太方便了,同时也是异步的,不会阻塞当前逻辑。

可以按照官方文档配置:

logger.add(
    logPath, 
    format="{time:YYYY-MM-DD at HH:mm:ss:SSS} | {message}",
    rotation=logger_rotation,
    retention=logRetention,
    compression=logCompression,
    encoding=logEncoding,
    enqueue=True,
)

这里为了是配置文件外置成config.ini,使用了configparser库,这样可以在不修改代码的情况下,通过修改配置文件来改变功能,这里不再赘述。

rotation函数

着重要说明的是rotation函数的配置,如果使用默认的rotation=00:00或者rotation=500 MB只能单一的实现每天或定量打包压缩日志,如果想要两种条件都匹配以及自定义一些条件,比如启动时打包便于本体开发人员截断之前日志等等,就需要使用自定义函数来实现,参考Log rotate by time and size #241:

class Rotator:

    def __init__(self, size, at):
        self._size = size
        now = datetime.now()
        today_at_time = now.replace(hour=at.hour, minute=at.minute, second=at.second)
        if now >= today_at_time:
            # the current time is already past the target time so it would rotate already
            # add one day to prevent an immediate rotation
            self._next_rotate = today_at_time + timedelta(days=1)
        else:
            self._next_rotate = today_at_time

    def should_rotate(self, message, file):
        file.seek(0, 2)
        if file.tell() + len(message) > self._size:
            return True
        if message.record["time"].timestamp() > self._next_rotate.timestamp():
            self._next_rotate += timedelta(days=1)
            return True
        return False

要实现每次启动程序,我的做法是定义一个全局变量和seek()值来判断是否需要return True,如果有更优美的实现请告诉我。这里也考虑过读取日志文件的创建时间来做判断,使用get_crtimes(os.path.abspath(file.name))在Linux系统下获得的时间为文件最后修改的时间,而不是文件创建的时间。

使用serial_asyncio

对于这种IO密集的逻辑和仅仅只是日志记录,最好的选择还是异步架构,Python的asyncio ,读取串口数据的https://pyserial-asyncio.readthedocs.io/en/latest/,程序伪代码如下:

async def handle_serial_data(reader, writer):
    while True:
        try:
            ByteData = await reader.readline()
            if ByteData and len(ByteData) > 3:  # filter of 3 strings data
                StrData = ByteData.decode(
                    "utf-8", errors='ignore')  # fix error
                StrData.strip().split("\n")
                logger.info(StrData)
            else:
                pass
        except Exception as e:
            # exception handle

async def main():
    try:
        loop = asyncio.get_event_loop()
        reader, writer = await serial_asyncio.open_serial_connection(
            loop=loop, url=serialPort, baudrate=serialBaudrate
        )

    except Exception:
        # exception handle
        return

    try:
        await handle_serial_data(reader, writer)
    finally:
        writer.close()
        await writer.wait_closed()

if __name__ == '__main__':
    try:
        asyncio.run(main())
    except Exception as e:
        logger.exception("main error!", type(e).__name__)

至此基本功能就实现了,结束了吗?

没~

因为忽视了程序实际运行的环境是树莓派而不是以往的服务器,而树莓派的eMMC寿命有限,所以日志内容分级处理和加入buffer,降低IO压力,以及使用Log2RAM,这里不谈。

在Ubuntu上使用Docker搭建ARM开发环境

由于日常开发的系统是Ubuntu 22.04,而树莓派则是ARM环境,一般来说,把Python当脚本跑的话没有区别的,但要是想用Pyinstaller打包的话,则要考虑运行环境了,为了后续开发需要,就使用Docker在Ubuntu上构建一个ARM环境。

docker buildx

docker buildx的Docker CLI插件,它允许你在不同的架构上构建Docker镜像。首先,安装并启用buildx插件:

# 安装docker buildx插件
docker buildx install

# 创建一个名为multiarch的构建实例,支持多种架构
docker buildx create --name multiarch

# 使用刚创建的multiarch实例
docker buildx use multiarch

安装QEMU模拟器:

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y qemu-user-static

devcontainer.json

{
     "name": "ARM Python Development Environment",
     "dockerFile": "Dockerfile",
     "settings": {
       "terminal.integrated.shell.linux": "/bin/bash"
     },
     "extensions": [
       "ms-python.python"
     ],
     "remoteUser": "root"
   }

Dockerfile

   # 使用 ARM 架构的 Python 基础镜像
   FROM arm32v7/python:3.9-slim

   # 更新软件包列表并安装一些基本的工具
   RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
       build-essential \
       curl \
       git \
       libssl-dev \
       zlib1g-dev \
       libbz2-dev \
       libreadline-dev \
       libsqlite3-dev \
       wget \
       llvm \
       libncursesw5-dev \
       xz-utils \
       tk-dev \
       libxml2-dev \
       libxmlsec1-dev \
       libffi-dev \
       liblzma-dev \
   && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

   # 在此处添加其他 Docker 指令

构建完成后,查看系统环境:

dpkg --print-architecture
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2023-05-31