Создание службы Windows с использованием Python

Введение

Примеры

Скрипт Python, который можно запустить как сервис

Модули , используемые в данном примере , являются частью pywin32 (Python для расширений Windows). В зависимости от того, как вы установили Python, вам может потребоваться установить его отдельно.

Это просто шаблон. Код вашего приложения, вероятно, вызывающий отдельный скрипт, будет идти в функцию main ().

Вам также нужно будет установить это как сервис. Лучшее решение для этого в данный момент , как представляется, использовать Non-сосущий Service Manager . Это позволяет установить службу и предоставляет графический интерфейс для настройки командной строки, которую выполняет служба. Для Python вы можете сделать это, что создает сервис за один раз:

Где my_script.py — это приведенный выше шаблон сценария, измененный для вызова сценария приложения или кода в функции main (). Обратите внимание, что сервис не запускает скрипт Python напрямую, он запускает интерпретатор Python и передает ему основной скрипт в командной строке.

В качестве альтернативы вы можете использовать инструменты, предоставленные в Windows Server Resource Kit для вашей версии операционной системы, поэтому создайте службу.

Запуск веб-приложения Flask в качестве службы

Это вариант общего примера. Вам просто нужно импортировать приложение сценарий и вызвать это run() метод в сервисе main() функции. В этом случае мы также используем многопроцессорной модуль из — за проблемы с доступом WSGIRequestHandler .

Взято из https://codecamp.ru/a/25130524/318488

Синтаксис

Параметры

Примечания

Научим основам Python и Data Science на практике

Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.

Доступ к портам с использованием WinApi и dll из Python

или взлет на рожденном ползать

Предыдущие реализации на Питоне аналога проприетарного софта, оказались вполне ничего себе, т. е. все работает, и все похоже на Excel, а значит endusers будут довольны-). Дальнейший простор для полета фантазии немного сдерживается невозможностью доступа к более детальным настройкам портов из стандартных модулей. Но оказывается в Питоне есть такая изумительная вещь как доступ к WinApi функциям, что расширяет перспективы чуть ли не до Cpp-шных. Причем это касается не только портов, а еще кучи всяких вещей. Список и краткое описание поддерживаемых WinApi функций для Питона здесь-
docs.activestate.com/activepython/3.3/pywin32/win32file.html, прорва примеров на Nullege здесь — nullege.com/codes/search/win32file и здесь www.programcreek.com/python/index/1133/win32file, ну и как это принято в Питоне избавление от несовершенства модулей — доступ к WinApi функциям, осуществляется через модуль-) — win32file,- соответственно — pip install win32file.
Вот например как может выглядеть настройка и работа Com порта —
сначала понятно импортируем модуль:

import win32file

hFile = win32file.CreateFile(«COM2», win32file.GENERIC_READ | win32file.GENERIC_WRITE, 0,None,win32file.OPEN_EXISTING, 0,None)

тут разница в названиях — стандартным предшествует ‘win32file.’, и вместо NULL – None
(в названии порта кавычки верхние см. рис. и комменты).
Далее аналогично стандартным процедурам, например в Visual Studo — структура настройки — создаем:

comDCB = win32file.DCB()

comDCB.ByteSize = 8
comDCB.Parity = win32file.NOPARITY
comDCB.StopBits = win32file.ONESTOPBIT
comDCB.BaudRate = 9600

записываем:

win32file.SetCommState(hFile,comDCB)

рамер входного/выходного буфера:

win32file.SetupComm(hFile, 4096, 4096)

вот например маска(1) по приему первого байта, то чего нет в стандартном модуле pyserial:

win32file.SetCommMask(hFile, 1)

win32file.WaitCommEvent(hFile, None)

ну и чтение и запись-

buff=’пишем чего-нибудь-)’

не забываем, что передаем поток байт — переконвертируем строку в массив байт:

ttt=bytearray(buff, encoding=’cp1251′)

win32file.WriteFile(hFile,ttt,None)

ждем эвента по приему первого байта и читаем 19 байт:

win32file.WaitCommEvent(hFile, None)
win32file.ReadFile(hFile, 19)

ну и закрыть:

win32file.CloseHandle(hFile)

C LPT все немного по-другому, хотя и можно создать хэндл как показано выше — запись и чтение в файл повидимому приведет к обращению к стандартному драйверу и невозможности записи без получения ‘ASK’ от ‘принтера’. Поэтому, как мне кажется, более удобное — широко известное решение — inpout32.dll.
Для возни с параллельным портом я использую следующий гипердевайс-

по мотивам того, который был представлен на pcports — www.kernelchip.ru/pcports/PS005.php Повторять мне было лень, я сделал проще — задействованы два регистра из трех — чтения нет(регистр Status не задействован). Питание светодиодов счетверенного семисегментного индикатора от высокого состояния одного порта и низкого состояния другого. Такая схема дает возможность использовать динамическую индикацию и оценить быстродействие разных способов вывода через порт, но… не будем забегать вперед-) Итак, пока просто выведем циферку скажем ‘7’ на второй индикатор:
from ctypes import windll
p = windll.LoadLibrary(«C:\Python34\DLLs\inpout32.dll»)
p.Out32(890, 9)
p.Out32(888, 241)

(в названии пути кавычки верхние см. рис. и комменты)

функция возвращает 1 — типа все нормально-)

тут только одно тонкое место, часть выводов в регистре ‘Control’ инвертирована — ru.wikipedia.org/wiki/Параллельный_порт и это надо учитывать.

Ну и в заключение небольшой сравнительный тест результаты которого меня просто поразили. Две аналогичные программы — на старом VC6 и на Python — функционально это динамическая индикация через LPT порт. В VC6 в обработчике таймера производится пересчет(преобразование) числа в первом окошке в семисегментный код, во втором окне — задается время переключения (таймера). Запуск преобразования кнопка ‘Start indicate’, остановка — ‘Stop’.

Руководство по созданию API-запросов в Python

Python сейчас переживает свой период возрождения. Собственно, он и не умирал, но сейчас степень его использования высока, как никогда раньше. Именно на этот язык полагаются разработчики машинного обучения и специалисты по обработке данных, а большая часть экосистемы веб-разработки вокруг этого языка продолжает расти.

Один из аспектов, влияющих на все три эти специализации, — мощные преимущества API. Сбор данных и подключение к внешним сервисам — важная часть любого языка. В этой статье мы рассмотрим основные библиотеки для выполнения HTTP-запросов, а также некоторые распространенные варианты их использования, позволяющие подключаться к API в Python. Но сначала следует ответить на один важный вопрос:

Подходит ли Python для API?

Это может показаться странным вопросом, но, учитывая засилье в вебе Node.js и Ruby, вы можете подумать, что Python не так хорош для создания API-запросов. Но это не так. На самом деле Python тоже давно присутствует в вебе, особенно если принять во внимание его библиотеки Flask и Django.

Поскольку Python предоставляет мощные и доступные инструменты для работы с данными, имеет смысл также использовать его и для получения самих источников данных. Для этого и служат запросы к API. Давайте начнем с самой популярной библиотеки Python под названием Requests.

Библиотека Requests

Requests — это широко известная библиотека, которую разработчики используют для выполнения API-запросов в Python. Она предлагает интерфейс для синхронного выполнения HTTP-запросов. Давайте рассмотрим несколько распространенных типов запросов, которые вы можете делать с помощью этой библиотеки. В дальнейшем мы будем предполагать, что эта библиотека у вас уже установлена. Для установки вы можете использовать документацию библиотеки, но сам процесс очень прост.

Библиотеку также нужно импортировать:

Распространенные типы API-запросов в библиотеке Requests

Наиболее простой GET-запрос интуитивно понятен:

По аналогии с приведенным выше примером метода get , библиотека Requests предлагает методы для всех HTTP-действий, а именно: POST, PUT, DELETE, HEAD и OPTIONS.

Этот запрос был довольно прост. Давайте теперь рассмотрим более сложные запросы. Часто документация по API требует, чтобы вы передавали параметры запроса в конкретную конечную точку. Чтобы это сделать, мы можем передать параметры запроса в метод get в качестве второго аргумента.

Переменная response содержит данные, возвращаемые API в качестве ответа на наш запрос. Есть три основных способа доступа к этим данным:

• в виде текста, при помощи response.text ,
• в виде байт-кода, при помощи response.content ,
• в формате JSON, при помощи response.json() .

Также можно получить сырые данные при помощи response.raw .

Помимо тела самого ответа, мы также можем получить доступ к коду состояния — при помощи response.status_code , к заголовкам — при помощи response.headers , и так далее. Полный список атрибутов и методов, доступных для Response, вы можете найти в документации requests.Response .

Помимо параметров запроса, мы также можем передавать в запрос заголовки:

Здесь мы передаем в качестве аргумента заголовок в виде словаря Python.

Последний тип API-запроса, который мы сейчас рассмотрим — это полнофункциональный POST-запрос с аутентификацией. Этот пример объединит два предыдущих, здесь мы передадим в качестве аргументов и заголовок, и данные.

Здесь мы отправляем данные из переменной payload в формате словаря Python. Для большинства современных API нам часто требуется отправлять данные в формате JSON. В следующем примере мы используем встроенный json-конвертер из библиотеки Requests.

Это преобразует содержимое переменной payload в формат JSON, а также автоматически переведет в этот тип данных заголовки из переменной headers .

Библиотека Requests отлично подходит для выполнения синхронных API-запросов, но иногда вашему приложению нужно выполнять асинхронные запросы. Для этого мы можем использовать асинхронную HTTP-библиотеку aiohttp.

Библиотека aiohttp

Для выполнения асинхронных HTTP-запросов вам необходимо воспользоваться некоторыми новыми функциями Python 3. Хотя у библиотеки Requests есть различные дополнения и плагины для асинхронного программирования, одной из наиболее популярных библиотек для этого является библиотека aiohttp. Используя ее вместе с библиотекой acincio, мы можем эффективно исполнять асинхронные запросы. Код будет немного сложнее, но асинхронные запросы сами по себе предоставляют большую свободу действий.

Для начала установим библиотеку aiohttp:

Распространенные типы API-запросов в библиотеке aiohttp

Как и раньше, начнем с GET-запроса. Для начала импортируем обе библиотеки и определим функцию main() как асинхронную.

В этом коде мы выполняем следующие шаги:

1. Импортируем необходимые библиотеки.
2. Определяем функцию main как асинхронную.
3. Устанавливаем сессию ClientSession из aiohttp.
4. Используем данную сессию для выполнения HTTP GET-запроса.
5. Далее дожидаемся ответа и выводим его на экран.
6. Наконец, используем метод run из библиотеки asyncio для запуска асинхронной функции main() .

Если вы никогда раньше не работали с асинхронными методами в Python, это может показаться странным и сложным по сравнению с предыдущими примерами. Создатели библиотеки aiohttp рекомендуют устанавливать один сеанс для каждого приложения и открывать / закрывать соединения в этом сеансе. Чтобы сделать наши примеры самодостаточными, мы составили примеры в менее эффективном формате.

Далее давайте рассмотрим полнофункциональный POST-запрос с заголовками аутентификации, как мы сделали в примере для библиотеки Requests.

Между этим примером и предыдущим есть несколько различий:

1. В нашей сессии используется метод post , который передает заголовки и словари json вместе с URL-адресом.
2. Мы используем встроенный в библиотеку метод json из класса resp для анализа возвращенных данных в формате json.

При помощи этих двух фрагментов кода мы можем выполнять большинство распространенных задач, связанных с API. Дополнительные функции, такие как загрузка файлов и данные формы, можно найти в документации для разработчиков aiohttp.

Некоторые дополнительные библиотеки

Хотя библиотека Requests и является самой популярной и универсальной, в некоторых особых случаях вы можете найти полезными и другие библиотеки.

• httpx: данная библиотека поддерживает как синхронные, так и асинхронные запросы. Она также использует API-интерфейс, совместимый с библиотекой Requests, что значительно упрощает переход между ними. В настоящее время библиотека находится в стадии бета-тестирования, но за ее развитием стоит последить.
• httpcore: интересный вариант, если вы сами создаете библиотеку. Эта библиотека низкоуровневая, поэтому вы можете создавать на нем свои собственные абстракции. Но если вам не нужна именно низкоуровневая библиотека, то сами создатели не рекомендуют ее использовать.
• urllib3: мы должны упомянуть urllib3 хотя бы потому, что это базовая библиотека, на которой построена библиотека Requests и многие другие очень известные библиотеки (например pip). Хотя urllib3 и менее удобна для пользователя, чем некоторые высокоуровневые библиотеки, она мощна и проверена на практике. Если по какой-то причине вам нужно что-то с меньшим количеством абстракций, чем в библиотеке Requests, urllib3 будет хорошим вариантом.