每次使用Python调用时生成始终唯一的ID

创建python脚本的最佳方法是什么？通过调用which，它将始终生成一个新的唯一ID（Autoincremental）

您运行脚本，它会告诉您1，然后关闭脚本并再次打开，它会告诉您2

它的目的是创建一个脚本，该脚本将在多个应用程序中使用，该ID将用于跟踪最新的更改等

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顺便说一下，我不是说做一个能做到这一点的函数

如果有可能同时访问该文件，最好锁定该文件。如果文件被锁定，请继续尝试

旧答案：

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您可以将其作为环境变量存储在系统上。如果未设置，则初始化为1。否则将其递增1。

我假设您有一个脚本，每次执行时它都会生成一些结果。然后，您需要一个值（1）区分一个结果和另一个结果，（2）显示最后一个结果。是这样吗？如果是这样，我们有很多选择。在最简单的情况下（脚本总是在同一台机器上运行），我建议两种选择

将计数保存到文件中 在这种情况下，您将拥有一个文件并从中读取编号：

try:
    with open('count.txt') as count_file:
        content = count_file.read()
        count = int(content)
except Exception:
    count = 0

在执行脚本所做的任何操作后，您都会将已读取但递增的值写入文件：

with open('count.txt', 'w') as count_file:
    count_file.write(str(count + 1))

保存时间戳 然而，一个更简单的选择不是增加一个值，而是获得一个时间戳。您可以使用，返回自以下时间起的秒数：

你将永远知道哪个结果比其他结果来得晚。然而，就我个人而言，我更倾向于阅读和推理：

>>> from datetime import datetime
>>> datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')
'20190114132407'

这些都是基本的想法，您可能需要注意一些特殊情况和可能的故障（尤其是使用基于文件的解决方案）。也就是说，我想这是非常可行的第一步

技术说明

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你想让一个程序在两次或多次执行之间记住一条信息，我们有一个技术术语：信息应该是持久的。因为您要求使用自动递增功能，所以需要一个持久计数。但是，我怀疑，如果使用timestamp选项，则不需要这样做。您可以决定在这里做什么。

因为您没有提供任何代码，所以我也不会提供任何代码

解决方案1：唯一ID

1） 时间：创建给您时间戳的函数

2） ID：创建生成带有随机数字和字母的长字符串的函数

• 这当然是“有风险的”，因为您可能会生成已经存在的ID，但从统计角度来看，这就是所谓的“即使可能也不可能”

保存在文件或某处

解决方案2：补偿-增量

1） 具有包含0的文件

2） 打开文件，读取行，转换为整数，增量为+1，写入文件

注意：

你的标题错了。前一刻你们在谈论唯一ID，下一刻你们在谈论偏移量。唯一ID和运行python脚本的计数是非常矛盾的想法

导入uuid
uniqueid=uuid.uuid1（）

我也遇到过同样的情况。我最终创建了一个CSV文件，以便映射变量名

def itemId_generator(itemIdLocation):
    # Importing value of ItemID from the csv file
    df = pd.read_csv(itemIdLocation)

    #return value which is current ItemID in the csv file
    ItemId = df.loc[0, 'ItemId']

    # If loop to set limit to maximum Item ID
    if ItemId>= 10000:
        df.loc[0, 'ItemId'] = 1

    elif ItemId<10000:
        # updating the column value/data
        df.loc[0, 'ItemId'] = df.loc[0,'ItemId'] + 1
    else:
        print("Invalid value returned")
        sys.exit()

    # writing new ItemID into the file
    df.to_csv(itemIdLocation, index=False)

    # The function .item() converts numpy integer to a normal int
    return str(ItemId.item())

def itemId_生成器（itemidlelocation）：
#从csv文件导入ItemID的值
df=pd.read\u csv（itemIdLocation）
#返回值，该值是csv文件中的当前ItemID
ItemId=df.loc[0，'ItemId']
#如果循环将限制设置为最大项目ID
如果ItemId>=10000：
df.loc[0，'ItemId']=1
elif ItemId您自己尝试过什么吗？如果您想将此脚本作为独立工具运行，它会根据您使用的操作系统给出不同的答案。如果计划让数据库与脚本一起运行，则可以使用数据库设施（例如，在PostgreSQL中使用
序列
和
nextval
）。如果你有一个共识平台，比如zookeeper，你可以使用zookeeper和Curator来生成它。看看这个模块。@Kevin很抱歉，如果是这样的话，用自动增量编写代码就很容易了。。。。我的问题是关于如何存储此值。例如，我创建了python脚本并编写了一个函数，该函数将自动增加值，但在关闭它之后，记录丢失。所以我需要一些其他python脚本将使用的单点。我目前只能看到创建示例文本文件的方式，该文件将存储值，并且每次在文本中更新该值。但是我相信有一个合适的方法可以做到这一点。@Kevin-P.S.我可以自己编写脚本，我只需要背后的理论，使用什么方法。嗯，进程不能修改调用方的环境。那么重启呢？请给出一点代码（或其他细节）来解释你的想法。如果我看的是你解释的第一部分，这就是我在评论中提到的想法（非常抱歉解释不好）。您认为“这是最好的选择吗？”并发性如何？写入迷你数据库可能更好？最后，我需要一段代码，它将生成唯一的ID并跟踪它，多个脚本可以使用它，但我认为简单地将其写入文件并不是最好的选择。我需要一个单点，通过调用always generate new autoincrement ID。这将允许跟踪更改等。
def itemId_generator(itemIdLocation):
    # Importing value of ItemID from the csv file
    df = pd.read_csv(itemIdLocation)

    #return value which is current ItemID in the csv file
    ItemId = df.loc[0, 'ItemId']

    # If loop to set limit to maximum Item ID
    if ItemId>= 10000:
        df.loc[0, 'ItemId'] = 1

    elif ItemId<10000:
        # updating the column value/data
        df.loc[0, 'ItemId'] = df.loc[0,'ItemId'] + 1
    else:
        print("Invalid value returned")
        sys.exit()

    # writing new ItemID into the file
    df.to_csv(itemIdLocation, index=False)

    # The function .item() converts numpy integer to a normal int
    return str(ItemId.item())