Current File : //proc/self/root/usr/lib/python3/dist-packages/boto3/resources/collection.py
# Copyright 2014 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"). You
# may not use this file except in compliance with the License. A copy of
# the License is located at
#
# https://aws.amazon.com/apache2.0/
#
# or in the "license" file accompanying this file. This file is
# distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF
# ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific
# language governing permissions and limitations under the License.

import copy
import logging

from botocore import xform_name
from botocore.utils import merge_dicts

from ..docs import docstring
from .action import BatchAction
from .params import create_request_parameters
from .response import ResourceHandler

logger = logging.getLogger(__name__)


class ResourceCollection:
    """
    Represents a collection of resources, which can be iterated through,
    optionally with filtering. Collections automatically handle pagination
    for you.

    See :ref:`guide_collections` for a high-level overview of collections,
    including when remote service requests are performed.

    :type model: :py:class:`~boto3.resources.model.Collection`
    :param model: Collection model
    :type parent: :py:class:`~boto3.resources.base.ServiceResource`
    :param parent: The collection's parent resource
    :type handler: :py:class:`~boto3.resources.response.ResourceHandler`
    :param handler: The resource response handler used to create resource
                    instances
    """

    def __init__(self, model, parent, handler, **kwargs):
        self._model = model
        self._parent = parent
        self._py_operation_name = xform_name(model.request.operation)
        self._handler = handler
        self._params = copy.deepcopy(kwargs)

    def __repr__(self):
        return '{}({}, {})'.format(
            self.__class__.__name__,
            self._parent,
            '{}.{}'.format(
                self._parent.meta.service_name, self._model.resource.type
            ),
        )

    def __iter__(self):
        """
        A generator which yields resource instances after doing the
        appropriate service operation calls and handling any pagination
        on your behalf.

        Page size, item limit, and filter parameters are applied
        if they have previously been set.

            >>> bucket = s3.Bucket('boto3')
            >>> for obj in bucket.objects.all():
            ...     print(obj.key)
            'key1'
            'key2'

        """
        limit = self._params.get('limit', None)

        count = 0
        for page in self.pages():
            for item in page:
                yield item

                # If the limit is set and has been reached, then
                # we stop processing items here.
                count += 1
                if limit is not None and count >= limit:
                    return

    def _clone(self, **kwargs):
        """
        Create a clone of this collection. This is used by the methods
        below to provide a chainable interface that returns copies
        rather than the original. This allows things like:

            >>> base = collection.filter(Param1=1)
            >>> query1 = base.filter(Param2=2)
            >>> query2 = base.filter(Param3=3)
            >>> query1.params
            {'Param1': 1, 'Param2': 2}
            >>> query2.params
            {'Param1': 1, 'Param3': 3}

        :rtype: :py:class:`ResourceCollection`
        :return: A clone of this resource collection
        """
        params = copy.deepcopy(self._params)
        merge_dicts(params, kwargs, append_lists=True)
        clone = self.__class__(
            self._model, self._parent, self._handler, **params
        )
        return clone

    def pages(self):
        """
        A generator which yields pages of resource instances after
        doing the appropriate service operation calls and handling
        any pagination on your behalf. Non-paginated calls will
        return a single page of items.

        Page size, item limit, and filter parameters are applied
        if they have previously been set.

            >>> bucket = s3.Bucket('boto3')
            >>> for page in bucket.objects.pages():
            ...     for obj in page:
            ...         print(obj.key)
            'key1'
            'key2'

        :rtype: list(:py:class:`~boto3.resources.base.ServiceResource`)
        :return: List of resource instances
        """
        client = self._parent.meta.client
        cleaned_params = self._params.copy()
        limit = cleaned_params.pop('limit', None)
        page_size = cleaned_params.pop('page_size', None)
        params = create_request_parameters(self._parent, self._model.request)
        merge_dicts(params, cleaned_params, append_lists=True)

        # Is this a paginated operation? If so, we need to get an
        # iterator for the various pages. If not, then we simply
        # call the operation and return the result as a single
        # page in a list. For non-paginated results, we just ignore
        # the page size parameter.
        if client.can_paginate(self._py_operation_name):
            logger.debug(
                'Calling paginated %s:%s with %r',
                self._parent.meta.service_name,
                self._py_operation_name,
                params,
            )
            paginator = client.get_paginator(self._py_operation_name)
            pages = paginator.paginate(
                PaginationConfig={'MaxItems': limit, 'PageSize': page_size},
                **params
            )
        else:
            logger.debug(
                'Calling %s:%s with %r',
                self._parent.meta.service_name,
                self._py_operation_name,
                params,
            )
            pages = [getattr(client, self._py_operation_name)(**params)]

        # Now that we have a page iterator or single page of results
        # we start processing and yielding individual items.
        count = 0
        for page in pages:
            page_items = []
            for item in self._handler(self._parent, params, page):
                page_items.append(item)

                # If the limit is set and has been reached, then
                # we stop processing items here.
                count += 1
                if limit is not None and count >= limit:
                    break

            yield page_items

            # Stop reading pages if we've reached out limit
            if limit is not None and count >= limit:
                break

    def all(self):
        """
        Get all items from the collection, optionally with a custom
        page size and item count limit.

        This method returns an iterable generator which yields
        individual resource instances. Example use::

            # Iterate through items
            >>> for queue in sqs.queues.all():
            ...     print(queue.url)
            'https://url1'
            'https://url2'

            # Convert to list
            >>> queues = list(sqs.queues.all())
            >>> len(queues)
            2
        """
        return self._clone()

    def filter(self, **kwargs):
        """
        Get items from the collection, passing keyword arguments along
        as parameters to the underlying service operation, which are
        typically used to filter the results.

        This method returns an iterable generator which yields
        individual resource instances. Example use::

            # Iterate through items
            >>> for queue in sqs.queues.filter(Param='foo'):
            ...     print(queue.url)
            'https://url1'
            'https://url2'

            # Convert to list
            >>> queues = list(sqs.queues.filter(Param='foo'))
            >>> len(queues)
            2

        :rtype: :py:class:`ResourceCollection`
        """
        return self._clone(**kwargs)

    def limit(self, count):
        """
        Return at most this many resources.

            >>> for bucket in s3.buckets.limit(5):
            ...     print(bucket.name)
            'bucket1'
            'bucket2'
            'bucket3'
            'bucket4'
            'bucket5'

        :type count: int
        :param count: Return no more than this many items
        :rtype: :py:class:`ResourceCollection`
        """
        return self._clone(limit=count)

    def page_size(self, count):
        """
        Fetch at most this many resources per service request.

            >>> for obj in s3.Bucket('boto3').objects.page_size(100):
            ...     print(obj.key)

        :type count: int
        :param count: Fetch this many items per request
        :rtype: :py:class:`ResourceCollection`
        """
        return self._clone(page_size=count)


class CollectionManager:
    """
    A collection manager provides access to resource collection instances,
    which can be iterated and filtered. The manager exposes some
    convenience functions that are also found on resource collections,
    such as :py:meth:`~ResourceCollection.all` and
    :py:meth:`~ResourceCollection.filter`.

    Get all items::

        >>> for bucket in s3.buckets.all():
        ...     print(bucket.name)

    Get only some items via filtering::

        >>> for queue in sqs.queues.filter(QueueNamePrefix='AWS'):
        ...     print(queue.url)

    Get whole pages of items:

        >>> for page in s3.Bucket('boto3').objects.pages():
        ...     for obj in page:
        ...         print(obj.key)

    A collection manager is not iterable. You **must** call one of the
    methods that return a :py:class:`ResourceCollection` before trying
    to iterate, slice, or convert to a list.

    See the :ref:`guide_collections` guide for a high-level overview
    of collections, including when remote service requests are performed.

    :type collection_model: :py:class:`~boto3.resources.model.Collection`
    :param model: Collection model

    :type parent: :py:class:`~boto3.resources.base.ServiceResource`
    :param parent: The collection's parent resource

    :type factory: :py:class:`~boto3.resources.factory.ResourceFactory`
    :param factory: The resource factory to create new resources

    :type service_context: :py:class:`~boto3.utils.ServiceContext`
    :param service_context: Context about the AWS service
    """

    # The class to use when creating an iterator
    _collection_cls = ResourceCollection

    def __init__(self, collection_model, parent, factory, service_context):
        self._model = collection_model
        operation_name = self._model.request.operation
        self._parent = parent

        search_path = collection_model.resource.path
        self._handler = ResourceHandler(
            search_path=search_path,
            factory=factory,
            resource_model=collection_model.resource,
            service_context=service_context,
            operation_name=operation_name,
        )

    def __repr__(self):
        return '{}({}, {})'.format(
            self.__class__.__name__,
            self._parent,
            '{}.{}'.format(
                self._parent.meta.service_name, self._model.resource.type
            ),
        )

    def iterator(self, **kwargs):
        """
        Get a resource collection iterator from this manager.

        :rtype: :py:class:`ResourceCollection`
        :return: An iterable representing the collection of resources
        """
        return self._collection_cls(
            self._model, self._parent, self._handler, **kwargs
        )

    # Set up some methods to proxy ResourceCollection methods
    def all(self):
        return self.iterator()

    all.__doc__ = ResourceCollection.all.__doc__

    def filter(self, **kwargs):
        return self.iterator(**kwargs)

    filter.__doc__ = ResourceCollection.filter.__doc__

    def limit(self, count):
        return self.iterator(limit=count)

    limit.__doc__ = ResourceCollection.limit.__doc__

    def page_size(self, count):
        return self.iterator(page_size=count)

    page_size.__doc__ = ResourceCollection.page_size.__doc__

    def pages(self):
        return self.iterator().pages()

    pages.__doc__ = ResourceCollection.pages.__doc__


class CollectionFactory:
    """
    A factory to create new
    :py:class:`CollectionManager` and :py:class:`ResourceCollection`
    subclasses from a :py:class:`~boto3.resources.model.Collection`
    model. These subclasses include methods to perform batch operations.
    """

    def load_from_definition(
        self, resource_name, collection_model, service_context, event_emitter
    ):
        """
        Loads a collection from a model, creating a new
        :py:class:`CollectionManager` subclass
        with the correct properties and methods, named based on the service
        and resource name, e.g. ec2.InstanceCollectionManager. It also
        creates a new :py:class:`ResourceCollection` subclass which is used
        by the new manager class.

        :type resource_name: string
        :param resource_name: Name of the resource to look up. For services,
                              this should match the ``service_name``.

        :type service_context: :py:class:`~boto3.utils.ServiceContext`
        :param service_context: Context about the AWS service

        :type event_emitter: :py:class:`~botocore.hooks.HierarchialEmitter`
        :param event_emitter: An event emitter

        :rtype: Subclass of :py:class:`CollectionManager`
        :return: The collection class.
        """
        attrs = {}
        collection_name = collection_model.name

        # Create the batch actions for a collection
        self._load_batch_actions(
            attrs,
            resource_name,
            collection_model,
            service_context.service_model,
            event_emitter,
        )
        # Add the documentation to the collection class's methods
        self._load_documented_collection_methods(
            attrs=attrs,
            resource_name=resource_name,
            collection_model=collection_model,
            service_model=service_context.service_model,
            event_emitter=event_emitter,
            base_class=ResourceCollection,
        )

        if service_context.service_name == resource_name:
            cls_name = '{}.{}Collection'.format(
                service_context.service_name, collection_name
            )
        else:
            cls_name = '{}.{}.{}Collection'.format(
                service_context.service_name, resource_name, collection_name
            )

        collection_cls = type(str(cls_name), (ResourceCollection,), attrs)

        # Add the documentation to the collection manager's methods
        self._load_documented_collection_methods(
            attrs=attrs,
            resource_name=resource_name,
            collection_model=collection_model,
            service_model=service_context.service_model,
            event_emitter=event_emitter,
            base_class=CollectionManager,
        )
        attrs['_collection_cls'] = collection_cls
        cls_name += 'Manager'

        return type(str(cls_name), (CollectionManager,), attrs)

    def _load_batch_actions(
        self,
        attrs,
        resource_name,
        collection_model,
        service_model,
        event_emitter,
    ):
        """
        Batch actions on the collection become methods on both
        the collection manager and iterators.
        """
        for action_model in collection_model.batch_actions:
            snake_cased = xform_name(action_model.name)
            attrs[snake_cased] = self._create_batch_action(
                resource_name,
                snake_cased,
                action_model,
                collection_model,
                service_model,
                event_emitter,
            )

    def _load_documented_collection_methods(
        factory_self,
        attrs,
        resource_name,
        collection_model,
        service_model,
        event_emitter,
        base_class,
    ):
        # The base class already has these methods defined. However
        # the docstrings are generic and not based for a particular service
        # or resource. So we override these methods by proxying to the
        # base class's builtin method and adding a docstring
        # that pertains to the resource.

        # A collection's all() method.
        def all(self):
            return base_class.all(self)

        all.__doc__ = docstring.CollectionMethodDocstring(
            resource_name=resource_name,
            action_name='all',
            event_emitter=event_emitter,
            collection_model=collection_model,
            service_model=service_model,
            include_signature=False,
        )
        attrs['all'] = all

        # The collection's filter() method.
        def filter(self, **kwargs):
            return base_class.filter(self, **kwargs)

        filter.__doc__ = docstring.CollectionMethodDocstring(
            resource_name=resource_name,
            action_name='filter',
            event_emitter=event_emitter,
            collection_model=collection_model,
            service_model=service_model,
            include_signature=False,
        )
        attrs['filter'] = filter

        # The collection's limit method.
        def limit(self, count):
            return base_class.limit(self, count)

        limit.__doc__ = docstring.CollectionMethodDocstring(
            resource_name=resource_name,
            action_name='limit',
            event_emitter=event_emitter,
            collection_model=collection_model,
            service_model=service_model,
            include_signature=False,
        )
        attrs['limit'] = limit

        # The collection's page_size method.
        def page_size(self, count):
            return base_class.page_size(self, count)

        page_size.__doc__ = docstring.CollectionMethodDocstring(
            resource_name=resource_name,
            action_name='page_size',
            event_emitter=event_emitter,
            collection_model=collection_model,
            service_model=service_model,
            include_signature=False,
        )
        attrs['page_size'] = page_size

    def _create_batch_action(
        factory_self,
        resource_name,
        snake_cased,
        action_model,
        collection_model,
        service_model,
        event_emitter,
    ):
        """
        Creates a new method which makes a batch operation request
        to the underlying service API.
        """
        action = BatchAction(action_model)

        def batch_action(self, *args, **kwargs):
            return action(self, *args, **kwargs)

        batch_action.__name__ = str(snake_cased)
        batch_action.__doc__ = docstring.BatchActionDocstring(
            resource_name=resource_name,
            event_emitter=event_emitter,
            batch_action_model=action_model,
            service_model=service_model,
            collection_model=collection_model,
            include_signature=False,
        )
        return batch_action
¿Qué es la limpieza dental de perros? - Clínica veterinaria


Es la eliminación del sarro y la placa adherida a la superficie de los dientes mediante un equipo de ultrasonidos que garantiza la integridad de las piezas dentales a la vez que elimina en profundidad cualquier resto de suciedad.

A continuación se procede al pulido de los dientes mediante una fresa especial que elimina la placa bacteriana y devuelve a los dientes el aspecto sano que deben tener.

Una vez terminado todo el proceso, se mantiene al perro en observación hasta que se despierta de la anestesia, bajo la atenta supervisión de un veterinario.

¿Cada cuánto tiempo tengo que hacerle una limpieza dental a mi perro?

A partir de cierta edad, los perros pueden necesitar una limpieza dental anual o bianual. Depende de cada caso. En líneas generales, puede decirse que los perros de razas pequeñas suelen acumular más sarro y suelen necesitar una atención mayor en cuanto a higiene dental.


Riesgos de una mala higiene


Los riesgos más evidentes de una mala higiene dental en los perros son los siguientes:

  • Cuando la acumulación de sarro no se trata, se puede producir una inflamación y retracción de las encías que puede descalzar el diente y provocar caídas.
  • Mal aliento (halitosis).
  • Sarro perros
  • Puede ir a más
  • Las bacterias de la placa pueden trasladarse a través del torrente circulatorio a órganos vitales como el corazón ocasionando problemas de endocarditis en las válvulas. Las bacterias pueden incluso acantonarse en huesos (La osteomielitis es la infección ósea, tanto cortical como medular) provocando mucho dolor y una artritis séptica).

¿Cómo se forma el sarro?

El sarro es la calcificación de la placa dental. Los restos de alimentos, junto con las bacterias presentes en la boca, van a formar la placa bacteriana o placa dental. Si la placa no se retira, al mezclarse con la saliva y los minerales presentes en ella, reaccionará formando una costra. La placa se calcifica y se forma el sarro.

El sarro, cuando se forma, es de color blanquecino pero a medida que pasa el tiempo se va poniendo amarillo y luego marrón.

Síntomas de una pobre higiene dental
La señal más obvia de una mala salud dental canina es el mal aliento.

Sin embargo, a veces no es tan fácil de detectar
Y hay perros que no se dejan abrir la boca por su dueño. Por ejemplo…

Recientemente nos trajeron a la clínica a un perro que parpadeaba de un ojo y decía su dueño que le picaba un lado de la cara. Tenía molestias y dificultad para comer, lo que había llevado a sus dueños a comprarle comida blanda (que suele ser un poco más cara y llevar más contenido en grasa) durante medio año. Después de una exploración oftalmológica, nos dimos cuenta de que el ojo tenía una úlcera en la córnea probablemente de rascarse . Además, el canto lateral del ojo estaba inflamado. Tenía lo que en humanos llamamos flemón pero como era un perro de pelo largo, no se le notaba a simple vista. Al abrirle la boca nos llamó la atención el ver una muela llena de sarro. Le realizamos una radiografía y encontramos una fístula que llegaba hasta la parte inferior del ojo.

Le tuvimos que extraer la muela. Tras esto, el ojo se curó completamente con unos colirios y una lentilla protectora de úlcera. Afortunadamente, la úlcera no profundizó y no perforó el ojo. Ahora el perro come perfectamente a pesar de haber perdido una muela.

¿Cómo mantener la higiene dental de tu perro?
Hay varias maneras de prevenir problemas derivados de la salud dental de tu perro.

Limpiezas de dientes en casa
Es recomendable limpiar los dientes de tu perro semanal o diariamente si se puede. Existe una gran variedad de productos que se pueden utilizar:

Pastas de dientes.
Cepillos de dientes o dedales para el dedo índice, que hacen más fácil la limpieza.
Colutorios para echar en agua de bebida o directamente sobre el diente en líquido o en spray.

En la Clínica Tus Veterinarios enseñamos a nuestros clientes a tomar el hábito de limpiar los dientes de sus perros desde que son cachorros. Esto responde a nuestro compromiso con la prevención de enfermedades caninas.

Hoy en día tenemos muchos clientes que limpian los dientes todos los días a su mascota, y como resultado, se ahorran el dinero de hacer limpiezas dentales profesionales y consiguen una mejor salud de su perro.


Limpiezas dentales profesionales de perros y gatos

Recomendamos hacer una limpieza dental especializada anualmente. La realizamos con un aparato de ultrasonidos que utiliza agua para quitar el sarro. Después, procedemos a pulir los dientes con un cepillo de alta velocidad y una pasta especial. Hacemos esto para proteger el esmalte.

La frecuencia de limpiezas dentales necesaria varía mucho entre razas. En general, las razas grandes tienen buena calidad de esmalte, por lo que no necesitan hacerlo tan a menudo e incluso pueden pasarse la vida sin requerir una limpieza. Sin embargo, razas pequeñas como el Yorkshire o el Maltés, deben hacérselas todos los años desde cachorros si se quiere conservar sus piezas dentales.

Otro factor fundamental es la calidad del pienso. Algunas marcas han diseñado croquetas que limpian la superficie del diente y de la muela al masticarse.

Ultrasonido para perros

¿Se necesita anestesia para las limpiezas dentales de perros y gatos?

La limpieza dental en perros no es una técnica que pueda practicarse sin anestesia general , aunque hay veces que los propietarios no quieren anestesiar y si tiene poco sarro y el perro es muy bueno se puede intentar…… , pero no se va a poder pulir ni acceder a todas la zona de la boca …. Además los limpiadores dentales van a irrigar agua y hay riesgo de aspiración a vías respiratorias si no se realiza una anestesia correcta con intubación traqueal . En resumen , sin anestesia no se va hacer una correcta limpieza dental.

Tampoco sirve la sedación ya que necesitamos que el animal esté totalmente quieto, y el veterinario tenga un acceso completo a todas sus piezas dentales y encías.

Alimentos para la limpieza dental

Hay que tener cierto cuidado a la hora de comprar determinados alimentos porque no todos son saludables. Algunos tienen demasiado contenido graso, que en exceso puede causar problemas cardiovasculares y obesidad.

Los mejores alimentos para los dientes son aquellos que están elaborados por empresas farmacéuticas y llevan componentes químicos con tratamientos específicos para el diente del perro. Esto implica no solo limpieza a través de la acción mecánica de morder sino también un tratamiento antibacteriano para prevenir el sarro.

Conclusión

Si eres como la mayoría de dueños, por falta de tiempo , es probable que no estés prestando la suficiente atención a la limpieza dental de tu perro. Por eso te animamos a que comiences a limpiar los dientes de tu perro y consideres atender a su higiene bucal con frecuencia.

Estas simples medidas pueden conllevar a que tu perro tenga una vida más larga y mucho más saludable.

Si te resulta imposible introducir un cepillo de dientes a tu perro en la boca, pásate con él por clínica Tus Veterinarios y te explicamos cómo hacerlo.

Necesitas hacer una limpieza dental profesional a tu mascota?
Llámanos al 622575274 o contacta con nosotros

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

¡Hola!