


Wie kann ich Zeitüberschreitungen für Shell-Skriptfunktionen mit langer Laufzeit implementieren?
Timeout-Implementierung für verlängerte Shell-Skriptfunktionen
Bei der Shell-Skripterstellung kann es zu Situationen kommen, in denen die Ausführung bestimmter Funktionen übermäßig lange dauert, was zu Verzögerungen führt oder sogar Endlosschleifen. Um dies zu verhindern, ist es üblich, Zeitüberschreitungen zu implementieren, um solche Funktionen zu beenden, wenn sie nicht innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens abgeschlossen werden.
Ein wirksamer Ansatz besteht darin, asynchrone Timer zu verwenden, um Zeitüberschreitungen durchzusetzen. Durch Festlegen eines Timers können Sie die Funktion beenden, wenn sie die angegebene Dauer überschreitet, und so sicherstellen, dass das Skript weiterhin wie vorgesehen ausgeführt wird.
Um dies zu implementieren, können Sie das von Python bereitgestellte Signalmodul nutzen. So können Sie einen Timeout-Dekorator definieren, um Ihre Funktionen zu umschließen:
import signal import functools class TimeoutError(Exception): pass def timeout(seconds=10, error_message=os.strerror(errno.ETIME)): def decorator(func): def _handle_timeout(signum, frame): raise TimeoutError(error_message) @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): signal.signal(signal.SIGALRM, _handle_timeout) signal.alarm(seconds) try: result = func(*args, **kwargs) finally: signal.alarm(0) return result return wrapper return decorator
Sobald Sie den Timeout-Dekorator haben, können Sie ihn auf jede Funktion anwenden, die Sie nach einem festgelegten Timeout beenden möchten. Wenn Sie beispielsweise eine Funktion namens „long_running_function“ haben, deren Timeout nach 10 Sekunden beendet werden soll, können Sie sie wie folgt dekorieren:
from timeout import timeout @timeout def long_running_function(): ...
Durch die Verwendung des Timeout-Dekorators können Sie effektiv verhindern, dass Ihre Shell-Skriptfunktionen ausgeführt werden wegen längerer Hinrichtung auf unbestimmte Zeit hängen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass das Skript weiterhin ohne unnötige Verzögerungen oder Unterbrechungen ausgeführt wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Zeitüberschreitungen für Shell-Skriptfunktionen mit langer Laufzeit implementieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
