


Wie kann ich ein Python-Skript ordnungsgemäß oder zwangsweise beenden?
Beenden eines Skripts in Python
Wenn Entwickler mit der Notwendigkeit konfrontiert werden, ein Python-Skript vorzeitig zu beenden, ähnlich wie bei der PHP-Funktion die() nutzen kann sys.exit().
Implementierung:
Um sys.exit() aufzurufen, importieren Sie einfach das sys-Modul und führen Sie sys.exit() aus.
import sys sys.exit()
Sys-Modul-Dokumentation:
Gemäß zur Dokumentation für das sys-Modul:
sys.exit([arg]) Exit from Python. This is implemented by raising the SystemExit exception, so cleanup actions specified by finally clauses of try statements are honored, and it is possible to intercept the exit attempt at an outer level.
Verwendung:
Der optionale arg-Parameter kann entweder eine Ganzzahl (der Exit-Status des Skripts) oder ein beliebiges anderes Objekt sein . Standardmäßig ist der Exit-Status Null, was eine erfolgreiche Beendigung anzeigt. Ein Exit-Status ungleich Null weist auf eine abnormale Beendigung hin.
Die Verwendung von sys.exit() mit einer Zeichenfolgenfehlermeldung ist eine praktische Alternative für die sofortige Beendigung des Skripts im Falle eines Fehlers, wie z. B. sys.exit("some error message").
Hinweis:
Es ist wichtig hervorzuheben, dass sys.exit()'s „nettes“ Exit-Verhalten gilt nur, wenn es vom Hauptthread aufgerufen wird. Der Interpreter kann keine Bereinigung durchführen, wenn die Ausnahme abgefangen wird.
Während sys.exit() den Prozess effektiv vom Hauptthread beendet, bleiben laufende Threads davon unberührt. Für ein sofortiges und vollständiges Beenden aller Threads und Prozesse bietet os._exit(*errorcode*) einen „harten Exit“ (die Kompatibilität kann je nach Betriebssystem variieren).
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich ein Python-Skript ordnungsgemäß oder zwangsweise beenden?. 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.

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 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.

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.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

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.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
