


Wie kann ich lang laufende Python-Funktionen mithilfe von Zeitüberschreitungen abbrechen?
Lang andauernde Funktionsaufrufe mit Zeitüberschreitungen abbrechen
Bei der Ausführung komplexer Skripte, die potenziell blockierende Funktionen enthalten, ist es wünschenswert, eine Möglichkeit bereitzustellen, dies zu tun Beenden Sie diese Funktionen, wenn sie eine bestimmte Ausführungszeit überschreiten. Dadurch wird sichergestellt, dass das Skript nicht nicht mehr reagiert oder auf unbestimmte Zeit hängen bleibt.
In Python bietet die Nutzung des Signalpakets (verfügbar auf UNIX-Systemen) eine Lösung für dieses Problem. Durch die Registrierung eines Signalhandlers können Sie ein Timeout für einen Funktionsaufruf festlegen. Wenn die Funktion länger als die angegebene Zeit dauert, wird der Handler aufgerufen, sodass Sie angemessen mit der Situation umgehen können.
Bedenken Sie den folgenden Codeausschnitt:
import signal # Register a signal handler for the timeout def handler(signum, frame): print("Forever is over!") raise Exception("end of time") # Define a function that may run for an indetermined time def loop_forever(): import time while 1: print("sec") time.sleep(1) # Register the signal function handler signal.signal(signal.SIGALRM, handler) # Define a timeout for the function signal.alarm(10) try: loop_forever() except Exception as exc: print(exc) # Cancel the timer if the function returned before timeout signal.alarm(0)
In diesem Beispiel registrieren wir uns Die Handler-Funktion zur Verarbeitung des Timeout-Signals. Anschließend definieren wir unsere lang laufende Funktion „loop_forever“, die kontinuierlich jede Sekunde die Meldung „sec“ ausgibt.
Nachdem wir mit signal.alarm(10) ein 10-Sekunden-Timeout festgelegt haben, versuchen wir, „loop_forever“ auszuführen. Wenn die Ausführung der Funktion länger als 10 Sekunden dauert, wird unser Signalhandler aufgerufen und gibt „Forever is over!“ aus. und Auslösen einer Ausnahme.
Um eine ordnungsgemäße Behandlung des Timeout-Szenarios sicherzustellen, ist es wichtig, den Timer abzubrechen, wenn die Funktion vor der angegebenen Zeit zurückkehrt. In unserem Beispiel rufen wir signal.alarm(0) auf, um den Timer abzubrechen, wenn die Ausnahme ausgelöst wird.
Beachten Sie, dass das Signalpaket möglicherweise nicht gut mit Multithread-Umgebungen interagiert. Wenn eine Funktion außerdem während des Timeouts ausgelöste Ausnahmen abfängt und ignoriert, ist der Timeout-Mechanismus möglicherweise nicht wirksam.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich lang laufende Python-Funktionen mithilfe von Zeitüberschreitungen abbrechen?. 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.

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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.

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
