원격 리소스에 액세스할 때 셸 스크립트 기능이 시간 초과되는 것을 방지하려면 어떻게 해야 합니까?
시간 초과된 함수: 실행 시간을 제한하는 방법
셸 스크립트에서는 특정 함수가 끝없이 실행되는 것을 방지하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 특히 URL과 같은 원격 리소스에 액세스하는 경우. 시간 초과를 설정하면 서버가 느리거나 응답하지 않아 함수가 스크립트를 정지하지 않도록 할 수 있습니다.
시간 초과를 구현하는 한 가지 방법은 신호 모듈의 시간 초과 데코레이터를 활용하는 것입니다. 신호 문서에 설명된 이 데코레이터는 신호 처리기를 사용하여 경보를 설정합니다. 지정된 시간 간격이 지나면 예외가 발생하여 기능이 효과적으로 중지됩니다.
시간 초과 데코레이터를 사용하려면 timeout.py 모듈에서 이를 가져오고 시간 초과 기간(초)을 인수로 지정합니다. 다음은 기본 시간 제한이 10초이고 사용자 정의 오류 메시지가 있는 데코레이터를 생성하는 예제 스니펫입니다.
import errno import os 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
데코레이터를 사용하려면 다음과 같이 장기 실행 함수에 적용하기만 하면 됩니다. 예:
# Default timeout of 10 seconds @timeout def long_running_function1(): ... # Timeout of 5 seconds @timeout(5) def long_running_function2(): ... # Timeout of 30 seconds, with custom error message 'Connection timed out' @timeout(30, os.strerror(errno.ETIMEDOUT)) def long_running_function3(): ...
이 구현은 UNIX 시스템에만 적용 가능하다는 점을 기억하세요. 신호 모듈의 데코레이터를 사용하여 시간 초과를 구현함으로써 이제 함수의 실행 기간을 제어하고 함수가 불필요하게 쉘 스크립트를 지연시키는 것을 방지할 수 있습니다.
위 내용은 원격 리소스에 액세스할 때 셸 스크립트 기능이 시간 초과되는 것을 방지하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
