Python의 `subprocess` 모듈을 사용할 때 시간 초과를 어떻게 구현할 수 있나요?
Python의 하위 프로세스 모듈 및 시간 초과
하위 프로세스 모듈은 외부 명령을 실행하고 출력을 캡처하며 수명 주기를 관리하는 편리한 방법을 제공합니다. 그러나 기본적으로 해당 통신() 메서드는 시간 초과를 지원하지 않습니다. 이는 호출 프로세스를 잠재적으로 교착 상태에 빠뜨릴 수 있는 장기 실행 명령을 실행할 때 문제가 됩니다.
check_output으로 시간 초과 구현
Python 3.3 이상에서는 check_output()을 다음과 같이 제공합니다. Popen() 및 communications()에 대한 더 효율적인 대안입니다. 이 함수는 명령을 평가하고 해당 stdout 및 stderr 출력을 바이트 문자열로 병합하며 명령이 0이 아닌 상태로 종료되면 CalledProcessError를 발생시킵니다. 결정적으로 타임아웃도 지원하므로 명령의 최대 실행 시간을 지정할 수 있습니다.
from subprocess import STDOUT, check_output seconds = 10 # Timeout in seconds output = check_output(cmd, stderr=STDOUT, timeout=seconds)
이 예에서 check_output() 함수는 cmd에 지정된 명령을 실행하고 완료될 때까지 기다립니다. 10초 이내. 명령이 10초보다 오래 걸리면 TimeoutExpired 오류가 발생합니다.
Python 2.x에서 시간 초과에 subprocess32 사용
Python 2.x의 경우 subprocess32 백포트는 Python 3.3의 check_output()과 동일한 시간 초과 기능을 제공합니다. subprocess32를 설치하려면 pip를 사용하십시오.
pip install subprocess32
설치한 후에는 subprocess32의 call() 함수를 사용하여 시간 제한이 있는 명령을 실행할 수 있습니다.
import subprocess32 seconds = 10 # Timeout in seconds subprocess32.call(cmd, timeout=seconds)
추가 고려 사항
- 하위 프로세스에서 shell=True를 제거하세요. 가능하면 전화하세요. 이렇게 하면 보안과 성능이 향상됩니다.
- 시간 초과 동작은 플랫폼 및 프로세스 복잡성에 따라 달라질 수 있습니다. 자세한 내용은 하위 프로세스 시간 초과 실패 문서를 참조하세요.
위 내용은 Python의 `subprocess` 모듈을 사용할 때 시간 초과를 어떻게 구현할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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
