


Wie kann ich Timeouts implementieren, wenn ich das „subprocess'-Modul von Python verwende?
Pythons Unterprozessmodul und Timeouts
Das Unterprozessmodul bietet eine bequeme Möglichkeit, externe Befehle auszuführen, ihre Ausgaben zu erfassen und ihre Lebenszyklen zu verwalten. Standardmäßig unterstützt die Methode „communic()“ jedoch keine Zeitüberschreitungen. Dies stellt eine Herausforderung dar, wenn Befehle mit langer Laufzeit ausgeführt werden, die möglicherweise den aufrufenden Prozess blockieren könnten.
Timeouts mit check_output implementieren
Python 3.3 und höher stellt check_output() als bereit effizientere Alternative zu Popen() und communications(). Diese Funktion wertet einen Befehl aus, führt seine stdout- und stderr-Ausgaben in einer Bytezeichenfolge zusammen und löst einen CalledProcessError aus, wenn der Befehl mit einem Status ungleich Null beendet wird. Entscheidend ist, dass es auch Timeouts unterstützt, sodass Sie eine maximale Ausführungszeit für den Befehl angeben können.
from subprocess import STDOUT, check_output seconds = 10 # Timeout in seconds output = check_output(cmd, stderr=STDOUT, timeout=seconds)
In diesem Beispiel führt die Funktion check_output() den in cmd angegebenen Befehl aus und wartet, bis er abgeschlossen ist innerhalb von 10 Sekunden. Wenn der Befehl länger als 10 Sekunden dauert, wird ein TimeoutExpired-Fehler ausgelöst.
Verwendung von subprocess32 für Timeouts in Python 2.x
Für Python 2.x gilt: subprocess32 backport bietet die gleiche Timeout-Funktionalität wie check_output() in Python 3.3. Um subprocess32 zu installieren, verwenden Sie pip:
pip install subprocess32
Nach der Installation können Sie die call()-Funktion von subprocess32 verwenden, um Befehle mit Zeitüberschreitungen auszuführen:
import subprocess32 seconds = 10 # Timeout in seconds subprocess32.call(cmd, timeout=seconds)
Zusätzliche Überlegungen
- Entfernen Sie „shell=True“ nach Möglichkeit aus Ihren Unterprozessaufrufen. Dadurch werden Sicherheit und Leistung verbessert.
- Das Timeout-Verhalten kann je nach Plattform und Prozesskomplexität variieren. Weitere Einzelheiten finden Sie in der Dokumentation zum Subprozess-Timeout-Fehler.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Timeouts implementieren, wenn ich das „subprocess'-Modul von Python verwende?. 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
