プロセスの長時間実行を防ぐタイムアウト関数を実装するにはどうすればよいですか?
終了に時間がかかりすぎる場合のタイムアウト関数
特定の関数の終了に時間がかかりすぎる状況を避けるために、タイムアウト機構を実装することができます。これには、所定の時間が経過した後に例外を発生させるシグナル ハンドラーを使用してアラームを設定することが含まれます。この方法は、UNIX 環境で特に便利です。
このメカニズムを利用する方法は次のとおりです:
- デコレータを作成します:
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
- を適用しますデコレーター:
from timeout import timeout # Timeout a long running function with the default expiry of 10 seconds. @timeout def long_running_function(): ... # Timeout after 5 seconds @timeout(5) def another_long_running_function(): ...
これにより、@timeout で装飾された関数は、指定されたタイムアウト期間を超えた場合に中断されます。
以上がプロセスの長時間実行を防ぐタイムアウト関数を実装するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
