


Bagaimanakah Saya Boleh Membatalkan Fungsi Python Berlaku Lama Menggunakan Tamat Masa?
Membatalkan Panggilan Fungsi Berlangsung Lama dengan Tamat Masa
Apabila melaksanakan skrip kompleks yang termasuk fungsi yang berpotensi terhenti, adalah wajar untuk menyediakan cara untuk menamatkan fungsi ini jika ia melebihi masa pelaksanaan yang ditetapkan. Ini memastikan bahawa skrip tidak menjadi tidak responsif atau kekal tersekat selama-lamanya.
Dalam Python, memanfaatkan pakej isyarat (tersedia pada sistem UNIX) menawarkan penyelesaian untuk masalah ini. Dengan mendaftarkan pengendali isyarat, anda boleh menetapkan tamat masa untuk panggilan fungsi. Jika fungsi mengambil masa lebih lama daripada masa yang ditentukan, pengendali akan digunakan, membolehkan anda mengendalikan situasi dengan sewajarnya.
Pertimbangkan coretan kod berikut:
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)
Dalam contoh ini, kami mendaftar fungsi pengendali untuk mengendalikan isyarat tamat masa. Kami kemudiannya mentakrifkan fungsi loop_forever kami yang berjalan lama, yang terus mencetak mesej "saat" setiap saat.
Selepas menetapkan tamat masa 10 saat menggunakan signal.alarm(10), kami cuba untuk melaksanakan loop_forever. Jika fungsi mengambil masa lebih lama daripada 10 saat untuk dilaksanakan, pengendali isyarat kami akan dipanggil, mencetak "Selamanya sudah berakhir!" dan menimbulkan pengecualian.
Untuk memastikan pengendalian yang betul bagi senario tamat masa, adalah penting untuk membatalkan pemasa jika fungsi kembali sebelum masa yang ditentukan. Dalam contoh kami, kami memanggil signal.alarm(0) untuk membatalkan pemasa apabila pengecualian dinaikkan.
Perhatikan bahawa pakej isyarat mungkin tidak berinteraksi dengan baik dengan persekitaran berbilang benang. Selain itu, jika fungsi menangkap dan mengabaikan pengecualian yang dibangkitkan semasa tamat masa, mekanisme tamat masa mungkin tidak berkesan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Membatalkan Fungsi Python Berlaku Lama Menggunakan Tamat Masa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
