使用Python的'subprocess”模块时如何实现超时?
Python 的子进程模块和超时
子进程模块提供了一种便捷的方法来执行外部命令、捕获其输出并管理其生命周期。然而,默认情况下,它的communicate()方法不支持超时。这在执行长时间运行的命令时带来了挑战,可能会导致调用进程死锁。
使用 check_output 实现超时
Python 3.3 及更高版本提供 check_output() 作为比 Popen() 和communicate() 更有效的替代方案。此函数计算命令,将其 stdout 和 stderr 输出合并为字节字符串,如果命令以非零状态退出,则引发 CalledProcessError。至关重要的是,它还支持超时,允许您指定命令的最长执行时间。
from subprocess import STDOUT, check_output seconds = 10 # Timeout in seconds output = check_output(cmd, stderr=STDOUT, timeout=seconds)
在此示例中,check_output() 函数将执行 cmd 中指定的命令并等待其完成10秒内。如果命令花费的时间超过 10 秒,将引发 TimeoutExpired 错误。
在 Python 2.x 中使用 subprocess32 进行超时
对于 Python 2.x, subprocess32 backport 提供与 Python 3.3 中的 check_output() 相同的超时功能。要安装 subprocess32,请使用 pip:
pip install subprocess32
安装后,您可以使用 subprocess32 的 call() 函数来执行带超时的命令:
import subprocess32 seconds = 10 # Timeout in seconds subprocess32.call(cmd, timeout=seconds)
其他注意事项
- 当以下情况时,从子进程调用中删除 shell=True 可能的。这将提高安全性和性能。
- 超时行为可能会因平台和流程复杂性而异。有关更多详细信息,请参阅子进程超时失败文档。
以上是使用Python的'subprocess”模块时如何实现超时?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。
