


Wie implementiert man eine Timeout-Funktion in Shell-Scripting mit einer vordefinierten Dauer?
Timeout-Funktion mit vordefinierter Dauer
Beim Shell-Scripting ist es nützlich, über einen Mechanismus zum Beenden lang laufender Aufgaben zu verfügen, um übermäßiges Warten zu vermeiden . Die Herausforderung besteht hier darin, eine Funktion in ein Timeout-Skript zu packen und False zurückzugeben, wenn sie ein bestimmtes Zeitlimit überschreitet.
Ein Ansatz besteht darin, einen asynchronen Timer festzulegen, der nach einem vordefinierten Intervall eine False-Antwort auslöst. Glücklicherweise ist eine solche Lösung mithilfe von Signalhandlern in der Bibliothek signal (verfügbar auf UNIX-basierten Systemen) erreichbar.
Der Prozess umfasst die Erstellung eines benutzerdefinierten Dekorators (@timeout), der das Signal nutzt. alarm(), um einen Alarm für das gewünschte Zeitintervall einzustellen. Innerhalb der dekorierten Funktion wird bei Ablauf des Alarms eine TimeoutError-Ausnahme ausgelöst, die den Vorgang effektiv unterbricht.
Um diese Lösung in Ihren Code zu integrieren, speichern Sie den folgenden Code als timeout.py und importieren Sie es:
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
Kommentieren Sie nun in Ihrem Anwendungscode jede potenziell lang laufende Funktion mit dem @timeout-Dekorator. Zum Beispiel:
from timeout import timeout # Short timeout @timeout(5) def slow_function(): # ... # Default timeout @timeout def another_slow_function(): # ... # Customize timeout and error message @timeout(30, error_message="Task timed out") def yet_another_slow_function(): # ...
Dieser Ansatz stellt sicher, dass eine Funktion, wenn sie länger als das angegebene Timeout-Intervall dauert, einen TimeoutError auslöst und False zurückgibt, sodass Sie unerwartete Verzögerungen elegant bewältigen können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie implementiert man eine Timeout-Funktion in Shell-Scripting mit einer vordefinierten Dauer?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

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

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.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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