Einführung in das Signalmodul
Kürzlich habe ich Inhalte zum Thema Linux Signal gelesen, das für die Kommunikation zwischen Prozessen und die asynchrone Verarbeitung verwendet werden kann. Die Python-Standardbibliothek stellt das Signalpaket bereit, das zur Verarbeitung von Signalen verwendet werden kann. Was hier diskutiert wird, ist das Signalmodul von Python in Unix-Systemen.
Einfaches Signalbeispiel
Die offizielle Dokumentation enthält dieses Beispiel:
import signal, os # 定义一个信号处理函数,该函数打印收到的信号,然后raise IOError def handler(signum, frame): print 'Signal handler called with signal', signum raise IOError("Couldn't open device!") # 对SIGALRM(终止)设置处理的handler, 然后设置定时器,5秒后触发SIGALRM信号 signal.signal(signal.SIGALRM, handler) signal.alarm(5) # This open() may hang indefinitely fd = os.open('/dev/ttyS0', os.O_RDWR) signal.alarm(0) # 关闭定时器
Die in diesem Beispiel implementierte Funktion besteht darin, einen Fehler beim Öffnen einer Datei oder andere Ausnahmen zu verhindern Stellen Sie im Wartezustand einen Timer ein und lösen Sie nach 5 Sekunden einen IOError aus. Wenn die Datei innerhalb von 5 Sekunden normal geöffnet wird, wird der Timer gelöscht.
Signalbeschreibung
Grundlegender Signalname
import signal signal.SIGABORT signal.SIGHUP # 连接挂断 signal.SIGILL # 非法指令 signal.SIGINT # 连接中断 signal.SIGKILL # 终止进程(此信号不能被捕获或忽略) signal.SIGQUIT # 终端退出 signal.SIGTERM # 终止 signal.SIGALRM # 超时警告 signal.SIGCONT # 继续执行暂停进程 等等...
Allgemeine Signalverarbeitungsfunktionen
signal.signal(signalnum, handler)
Signalverarbeitungsfunktion einstellen
signal.alarm(time)
Timer für das Senden des SIGALRM-Signals einstellen
os.kill
Dies gehört nicht zum Signalmodul, kann aber zum Senden von Signalen an einen bestimmten Prozess verwendet werden
Signalverwendungsbeispiel
Beispiel 1
# From project httpscreenshot-master, under directory , in source file httpscreenshot.py. def timeoutFn(func, args=(), kwargs={}, timeout_duration=1, default=None): import signal class TimeoutError(Exception): pass def handler(signum, frame): raise TimeoutError() # set the timeout handler signal.signal(signal.SIGALRM, handler) signal.alarm(timeout_duration) try: result = func(*args, **kwargs) except TimeoutError as exc: result = default finally: signal.alarm(0) signal.signal(signal.SIGALRM, signal.SIG_DFL) return result
Im obigen Beispiel wurde die Funktion zum Festlegen des Zeitlimits für die Funktionsausführung implementiert, um Standardergebnisse zurückzugeben. Zunächst wird eine Timeout-Verarbeitungsfunktion eingerichtet und eine benutzerdefinierte Ausnahme in der Funktion ausgelöst. Legen Sie signal.alarm fest, bevor Sie die Funktion ausführen. Wenn die Zeit überschritten wird, wird die Ausnahme erfasst und der Standardwert festgelegt auf Standard gesetzt.
Beispiel 2
Dieses Beispiel stammt von hier. Die Anforderung besteht darin, von Python importierte Module dynamisch zu laden. Wenn also der importierte Modulcode aktualisiert wird, besteht die Hoffnung, dass der referenzierte Code sofort aktualisiert werden kann. Ein Beispiel ist wie folgt:
# lib.py def scrape_me_bro(): print "Scraping is fun" #scrape.py import time import signal import lib def scrape(): # Assume we are hitting Streaming API # and doing something buzzwordy with it while True: lib.scrape_me_bro() time.sleep(2) def reload_libs(signum, frame): print "Received Signal: %s at frame: %s" % (signum, frame) print "Excuting a Lib Reload" reload(lib) # Register reload_libs to be called on restart signal.signal(signal.SIGHUP, reload_libs) # Main scrape()
Wenn scrape.py ausgeführt wird, ruft das Programm alle zwei Sekunden die Methode scrape_me_bro() in lib.py auf Änderungen, Aufruf Der Prozess, der scrape.py ausführt, sendet das SIGHUP-Signal und lädt dann lib.py neu, das dann die geänderte Methode scrape_me_bro() in einer Schleife ausführt.

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.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

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.


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