タイムアウトした関数: 実行時間を制限する方法
シェル スクリプトでは、特に特定の関数が無限に実行されるのを防ぐと有益な場合があります。 URL などのリモート リソースへのアクセスが含まれる場合。タイムアウトを設定すると、サーバーが遅いか応答しないために関数がスクリプトをフリーズしないようにすることができます。
タイムアウトを実装する 1 つの方法は、シグナル モジュールのタイムアウト デコレータを利用することです。このデコレーターはシグナルのドキュメントで説明されており、シグナル ハンドラーを使用してアラームを設定します。指定された時間が経過すると、例外が発生し、関数が事実上停止します。
タイムアウト デコレータを使用するには、timeout.py モジュールからインポートし、引数としてタイムアウト期間 (秒単位) を指定します。以下は、デフォルトのタイムアウトが 10 秒のデコレータとカスタム エラー メッセージを作成するスニペットの例です。
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
デコレータを使用するには、次のように長時間実行関数に適用するだけです。例:
# Default timeout of 10 seconds @timeout def long_running_function1(): ... # Timeout of 5 seconds @timeout(5) def long_running_function2(): ... # Timeout of 30 seconds, with custom error message 'Connection timed out' @timeout(30, os.strerror(errno.ETIMEDOUT)) def long_running_function3(): ...
この実装は UNIX システムにのみ適用できることに注意してください。シグナル モジュールのデコレーターを使用してタイムアウトを実装することで、関数の実行時間を制御できるようになり、関数がシェル スクリプトを不必要に保留するのを防ぐことができます。
以上がリモート リソースにアクセスするときにシェル スクリプト関数がタイムアウトしないように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。

pythonisbothcompiledinterted.whenyourunapythonscript、itisfirstcompiledintobytecode、これはdenepythonvirtualmachine(pvm).thishybridapproaChallowsforplatform-platform-denodent-codebutcututicut。

Pythonは厳密に行ごとの実行ではありませんが、最適化され、インタープレーターメカニズムに基づいて条件付き実行です。インタープリターは、コードをPVMによって実行されるBytecodeに変換し、定数式または最適化ループを事前促進する場合があります。これらのメカニズムを理解することで、コードを最適化し、効率を向上させることができます。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)


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