検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルリモート 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?

How Can I Prevent Shell Script Functions from Timing Out When Accessing Remote Resources?

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。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Pythonの実行モデル:コンパイル、解釈、またはその両方?Pythonの実行モデル:コンパイル、解釈、またはその両方?May 10, 2025 am 12:04 AM

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

Pythonはラインごとに実行されますか?Pythonはラインごとに実行されますか?May 10, 2025 am 12:03 AM

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の2つのリストを連結する代替品は何ですか?Pythonの2つのリストを連結する代替品は何ですか?May 09, 2025 am 12:16 AM

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:2つのリストをマージする効率的な方法Python:2つのリストをマージする効率的な方法May 09, 2025 am 12:15 AM

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。

コンパイルされた通信言語:長所と短所コンパイルされた通信言語:長所と短所May 09, 2025 am 12:06 AM

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

Python:ループのために、そして最も完全なガイドPython:ループのために、そして最も完全なガイドMay 09, 2025 am 12:05 AM

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。

Python concatenateリストを文字列に入れますPython concatenateリストを文字列に入れますMay 09, 2025 am 12:02 AM

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

Pythonのハイブリッドアプローチ:コンピレーションと解釈を組み合わせたPythonのハイブリッドアプローチ:コンピレーションと解釈を組み合わせたMay 08, 2025 am 12:16 AM

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)

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

PhpStorm Mac バージョン

PhpStorm Mac バージョン

最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

SecLists

SecLists

SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター