タイムアウトによる長時間実行関数呼び出しのキャンセル
停止する可能性のある関数を含む複雑なスクリプトを実行する場合、次の方法を提供することが望ましいです。指定された実行時間を超えた場合、これらの関数は終了します。これにより、スクリプトが応答しなくなったり、無期限にスタックしたままになったりすることがなくなります。
Python では、シグナル パッケージ (UNIX システムで利用可能) を利用することで、この問題の解決策が得られます。シグナルハンドラーを登録すると、関数呼び出しのタイムアウトを設定できます。関数に指定した時間よりも長い時間がかかる場合は、ハンドラーが呼び出され、状況を適切に処理できるようになります。
次のコード スニペットを考えてみましょう。
import signal # Register a signal handler for the timeout def handler(signum, frame): print("Forever is over!") raise Exception("end of time") # Define a function that may run for an indetermined time def loop_forever(): import time while 1: print("sec") time.sleep(1) # Register the signal function handler signal.signal(signal.SIGALRM, handler) # Define a timeout for the function signal.alarm(10) try: loop_forever() except Exception as exc: print(exc) # Cancel the timer if the function returned before timeout signal.alarm(0)
この例では、タイムアウト信号を処理するハンドラー関数。次に、長時間実行されるloop_forever関数を定義します。この関数は、メッセージ「sec」を毎秒継続的に出力します。
signal.alarm(10)を使用して10秒のタイムアウトを設定した後、loop_foreverの実行を試みます。関数の実行に 10 秒以上かかる場合は、シグナル ハンドラーが呼び出され、「永遠は終わりです!」と出力されます。
タイムアウト シナリオを適切に処理するには、指定された時間より前に関数が返された場合にタイマーをキャンセルすることが不可欠です。この例では、例外が発生したときに signal.alarm(0) を呼び出してタイマーをキャンセルします。
シグナル パッケージはマルチスレッド環境とうまく対話できない可能性があることに注意してください。さらに、関数がタイムアウト中に発生した例外をキャッチして無視した場合、タイムアウト メカニズムが効果的でない可能性があります。
以上がタイムアウトを使用して長時間実行される Python 関数をキャンセル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。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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