検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPython实现Linux下守护进程的编写方法

本文实例讲述了Python实现Linux下守护进程的编写方法,分享给大家供大家参考,相信对于大家的Python程序设计会起到一定的帮助作用。具体方法如下:

1. 调用fork()以便父进程可以退出,这样就将控制权归还给运行你程序的命令行或shell程序。需要这一步以便保证新进程不是一个进程组头领进程(process group leader)。下一步,‘setsid()',会因为你是进程组头领进程而失败。进程调用fork函数时,操作系统会新建一个子进程,它本质上与父进程完全相同。子进程从父进程继承了多个值的拷贝,比如全局变量和环境变量。两个进程唯一的区别就是fork的返回值。child(子)进程接收返回值为0,而父进程接收子进程的pid作为返回值。调用fork函数后,两个进程并发执行同一个程序,首先执行的是调用了fork之后的下一行代码。父进程和子进程既并发执行,又相互独立;也就是说,它们是“异步执行”的。

2. 调用‘setsid()' 以便成为一个进程组和会话组的头领进程。由于一个控制终端与一个会话相关联,而且这个新会话还没有获得一个控制终端,我们的进程没有控制终端,这对于守护程序来说是一件好事。

3. 再次调用‘fork()'所以父进程(会话组头领进程)可以退出。这意味着我们,一个非会话组头领进程永远不能重新获得控制终端。

4. 调用‘chdir("/")'确认我们的进程不保持任何目录于使用状态。不做这个会导致系统管理员不能卸装(umount)一个文件系统,因为它是我们的当前工作目录。 [类似的,我们可以改变当前目录至对于守护程序运行重要的文件所在目录]

5. 调用‘umask(0)'以便我们拥有对于我们写的任何东西的完全控制。我们不知道我们继承了什么样的umask。 [这一步是可选的](译者注:这里指步骤5,因为守护程序不一定需要写文件)

6. 调用‘close()'关闭文件描述符0,1和2。这样我们释放了从父进程继承的标准输入,标准输出,和标准错误输出。我们没办法知道这些文描述符符可能已经被重定向去哪里。注意到许多守护程序使用‘sysconf()'来确认‘_SC_OPEN_MAX'的限制。‘_SC_OPEN_MAX'告诉你每个进程能够打开的最多文件数。然后使用一个循环,守护程序可以关闭所有可能的文件描述符。你必须决定你需要做这个或不做。如果你认为有可能有打开的文件描述符,你需要关闭它们,因为系统有一个同时打开文件数的限制。

7. 为标准输入,标准输出和标准错误输出建立新的文件描述符。即使你不打算使用它们,打开着它们不失为一个好主意。准确操作这些描述符是基于各自爱好;比如说,如果你有一个日志文件,你可能希望把它作为标准输出和标准错误输出打开,而把‘/dev/null'作为标准输入打开;作为替代方法,你可以将‘/dev/console'作为标准错误输出和/或标准输出打开,而‘/dev/null'作为标准输入,或者任何其它对你的守护程序有意义的结合方法。(译者注:一般使用dup2函数原子化关闭和复制文件描述符。

实现代码如下:

# Core modules 
importatexit 
importos 
importsys 
importtime 
importsignal 
classDaemon(object): 
  """ 
A generic daemon class. 
Usage: subclass the Daemon class and override the run() method 
""" 
  def __init__(self, pidfile, stdin=os.devnull, 
         stdout=os.devnull, stderr=os.devnull, 
         home_dir='.', umask=022, verbose=1): 
    self.stdin = stdin 
    self.stdout = stdout 
    self.stderr = stderr 
    self.pidfile = pidfile 
    self.home_dir = home_dir 
    self.verbose = verbose 
    self.umask = umask 
    self.daemon_alive = True 
  def daemonize(self): 
    """ 
Do the UNIX double-fork magic, see Stevens' "Advanced 
Programming in the UNIX Environment" for details (ISBN 0201563177) 
""" 
    try: 
      pid = os.fork() 
      if pid > 0: 
        # Exit first parent 
        sys.exit(0) 
    except OSError, e: 
      sys.stderr.write( 
        "fork #1 failed: %d (%s)\n" % (e.errno, e.strerror)) 
      sys.exit(1) 
    # Decouple from parent environment 
    os.chdir(self.home_dir) 
    os.setsid() 
    os.umask(self.umask) 
    # Do second fork 
    try: 
      pid = os.fork() 
      if pid > 0: 
        # Exit from second parent 
        sys.exit(0) 
    except OSError, e: 
      sys.stderr.write( 
        "fork #2 failed: %d (%s)\n" % (e.errno, e.strerror)) 
      sys.exit(1) 
    if sys.platform != 'darwin': # This block breaks on OS X 
      # Redirect standard file descriptors 
      sys.stdout.flush() 
      sys.stderr.flush() 
      si = file(self.stdin, 'r') 
      so = file(self.stdout, 'a+') 
      if self.stderr: 
        se = file(self.stderr, 'a+', 0) 
      else: 
        se = so 
      os.dup2(si.fileno(), sys.stdin.fileno()) 
      os.dup2(so.fileno(), sys.stdout.fileno()) 
      os.dup2(se.fileno(), sys.stderr.fileno()) 
    def sigtermhandler(signum, frame): 
      self.daemon_alive = False 
      signal.signal(signal.SIGTERM, sigtermhandler) 
      signal.signal(signal.SIGINT, sigtermhandler) 
    if self.verbose >= 1: 
      print "Started" 
    # Write pidfile 
    atexit.register( 
      self.delpid) # Make sure pid file is removed if we quit 
    pid = str(os.getpid()) 
    file(self.pidfile, 'w+').write("%s\n" % pid) 
  def delpid(self): 
    os.remove(self.pidfile) 
  def start(self, *args, **kwargs): 
    """ 
Start the daemon 
""" 
    if self.verbose >= 1: 
      print "Starting..." 
    # Check for a pidfile to see if the daemon already runs 
    try: 
      pf = file(self.pidfile, 'r') 
      pid = int(pf.read().strip()) 
      pf.close() 
    except IOError: 
      pid = None 
    except SystemExit: 
      pid = None 
    if pid: 
      message = "pidfile %s already exists. Is it already running?\n" 
      sys.stderr.write(message % self.pidfile) 
      sys.exit(1) 
    # Start the daemon 
    self.daemonize() 
    self.run(*args, **kwargs) 
  def stop(self): 
    """ 
Stop the daemon 
""" 
    if self.verbose >= 1: 
      print "Stopping..." 
    # Get the pid from the pidfile 
    pid = self.get_pid() 
    if not pid: 
      message = "pidfile %s does not exist. Not running?\n" 
      sys.stderr.write(message % self.pidfile) 
      # Just to be sure. A ValueError might occur if the PID file is 
      # empty but does actually exist 
      if os.path.exists(self.pidfile): 
        os.remove(self.pidfile) 
      return # Not an error in a restart 
    # Try killing the daemon process 
    try: 
      i = 0 
      while 1: 
        os.kill(pid, signal.SIGTERM) 
        time.sleep(0.1) 
        i = i + 1 
        if i % 10 == 0: 
          os.kill(pid, signal.SIGHUP) 
    except OSError, err: 
      err = str(err) 
      if err.find("No such process") > 0: 
        if os.path.exists(self.pidfile): 
          os.remove(self.pidfile) 
      else: 
        print str(err) 
        sys.exit(1) 
    if self.verbose >= 1: 
      print "Stopped" 
  def restart(self): 
    """ 
Restart the daemon 
""" 
    self.stop() 
    self.start() 
  def get_pid(self): 
    try: 
      pf = file(self.pidfile, 'r') 
      pid = int(pf.read().strip()) 
      pf.close() 
    except IOError: 
      pid = None 
    except SystemExit: 
      pid = None 
    return pid 
  def is_running(self): 
    pid = self.get_pid() 
    print(pid) 
    return pid and os.path.exists('/proc/%d' % pid) 
  def run(self): 
    """ 
You should override this method when you subclass Daemon. 
It will be called after the process has been 
daemonized by start() or restart(). 
"""

感兴趣的读者可以调试运行一下本文实例代码,相信会有新的收获。

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 vs. C:曲線と使いやすさの学習Python vs. C:曲線と使いやすさの学習Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Python vs. C:メモリ管理とコントロールPython vs. C:メモリ管理とコントロールApr 19, 2025 am 12:17 AM

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観Apr 19, 2025 am 12:15 AM

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonとC:適切なツールを見つけるPythonとC:適切なツールを見つけるApr 19, 2025 am 12:04 AM

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

データサイエンスと機械学習のためのPythonデータサイエンスと機械学習のためのPythonApr 19, 2025 am 12:02 AM

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発用のPython:主要なアプリケーションWeb開発用のPython:主要なアプリケーションApr 18, 2025 am 12:20 AM

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

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

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

MantisBT

MantisBT

Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 最新バージョン

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

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

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)