Python 스크립트를 Windows 서비스로 실행
Python으로 서비스 기반 시스템을 개발하는 과정에서 이것이 가능한지에 대한 의문이 제기됩니다. Python 스크립트를 Windows 서비스로 실행합니다. 이 기사에서는 이 질문을 다루고 포괄적인 답변을 제공합니다.
실제로 ActivePython에 포함된 pythoncom 라이브러리를 활용하거나 pywin32 확장을 통해 Python 프로그램을 Windows 서비스로 호스팅하는 것이 가능합니다. 이 프로세스를 설명하려면 기본 서비스에 대한 다음 코드 뼈대를 고려하십시오.
import win32serviceutil import win32service import win32event import servicemanager import socket class AppServerSvc (win32serviceutil.ServiceFramework): _svc_name_ = "TestService" _svc_display_name_ = "Test Service" def __init__(self,args): win32serviceutil.ServiceFramework.__init__(self,args) self.hWaitStop = win32event.CreateEvent(None,0,0,None) socket.setdefaulttimeout(60) def SvcStop(self): self.ReportServiceStatus(win32service.SERVICE_STOP_PENDING) win32event.SetEvent(self.hWaitStop) def SvcDoRun(self): servicemanager.LogMsg(servicemanager.EVENTLOG_INFORMATION_TYPE, servicemanager.PYS_SERVICE_STARTED, (self._svc_name_,'')) self.main() def main(self): pass if __name__ == '__main__': win32serviceutil.HandleCommandLine(AppServerSvc)
main() 함수에 사용자 정의 코드를 삽입합니다. 일반적으로 에 설정된 플래그를 모니터링하여 중단할 수 있는 무한 루프를 배포합니다. SvcStop 방법.
또한 Windows는 서비스 관리자를 통해 서비스 존재에 대한 경고를 받습니다. 서비스 콘솔(services.msc) 또는 sc 명령줄 도구와 같은 기본 Windows 유틸리티를 사용하여 이를 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 시작/중지 스크립트를 위한 Unix의 /etc/init.d 디렉토리와 유사하게 Windows는 서비스 관리를 위해 scm(서비스 제어 관리자)을 사용합니다. sc 유틸리티를 활용하면 서비스 생성, 시작, 중지, 구성 등 서비스에 대한 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
위 내용은 Python 스크립트를 Windows 서비스로 실행할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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