Python 스크립트에서 SIGINT 중단 처리
여러 프로세스와 데이터베이스 연결을 실행하는 Python 스크립트로 작업할 때 SIGINT(Ctrl C) 중단을 수신하면 정상적으로 종료됩니다. 종종 바람직합니다. 이 경우 필요한 정리 작업을 수행하려면 SIGINT에 대한 핸들러를 등록해야 합니다.
Perl의 SIGINT 처리와 동일한 Python
Python에서 Perl의 SIGINT 처리와 유사한 기능을 얻으려면 다음을 활용하세요. signal.signal 함수는 다음과 같습니다. 다음:
import signal import sys def signal_handler(sig, frame): print('You pressed Ctrl+C!') sys.exit(0) signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler) print('Press Ctrl+C') signal.pause()
설명
- 핸들러 등록: signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler) 행은 signal_handler 함수를 지정된 대로 할당합니다. 모든 SIGINT 신호에 대한 처리기입니다.
- 신호 핸들러: SIGINT를 수신하면 signal_handler 함수가 트리거됩니다. 여기서는 메시지를 인쇄하고 sys.exit(0)을 사용하여 스크립트를 정상적으로 종료합니다.
- 인쇄 및 일시 중지: 핸들러를 등록한 후 스크립트는 사용자에게 Ctrl C를 누르라는 메시지를 표시합니다. signal.pause() 호출은 신호가 수신될 때까지 스크립트를 차단합니다.
추가 리소스
- [신호 모듈 문서](https://docs.python.org/3/library/signal.html)
위 내용은 Python에서 SIGINT 중단을 적절하게 처리하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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