这篇文章主要介绍了深入浅析python定时杀进程的相关资料,需要的朋友可以参考下
之前写了个python脚本用selenium+phantomjs爬新帖子,在循环拉取页面的过程中,phantomjs总是block住,使用WebDriverWait设置最长等待时间无效。用firefox替换phantomjs无改善
因为这个脚本不会长期使用,因此采取临时办法,新开一个子线程固定周期杀死phantomjs进程,这样selenium就会在block最多不超过此周期后返回。当然在爬虫脚本中做一些微调防止部分url被跳过
定时执行任务采用sched模块,很多人将其与crontab相提并论
杀死特定进程的命令
代码如下:
kill -9 pid命令可以无条件终止对应pid进程
获取名为phantomjs的进程pid
ps命令列出进程信息
grep过滤得指定名字的进程信息
awk '{print $2}'提取第二列pid信息
最终命令为:kill -9 `ps -aux|grep phantomjs|awk '{print $2}'`
python可以用os.system()执行shell命令
使用sched模块周期执行任务
sched模块使用heapq保存event队列,其event为namedtuple类型
sched需要提供两个函数,一个用来获取时间变化,一个用于等待一段时间,可自定义
基本API
sched.scheduler(time_func, sleep_func) 函数返回一个scheduler对象,timefunc是一个返回数字的计时函数,而sleepfunc可接受此数字参数,并延时相应时间
scheduler.enter(delay, priority, action, argument)在delay时间段后,用参数argument调用action, argument必须是一个tuple。若要在固定时刻运行,则应调用scheduler.enterabs
scheduler.cancel(event)取消定时任务。event为enter函数返回值
scheduler.run()开始执行
任务时间重叠
在执行任务时有可能要block一段时间,任务返回后可能已经超过下一个任务的定时时刻,这种情况下会立刻执行下一个任务,而不会跳过
周期执行
类似于递归调用,写一个wrapper function,在任务里面再次定时下一次任务即可
def wrapper(func, delay): scheduler.enter(delay, 0, wrapper, (func, delay)) func()
最终代码
import os, time, sched schedule = sched.scheduler(time.time, time.sleep) cmd = '''kill -9 `ps -aux|grep phantomjs|awk '{print $2}'` ''' def recycle_eval(c, inc): schedule.enter(inc, 0, recycle_eval, (c, inc)) os.system(c) print time.ctime(),'phantomjs killed' if __name__ == '__main__': inc = 180 schedule.enter(inc, 0, recycle_eval, (cmd, inc)) schedule.run()
以上所述是小编给大家介绍的python定时杀进程的相关知识,希望能够帮助到大家!
更深入浅析python定时杀进程相关文章请关注PHP中文网!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa