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
复制代码 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!
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Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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