我正在从上下文管理器启动一个守护线程,该线程应该每秒发送一次心跳,但由于它在线程中运行,因此如果发生异常,它不会终止上下文管理器。当心跳停止时,如何在上下文管理器中引发异常?
from contextlib import contextmanager from threading import Thread, Event from time import sleep @contextmanager def plc(): stop_event = Event() try: # Send heartbeat every second hb_t = Thread(target=heartbeat_task, args=(stop_event,), daemon=True) hb_t.start() yield except Exception: raise finally: stop_event.set() hb_t.join() print("Heartbeat stopped") def heartbeat_task(stop_event): value = False while not stop_event.is_set(): value = not value print("Heartbeat: " + str(value)) sleep(1) def main(): with plc(): while True: print("Program running") sleep(5) if __name__ == '__main__': main()
我很难找到这方面的例子。
感谢您的帮助!
正确答案
更新
我已经修改了代码,使其与您发布的代码更加一致。但是:
您提供的代码不一致:heartbeat_task
传递了一个事件,如果设置该事件将导致函数返回。但只有当使用 with plc():
创建的函数 main
中的上下文管理器退出时才会设置它,而这是永远不会的。如果您希望 heartbeat_task
抛出的任何异常将强制上下文管理器退出,然后在函数 plc
中捕获,那么调用 stop_event.set()
的意义何在?如果根据定义,我们仅在 heartbeat_task
不再存在时才到达这里由于异常而运行?
因此,要么您希望 heartbeat_task
无限期地运行,直到引发异常(在这种情况下,没有“停止”事件的意义),要么您希望能够在存在某些条件时停止 heartbeat_task
,但没有这样做的代码。出于演示目的,我假设 main
将有权访问 stop_event
事件,并在某些情况下对其进行设置。否则,它会一直运行,直到检测到 heartbeat_task
不再运行,可能是因为它引发了异常(它正在执行无限循环,所以如果尚未设置停止事件,它怎么可能终止?)。剩下的就是为什么您需要使用上下文管理器。稍后我将提出一个替代方案。
如果您使用多线程池(我们只需要池中的一个线程),那么主线程捕获提交到池的任务抛出的异常就变得很简单:当 multiprocessing.pool.threadpool.apply_async
被调用时返回 multiprocessing.pool.asyncresult
实例,表示未来的完成。当在此实例上调用 get
方法时,您可以从辅助函数 (heartbeat_task
) 获取返回值,或者重新引发辅助函数引发的任何异常。但是我们也可以使用 wait
方法来等待提交任务的完成或经过的时间。然后我们可以使用 ready
方法测试等待 5 秒后提交的任务是否真正完成(由于异常或返回)。如果任务仍在运行,那么我们可以告诉它停止。在此演示中,我强制任务在大约 7 秒后引发异常:
from contextlib import contextmanager from threading import event from multiprocessing.pool import threadpool from time import sleep @contextmanager def plc(): stop_event = event() pool = threadpool(1) # send heartbeat every second async_result = pool.apply_async(heartbeat_task, args=(stop_event,)) yield stop_event, async_result # we only return here if the task is no longer running try: # see if task threw an exception and if so, catch it: async_result.get() except exception as e: print("got exception:", e) finally: pool.close() pool.join() print("heartbeat stopped") def heartbeat_task(stop_event): # for demo purposes, we will force an exception to occur # after approximately 7 seconds: value = false n = 0 while not stop_event.is_set(): value = not value print("heartbeat: " + str(value)) sleep(1) n += 1 if n == 7: raise exception('oops!') def main(): with plc() as tpl: stop_event, async_result = tpl # this function could forcibly cause the heartbeat_task # to complete by calling stop_event.set() # loop while the task is still running while not async_result.ready(): """ if some_condition: stop_event.set() break """ print("program running") # sleep for 5 seconds or until heartbeat_task terminates: async_result.wait(5) if __name__ == '__main__': main()
打印:
program running heartbeat: true heartbeat: false heartbeat: true heartbeat: false heartbeat: true program running heartbeat: false heartbeat: true got exception: oops! heartbeat stopped
使用上下文管理器的替代方法
from threading import Event from multiprocessing.pool import ThreadPool from time import sleep def heartbeat_task(stop_event): value = False n = 0 while not stop_event.is_set(): value = not value print("Heartbeat: " + str(value)) sleep(1) n += 1 if n == 7: raise Exception('Oops!') def main(): stop_event = Event() pool = ThreadPool(1) async_result = pool.apply_async(heartbeat_task, args=(stop_event,)) # Run as long as heartbeat_task is running: while not async_result.ready(): """ if some_condition: stop_event.set() break """ print("Program running") # Sleep for 5 seconds or until heartbeat_task terminates: async_result.wait(5) # Any exception thrown in heartbeat_task will be rethrown and caught here: try: async_result.get() except Exception as e: print("Got exception:", e) finally: pool.close() pool.join() if __name__ == '__main__': main()
以上是上下文管理器和守护线程的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造

数组的同质性对性能的影响是双重的:1)同质性允许编译器优化内存访问,提高性能;2)但限制了类型多样性,可能导致效率低下。总之,选择合适的数据结构至关重要。

到CraftCraftExecutablePythcripts,lollow TheSebestPractices:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)tomakethescriptexecutable.2)setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3)

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

安全考试浏览器
Safe Exam Browser是一个安全的浏览器环境,用于安全地进行在线考试。该软件将任何计算机变成一个安全的工作站。它控制对任何实用工具的访问,并防止学生使用未经授权的资源。

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )专业的PHP集成开发工具

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU
这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

螳螂BT
Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

VSCode Windows 64位 下载
微软推出的免费、功能强大的一款IDE编辑器