我正在尝试将shell脚本移植到可读性更强的python版本。原来的shell脚本使用“&”在后台启动几个进程(实用程序、监视器等)。如何在python中实现相同的效果?我希望这些进程在python脚本完成时不死亡。我确信这与守护进程的概念有关,但我不知道如何轻松地做到这一点。
当前回答
您可能想要开始研究os模块以派生不同的线程(通过打开交互式会话并发出帮助)。相关的函数是fork和任何一个exec函数。为了给你一个如何开始的想法,在一个执行fork的函数中放入这样的东西(函数需要接受一个列表或元组'args'作为参数,其中包含程序的名称和参数;你可能还想为新线程定义stdin, out和err):
try:
pid = os.fork()
except OSError, e:
## some debug output
sys.exit(1)
if pid == 0:
## eventually use os.putenv(..) to set environment variables
## os.execv strips of args[0] for the arguments
os.execv(args[0], args)
其他回答
你可以使用
import os
pid = os.fork()
if pid == 0:
Continue to other code ...
这将使python进程在后台运行。
虽然jkp的解决方案是可行的,但较新的做事方式(以及文档推荐的方式)是使用子流程模块。对于简单的命令,它是等效的,但是如果您想执行一些复杂的操作,它提供了更多的选项。
举个例子:
import subprocess
subprocess.Popen(["rm","-r","some.file"])
这将运行rm -r some。文件在后台。注意,在Popen返回的对象上调用. communication()将阻塞直到它完成,所以如果你想让它在后台运行,就不要这样做:
import subprocess
ls_output=subprocess.Popen(["sleep", "30"])
ls_output.communicate() # Will block for 30 seconds
请在这里查看文档。
另外,需要澄清的一点是:你在这里使用的“Background”纯粹是一个shell概念;从技术上讲,您的意思是希望在等待进程完成时不阻塞地生成进程。但是,我在这里使用的“background”指的是类似shell-background的行为。
我在这里找到了这个:
在windows (winxp)上,父进程直到longtask.py完成它的工作才会结束。这不是你在cgi脚本中想要的。这个问题并不局限于Python,在PHP社区也存在同样的问题。
解决方案是将DETACHED_PROCESS进程创建标志传递给win API中的底层CreateProcess函数。如果你碰巧安装了pywin32,你可以从win32process模块导入这个标志,否则你应该自己定义它:
DETACHED_PROCESS = 0x00000008
pid = subprocess.Popen([sys.executable, "longtask.py"],
creationflags=DETACHED_PROCESS).pid
使用subprocess. popen()和close_fds=True参数,这将允许派生的子进程从Python进程本身分离出来,即使在Python退出后也能继续运行。
https://gist.github.com/yinjimmy/d6ad0742d03d54518e9f
import os, time, sys, subprocess
if len(sys.argv) == 2:
time.sleep(5)
print 'track end'
if sys.platform == 'darwin':
subprocess.Popen(['say', 'hello'])
else:
print 'main begin'
subprocess.Popen(['python', os.path.realpath(__file__), '0'], close_fds=True)
print 'main end'
两者都捕获输出并通过线程在后台运行
正如在这个答案中提到的,如果使用stdout=捕获输出,然后尝试read(),那么进程将阻塞。
然而,在某些情况下您需要这样做。例如,我想启动两个通过端口进行通信的进程,并将它们的标准输出保存到日志文件和标准输出中。
threading模块允许我们这样做。
首先,看看如何在这个问题中单独执行输出重定向部分:Python Popen:同时写入标准输出和日志文件
然后:
main.py
#!/usr/bin/env python3
import os
import subprocess
import sys
import threading
def output_reader(proc, file):
while True:
byte = proc.stdout.read(1)
if byte:
sys.stdout.buffer.write(byte)
sys.stdout.flush()
file.buffer.write(byte)
else:
break
with subprocess.Popen(['./sleep.py', '0'], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) as proc1, \
subprocess.Popen(['./sleep.py', '10'], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) as proc2, \
open('log1.log', 'w') as file1, \
open('log2.log', 'w') as file2:
t1 = threading.Thread(target=output_reader, args=(proc1, file1))
t2 = threading.Thread(target=output_reader, args=(proc2, file2))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
sleep.py
#!/usr/bin/env python3
import sys
import time
for i in range(4):
print(i + int(sys.argv[1]))
sys.stdout.flush()
time.sleep(0.5)
在运行:
./main.py
Stdout每0.5秒更新一次,每两行包含:
0
10
1
11
2
12
3
13
每个日志文件都包含给定进程的日志。
灵感来源:https://eli.thegreenplace.net/2017/interacting-with-a-long-running-child-process-in-python/
在Ubuntu 18.04, Python 3.6.7上测试。
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