推迟代码以便以后在python中执行(比如javascript中的setTimeout)

时间:2012-04-14 15:01:00

标签: python

我必须在python中执行一个需要执行一段时间的程序然后(无论它在哪里执行)它必须将信息转储到文件,关闭文件然后退出。

此处的行为在JavaScript中与使用setTimeout(func, 1000000)相同,其中第一个参数(func)将是指向具有退出代码的函数的指针,其第二个参数将是程序执行的可用时间。

我知道如何使用C语言(使用SO信号)制作此程序,但使用python

5 个答案:

答案 0 :(得分:51)

在实践中,Timer可能是做你想做的最简单的方法。

此代码将执行以下操作:

  • 1秒后,打印“arg1 arg2”
  • 2秒后,打印出“OWLS OWLS OWLS”

===

from threading import Timer

def twoArgs(arg1,arg2):
    print arg1
    print arg2
    print ""

def nArgs(*args):
    for each in args:
        print each

#arguments: 
#how long to wait (in seconds), 
#what function to call, 
#what gets passed in
r = Timer(1.0, twoArgs, ("arg1","arg2"))
s = Timer(2.0, nArgs, ("OWLS","OWLS","OWLS"))

r.start()
s.start()

===

上述代码很可能会解决您的问题。

但是!有另一种方法,不使用多线程。它更像Javascript,它是单线程的。

对于这个单线程版本,您需要做的就是将函数及其参数存储在对象中,以及运行函数的时间。

一旦你有了包含函数调用和超时的对象,就要定期检查函数是否准备好执行。

执行此操作的正确方法是使priority queue存储我们希望将来运行的所有函数,如下面的代码所示。

就像在Javascript中一样,这种方法无法保证函数能够准确地按时运行。一个需要很长时间才能运行的函数会延迟它之后的函数。但它确实保证函数不会> 而不是超时。

此代码将执行以下操作:

  • 1秒后,打印“20”
  • 2秒后,打印“132”
  • 3秒后退出。

===

from datetime import datetime, timedelta
import heapq

# just holds a function, its arguments, and when we want it to execute.
class TimeoutFunction:
    def __init__(self, function, timeout, *args):
        self.function = function
        self.args = args
        self.startTime = datetime.now() + timedelta(0,0,0,timeout) 

    def execute(self):
        self.function(*self.args)

# A "todo" list for all the TimeoutFunctions we want to execute in the future
# They are sorted in the order they should be executed, thanks to heapq
class TodoList: 
    def __init__(self):
        self.todo = []

    def addToList(self, tFunction):
        heapq.heappush(self.todo, (tFunction.startTime, tFunction))

    def executeReadyFunctions(self):
        if len(self.todo) > 0:
            tFunction = heapq.heappop(self.todo)[1]
            while tFunction and datetime.now() > tFunction.startTime:
                #execute all the functions that are ready
                tFunction.execute()
                if len(self.todo) > 0:
                    tFunction = heapq.heappop(self.todo)[1]
                else:
                    tFunction = None                    
            if tFunction:
                #this one's not ready yet, push it back on
                heapq.heappush(self.todo, (tFunction.startTime, tFunction))

def singleArgFunction(x):
    print str(x)

def multiArgFunction(x, y):
    #Demonstration of passing multiple-argument functions
    print str(x*y)

# Make some TimeoutFunction objects
# timeout is in milliseconds
a = TimeoutFunction(singleArgFunction, 1000, 20)
b = TimeoutFunction(multiArgFunction, 2000, *(11,12))
c = TimeoutFunction(quit, 3000, None)

todoList = TodoList()
todoList.addToList(a)
todoList.addToList(b)
todoList.addToList(c)

while True:
    todoList.executeReadyFunctions()

===

在实践中,你可能会在while循环中继续进行更多操作,而不仅仅是检查你的超时功能是否准备就绪。您可能正在轮询用户输入,控制某些硬件,读取数据等。

答案 1 :(得分:12)

您也可以在python中使用信号(仅限unix)

import signal, sys

# install a SIGALRM handler 

def handler(signum, frame):
    print "got signal, exiting"
    sys.exit(1)

signal.signal(signal.SIGALRM, handler)

# emit SIGALRM after 5 secs

signal.setitimer(signal.ITIMER_REAL, 5)

# do stuff

i = 1
while True:
    if i % 100000 == 0:
        print i
    i += 1

文档:http://docs.python.org/library/signal.html

答案 2 :(得分:6)

您可以使用python3的asyncio事件循环的call_later方法。下面的示例将正常工作。

import asyncio

loop = asyncio.get_event_loop()

def callback():
    print("callback")
    loop.call_later(1, callback)

loop.call_later(1, callback)

async def main():
    while True:
        await asyncio.sleep(1)

loop.run_until_complete(main())

答案 3 :(得分:4)

在python 3中使用asyncio是一个不错的解决方案。

import asyncio

def async_call_later(seconds, callback):
    async def schedule():
        await asyncio.sleep(seconds)

        if asyncio.iscoroutinefunction(callback):
            await callback()
        else:
            callback()

    asyncio.ensure_future(schedule())

async def do_something_async():
    await asyncio.sleep(0.5)
    print('Now! async')

async def main():
    print('Scheduling...')

    async_call_later(3, do_something_async)
    async_call_later(3, lambda: print('Now!'))

    print('Waiting...')

    await asyncio.sleep(4)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

请注意,python中的sleep和类似功能需要等待数秒钟,因此我已复制了该内容。但是,如果需要毫秒,则可以提供分数。 (例如0.5 => 500ms)。

asyncio.call_later相比,此方法的优势在于它仅适用于同步回调。如果回调是协程,则此实现awaits更加健壮。

答案 4 :(得分:-2)

像这样使用Potato: Salad: Popcorn: Cheese 模块:

time