守护进程

背景

最近有个程序,在后台运行的时候,总是莫名其妙就挂了,看报错日志,只弹了个core dumped。在网上
寻求了解决方案,都无解。程序莫名奇妙掉线对日常的工作任务影响极大,因此,在问题没解决之前,只能
写个守护进程来及时发现程序是否掉线,若掉线,就重启。

技术依赖

  • python os系统库
  • linux进程查看
  • crontab 定时任务

编码实现


import argparse
import os
import time

parser = argparse.ArgumentParser(description='manual to this script')
parser.add_argument('--pid', type=str, default=None)

"""
用于检查程序是否异常退出,若退出,则重启
"""

def parse(pid):
    command = 'ps -ef| grep  {}'.format(pid)
    result = os.popen(command)
    status = False
    for line in result.readlines():
        # 检查特殊字符
        if '--pid' not in line and 'grep' not in line and pid in line:
            print(line)
            status = True

    if not status:
        print('进程不存在, 重启中')
        os.chdir('./hotel')
        print(os.getcwd())
        os.popen('nohup python3 {} restart > /dev/null &'.format(pid))
    else:
        print('进程存在,')


def run():
    args = parser.parse_args()
    pid = args.pid
    if not pid:
        raise Exception

    parse(pid)

if __name__ == '__main__':
    run()

crontab命令

凌晨2点至晚上21点,间隔一秒检查一次

*/1 2-21 * * *   root    cd $PATH && sh start.sh
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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