Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Планировщик Laravel 5.3 Запускается один раз в Windows, затем завершается без дальнейшей обработки

ОС: Windows 8.1

Laravel-версия: 5.3.15

Привет,

У меня возникли некоторые проблемы с тем, чтобы планировщик Laravel правильно работал на моей машине и ОСТАВАЛСЯ РАБОТАЮЩИМ таким образом, чтобы я мог видеть какой-то вывод, указывающий, что он действительно работает. Каждый раз, когда я запускаю php artisan schedule:run, он вызывает все перечисленные команды один раз, а затем просто умирает. Ничего не повторяется. Пример попытки ниже:

Код:

введите здесь описание изображения

Результат при попытке запустить планировщик:

введите здесь описание изображения

Что я пробовал:

Я пробовал несколько предложенных исправлений по ссылке ниже, и некоторые из них также упоминаются в stackoverflow. Включая добавление пакетного файла, настройку пути php в моих системных версиях и т. д. и т. д., как это предлагается по ссылке ниже от Kryptonit3:

https://laracasts.com/discuss/channels/general-discussion/running-schedulerun-on-windows

Однако ничего не работает. Даже в инструменте «Планировщик заданий Windows» он запустится один раз, завершит дальнейшую обработку в CLI и затем закроет окно. Нет фактических указаний на то, что этот планировщик работает в фоновом режиме на неопределенный срок (что-то вроде фонового задания, только без очередей).

Вопросы:

1 - Без индикации (эхо "Я запланирован"), как я узнаю, действительно ли это работает?

2 - Почему попытка запустить эту команду завершается неудачно после ее успешного выполнения один раз.

3. Есть ли в моей версии Laravel что-либо, что планировщик не работает постоянно, когда я пытаюсь использовать php artisan schedule:run в CLI или планировщике задач Windows?

4. В основном я пытаюсь добиться того, чтобы каждую минуту система сканировала одно поле таблицы БД. Как мне это сделать?

5 - Может ли кто-нибудь дать мне некоторые разъяснения по этому поводу? Или указать мне правильное направление, чтобы я мог заставить эту штуку работать бесконечно долго, не заканчивая ее после первого запуска?

Примечание. Я не хочу использовать Laravel Forge или любой другой внешний сервис для чего-то такого простого. Это было бы излишним и ненужным, я чувствую.


Ответы:


1

после некоторых довольно серьезных раскопок я обнаружил, что все, что Kryptonit3 сказал в своем пошаговом ответе, на который я ссылался, было правильным. Однако я не знал, что мне нужно перезагрузить компьютер после создания новой задачи с помощью планировщика задач Windows. Я думал, что это произойдет автоматически. Если бы я знал, то сэкономил бы мне 2 дня отладки, но независимо от того, если кто-то еще столкнется с подобной проблемой, он будет знать, что нужно перезагрузить компьютер.

Ссылка:

https://laracasts.com/discuss/channels/general-discussion/running-schedulerun-on-windows

27.11.2016
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..