Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

как заставить подпроцесс не зависать при сбое приложения?

Я запускаю серию подпроцессов один за другим, что-то вроде

for variables in my_list:
    proc = subprocess.Popen(**variables)
    proc.wait()

однако, если один из них дает сбой, Windows выскакивает окно о том, что программа перестала работать; так как процесс еще не был убит, программа ждет, пока я не нажму кнопку "закрыть программу"

damn_you_windows

Мне интересно, есть ли способ сказать Python открыть этот процесс без пользовательского интерфейса или сделать так, чтобы в случае сбоя он не отображал отчеты об ошибках. Документация, похоже, не затрагивает ничего из этого.

Я использую Python 2.7, поэтому я не могу использовать флаг timeout, который присутствует в Python 3.


Ответы:


1

Режим ошибки наследуется дочерними процессами. Установите его через ctypes. Например:

import ctypes
kernel32 = ctypes.WinDLL('kernel32', use_last_error=True)

SEM_FAILCRITICALERRORS = 1
SEM_NOGPFAULTERRORBOX = 2

prev_error_mode = kernel32.SetErrorMode(SEM_FAILCRITICALERRORS | 
                    SEM_NOGPFAULTERRORBOX)
05.12.2017
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..