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1. python 怎麼讓程序接受ctrl + c終止信號

花了一天時間用python為服務寫了個壓力測試。很簡單，多線程向伺服器發請求。但寫完之後發現如果中途想停下來，按Ctrl+C達不到效果，自然想到要用信號處理函數捕捉信號，使線程都停下來，問題解決的方法請往下看：

復制代碼代碼如下:

#!/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#filename: peartest.py

import threading, signal

is_exit = False

def doStress(i, cc):
global is_exit
idx = i
while not is_exit:
if (idx < 10000000):
print "thread[%d]: idx=%d"%(i, idx)
idx = idx + cc
else:
break
print "thread[%d] complete."%i

def handler(signum, frame):
global is_exit
is_exit = True
print "receive a signal %d, is_exit = %d"%(signum, is_exit)

if __name__ == "__main__":
signal.signal(signal.SIGINT, handler)
signal.signal(signal.SIGTERM, handler)
cc = 5
for i in range(cc):
t = threading.Thread(target=doStress, args=(i,cc))
t.start()

上面是一個模擬程序，並不真正向服務發送請求，而代之以在一千萬以內，每個線程每隔並發數個（cc個）列印一個整數。很明顯，當所有線程都完成自己的任務後，進程會正常退出。但如果我們中途想退出（試想一個壓力測試程序，在中途已經發現了問題，需要停止測試），該腫么辦？你當然可以用ps查找到進程號，然後kill -9殺掉，但這樣太繁瑣了，捕捉Ctrl+C是最自然的想法。上面示常式序中已經捕捉了這個信號，並修改全局變數is_exit，線程中會檢測這個變數，及時退出。
但事實上這個程序並不work，當你按下Ctrl+C時，程序照常運行，並無任何響應。網上搜了一些資料，明白是python的子線程如果不是daemon的話，主線程是不能響應任何中斷的。但設為daemon後主線程會隨之退出，接著整個進程很快就退出了，所以還需要在主線程中檢測各個子線程的狀態，直到所有子線程退出後自己才退出，因此上例29行之後的代碼可以修改為：

復制代碼代碼如下:

threads=[]
for i in range(cc):
t = threading.Thread(target=doStress, args=(i, cc))
t.setDaemon(True)
threads.append(t)
t.start()
for i in range(cc):
threads[i].join()

重新試一下，問題依然沒有解決，進程還是沒有響應Ctrl+C，這是因為join()函數同樣會waiting在一個鎖上，使主線程無法捕獲信號。因此繼續修改，調用線程的isAlive()函數判斷線程是否完成：

復制代碼代碼如下:

while 1:
alive = False
for i in range(cc):
alive = alive or threads[i].isAlive()
if not alive:
break

這樣修改後，程序完全按照預想運行了：可以順利的列印每個線程應該列印的所有數字，也可以中途用Ctrl+C終結整個進程。完整的代碼如下：

復制代碼代碼如下:

#!/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#filename: peartest.py

import threading, signal

is_exit = False

def doStress(i, cc):
global is_exit
idx = i
while not is_exit:
if (idx < 10000000):
print "thread[%d]: idx=%d"%(i, idx)
idx = idx + cc
else:
break
if is_exit:
print "receive a signal to exit, thread[%d] stop."%i
else:
print "thread[%d] complete."%i

def handler(signum, frame):
global is_exit
is_exit = True
print "receive a signal %d, is_exit = %d"%(signum, is_exit)

if __name__ == "__main__":
signal.signal(signal.SIGINT, handler)
signal.signal(signal.SIGTERM, handler)
cc = 5
threads = []
for i in range(cc):
t = threading.Thread(target=doStress, args=(i,cc))
t.setDaemon(True)
threads.append(t)
t.start()
while 1:
alive = False
for i in range(cc):
alive = alive or threads[i].isAlive()
if not alive:
break

其實，如果用python寫一個服務，也需要這樣，因為負責服務的那個線程是永遠在那裡接收請求的，不會退出，而如果你想用Ctrl+C殺死整個服務，跟上面的壓力測試程序是一個道理。總結一下，python多線程中要響應Ctrl+C的信號以殺死整個進程，需要：
1.把所有子線程設為Daemon；
2.使用isAlive()函數判斷所有子線程是否完成，而不是在主線程中用join()函數等待完成；
3.寫一個響應Ctrl+C信號的函數，修改全局變數，使得各子線程能夠檢測到，並正常退出。

2. 使用gmail 的 python 腳本，sendmail 的 cc應該怎麼寫

defsend_plain_mail(recp,cc,subject,content):
"""
SendmailfromSMTPserver
"""
importsocket
socket.setdefaulttimeout(60)
msg=email.Message.Message()
msg['From']=user
msg['to']=recp
msg['cc']=cc+recp#onemethodis:addCCuserhere
msg['date']=time.ctime()
msg['subject']=email.Header.Header(subject,'gbk')
body=email.MIMEText.MIMEText(content,_charset='gbk')
try:
server=smtplib.SMTP(SMTP_SERVER,587)
#Thefollowing3linesisforgmail
server.ehlo()
server.starttls()
server.ehlo()
server.login(user,password)
server.sendmail(user,string.split(recp,","),msg.as_string()[:-1]+body.as_string())
return
exceptException,e:
print"From:",user,"To:",recp,"",Exception,":",str(e)
return

3. 在python語言中CC=O*84 則print(CC)=

要怎麼做可不是幾句話能說清楚的，首先你要會VFP程序編程，要對VFP了解。然後對於做一個可運行的系統，首先要建立項目，再在項目中建立相應的資料庫、表，然後建立表單，編製程序，最後連編成可執行文件。

4. python腳本運行出現問題

數字for
cc
in
（1，2）意思CC取值從1到2。
這里字母被python當作了變數，a和b都沒有定義，python當然不知道了。

5. Python中元組常用的方法有哪些，分別有什麼作用

元組特點：定義元組使用小括弧，且逗號隔開各個數據，數據可以是不同的數據類型
如果定義的元組只有一個數據也需要加逗號，否則數據類型為唯一的這個數據的數據類型
元組中的數據是不可以刪除，修改的
如果要存儲對個數據，但這些數據是不能修改的數據就使用元組

使用方法：
1、查找 元組數據不支持修改，只支持查找

按下標查找數據
index()
count()
len()

# 1,按下標查找數據
tuplel = ('aa','bb','cc','dd')
print(tuplel[0]) # aa

# 2,index():查找某個數據，如果數據存在返回對應的下標，否則報錯，語法和列表，字元串的index方法相同
tuplel = ('aa','bb','cc','bb')
print(tuplel.index('aa')) # 0

# 3,count():統計某個數據在當前元組中出現的次數
tuplel = ('aa','bb','cc','bb')
print(tuplel.count('bb')) # 2

# 4,len()
print(len(tuplel)) # 4--tuplel 中有4個數據
2、修改

元組內的直接數據如果修改則立即報錯
但是如果元組裡面有列表，修改列表裡面的數據則是支持的，

t1 = ('aa','bb','cc','dd')
# t1[0] = 'aaa' # 直接報錯，列表數據不允許修改

t2 = ('aa','bb',['cc','dd'])
print(t2)
print(t2[2][0])
t2[2][0] = 'xiaoguai'
print(t2)

6. Python cc=｛'a':['100','200']｝ 在這個字典中，怎麼添加一個值在列表裡

cc['a'].append(值)

7. python 列印出函數執行所用時間

使用timeit模塊，先介紹下：

timeit 模塊

timeit模塊定義了接受兩個參數的Timer類。兩個參數都是字元串。 第一個參數是你要計時的語句或者函數。 傳遞給Timer的第二個參數是為第一個參數語句構建環境的導入語句。 從內部講，timeit構建起一個獨立的虛擬環境， 手工地執行建立語句，然後手工地編譯和執行被計時語句。

一旦有了Timer對象，最簡單的事就是調用timeit()，它接受一個參數為每個測試中調用被計時語句的次數，默認為一百萬次；返回所耗費的秒數。

Timer對象的另一個主要方法是repeat()， 它接受兩個可選參數。 第一個參數是重復整個測試的次數，第二個參數是每個測試中調用被計時語句的次數。 兩個參數都是可選的，它們的默認值分別是3和1000000。repeat()方法返回以秒記錄的每個測試循環的耗時列表。Python有一個方便的min函數可以把輸入的列表返回成最小值，如： min(t.repeat(3, 1000000))

你可以在命令行使用timeit模塊來測試一個已存在的Python程序，而不需要修改代碼。

再給你個例子，你就知道怎麼做了。

#-*-coding:utf-8-*-
#!/bin/envpython

deftest1():
n=0
foriinrange(101):
n+=i
returnn

deftest2():
returnsum(range(101))

deftest3():
returnsum(xforxinrange(101))

if__name__=='__main__':
fromtimeitimportTimer
t1=Timer("test1()","from__main__importtest1")
t2=Timer("test2()","from__main__importtest2")
t3=Timer("test3()","from__main__importtest3")
printt1.timeit(1000000)
printt2.timeit(1000000)
printt3.timeit(1000000)
printt1.repeat(3,1000000)
printt2.repeat(3,1000000)
printt3.repeat(3,1000000)

8. python語句問題，請問這段是什麼意思，如何理解它

如果傳遞給構造函數的參數output_size是int類型的變數，就給類定義一個同名的屬性output_size，其值是元組(output_size,output_size)。

否則，這個屬性的值與參數output_size的值相同。

比如：
cc=CenterCrop(666)
則cc.output_size就等於(666,666)。
而對於cc2=CenterCrop("888")，cc2.output_size就等於"888"。

9. python 如何使用生成器函數實現可迭代對象

Iamlaosong文
我們在用for ... in ...語句循環時，in後面跟隨的對象要求是可迭代對象，即可以直接作用於for循環的對象統稱為可迭代對象（Iterable），如list、tuple、dict、set、str等。
可迭代對象是實現了__iter__()方法的對象，而迭代器（Iterator）則是實現了__iter__()和__next__()方法的對象，可以顯示地獲取下一個元素。這種可以被next調用並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器。迭代器一定是可迭代對象，反過來則不一定成立。用iter()函數可以把list、dict、str等Iterable變成Iterator，例如：
bb=[x for x in range(10)]
cc=iter(bb)
cc.next()
循環變數的值其實可以看著是一次次用next取值的過程，每取一個值，做一次處理。list等對象用於循環實際上可以看著是用iter()方法產生一個迭代器，然後循環取值。
生成器（generator）就是一個能返回迭代器的函數，其實就是定義一個迭代演算法，可以理解為一個特殊的迭代器。調用這個函數就得到一個迭代器，生成器中的yield相當於一個斷點，執行到此返回一個值後暫停，從而實現next取值。

10. Python 在編程語言中是什麼地位為什麼很多大學不教 Python

python的地位很高，目前是世界第5大編程語言。。但我覺得大學不教python，其實是正確的。
Python在誕生之初，只是用來在Linux上給Perl和shell做銜接用的「膠水」，而今天已經成為了主流的編程語言，能獲得今天的地位，當然具備諸多優勢。。。比如數學運算相關的各種庫，爬蟲，等等。。。但這都不是導致Python流行的最根本原因。
有沒有比Python運算更強的語言？多得是
有沒有比Python爬蟲效率更高的語言？也不少
所以其實平日里隨口道來的種種優勢，並不是不可替代的。。這些優勢，很多語言都具備。就比如perl，erlang，Julia等語言，其實用來做運算或爬蟲比Python更強，但為什麼這些語言卻流行不起來？
說到底，Python成功的秘訣只有一條，其實就是在功能基本夠用的前提下，比其他語言簡單。而比Python簡單的語言，功能又不夠全面，比如Lua，Javascript，Ruby這些語言比Python更簡單，但往往只適合一兩個領域的工作，而無法面面俱到。
Python可以提供的這些功能，對於非專業程序員來講，已經顯得非常強大了。。但對於專業程序員來說，Python最大的作用，其實也只是用來「偷懶」而已。因為相比JAVA或C#這種工業級的編程語言來講，Python除了入門簡單之外，並無任何優勢可言。而Python的動態語言特性、不利於維護等缺點，成為了限制它邁向深層開發的重大缺陷。
而如果熟練掌握JAVA或C#中的任何一門，想利用閑暇之餘學習一下Python，看幾個案例便可以入門，幾乎不需要專門學習。
如果你並不以成為專業程序員做為目標，那麼以Python為主，是可以的。但若想靠編程養家糊口，靜態語言才是重中之重。
但如果是計算機專業的話，僅僅學Python，似乎就有點對不起「科班出身」的稱號了。。。。學生們花著昂貴的學費，消耗四年光陰，卻只學個Python，豈不是誤人子弟？
就像你若報考攝影專業，老師應該教你使用單反，而不是教你使用手機攝像頭。