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1. python 怎么让程序接受ctrl + c终止信号

花了一天时间用python为服务写了个压力测试。很简单，多线程向服务器发请求。但写完之后发现如果中途想停下来，按Ctrl+C达不到效果，自然想到要用信号处理函数捕捉信号，使线程都停下来，问题解决的方法请往下看：

复制代码代码如下:

#!/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()

上面是一个模拟程序，并不真正向服务发送请求，而代之以在一千万以内，每个线程每隔并发数个（cc个）打印一个整数。很明显，当所有线程都完成自己的任务后，进程会正常退出。但如果我们中途想退出（试想一个压力测试程序，在中途已经发现了问题，需要停止测试），该肿么办？你当然可以用ps查找到进程号，然后kill -9杀掉，但这样太繁琐了，捕捉Ctrl+C是最自然的想法。上面示例程序中已经捕捉了这个信号，并修改全局变量is_exit，线程中会检测这个变量，及时退出。
但事实上这个程序并不work，当你按下Ctrl+C时，程序照常运行，并无任何响应。网上搜了一些资料，明白是python的子线程如果不是daemon的话，主线程是不能响应任何中断的。但设为daemon后主线程会随之退出，接着整个进程很快就退出了，所以还需要在主线程中检测各个子线程的状态，直到所有子线程退出后自己才退出，因此上例29行之后的代码可以修改为：

复制代码代码如下:

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()

重新试一下，问题依然没有解决，进程还是没有响应Ctrl+C，这是因为join()函数同样会waiting在一个锁上，使主线程无法捕获信号。因此继续修改，调用线程的isAlive()函数判断线程是否完成：

复制代码代码如下:

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

这样修改后，程序完全按照预想运行了：可以顺利的打印每个线程应该打印的所有数字，也可以中途用Ctrl+C终结整个进程。完整的代码如下：

复制代码代码如下:

#!/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

其实，如果用python写一个服务，也需要这样，因为负责服务的那个线程是永远在那里接收请求的，不会退出，而如果你想用Ctrl+C杀死整个服务，跟上面的压力测试程序是一个道理。总结一下，python多线程中要响应Ctrl+C的信号以杀死整个进程，需要：
1.把所有子线程设为Daemon；
2.使用isAlive()函数判断所有子线程是否完成，而不是在主线程中用join()函数等待完成；
3.写一个响应Ctrl+C信号的函数，修改全局变量，使得各子线程能够检测到，并正常退出。

2. 使用gmail 的 python 脚本，sendmail 的 cc应该怎么写

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语言中CC=O*84 则print(CC)=

要怎么做可不是几句话能说清楚的，首先你要会VFP程序编程，要对VFP了解。然后对于做一个可运行的系统，首先要建立项目，再在项目中建立相应的数据库、表，然后建立表单，编制程序，最后连编成可执行文件。

4. python脚本运行出现问题

数字for
cc
in
（1，2）意思CC取值从1到2。
这里字母被python当作了变量，a和b都没有定义，python当然不知道了。

5. Python中元组常用的方法有哪些，分别有什么作用

元组特点：定义元组使用小括号，且逗号隔开各个数据，数据可以是不同的数据类型
如果定义的元组只有一个数据也需要加逗号，否则数据类型为唯一的这个数据的数据类型
元组中的数据是不可以删除，修改的
如果要存储对个数据，但这些数据是不能修改的数据就使用元组

使用方法：
1、查找 元组数据不支持修改，只支持查找

按下标查找数据
index()
count()
len()

# 1,按下标查找数据
tuplel = ('aa','bb','cc','dd')
print(tuplel[0]) # aa

# 2,index():查找某个数据，如果数据存在返回对应的下标，否则报错，语法和列表，字符串的index方法相同
tuplel = ('aa','bb','cc','bb')
print(tuplel.index('aa')) # 0

# 3,count():统计某个数据在当前元组中出现的次数
tuplel = ('aa','bb','cc','bb')
print(tuplel.count('bb')) # 2

# 4,len()
print(len(tuplel)) # 4--tuplel 中有4个数据
2、修改

元组内的直接数据如果修改则立即报错
但是如果元组里面有列表，修改列表里面的数据则是支持的，

t1 = ('aa','bb','cc','dd')
# t1[0] = 'aaa' # 直接报错，列表数据不允许修改

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

6. Python cc=｛'a':['100','200']｝ 在这个字典中，怎么添加一个值在列表里

cc['a'].append(值)

7. python 打印出函数执行所用时间

使用timeit模块，先介绍下：

timeit 模块

timeit模块定义了接受两个参数的Timer类。两个参数都是字符串。 第一个参数是你要计时的语句或者函数。 传递给Timer的第二个参数是为第一个参数语句构建环境的导入语句。 从内部讲，timeit构建起一个独立的虚拟环境， 手工地执行建立语句，然后手工地编译和执行被计时语句。

一旦有了Timer对象，最简单的事就是调用timeit()，它接受一个参数为每个测试中调用被计时语句的次数，默认为一百万次；返回所耗费的秒数。

Timer对象的另一个主要方法是repeat()， 它接受两个可选参数。 第一个参数是重复整个测试的次数，第二个参数是每个测试中调用被计时语句的次数。 两个参数都是可选的，它们的默认值分别是3和1000000。repeat()方法返回以秒记录的每个测试循环的耗时列表。Python有一个方便的min函数可以把输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模块来测试一个已存在的Python程序，而不需要修改代码。

再给你个例子，你就知道怎么做了。

#-*-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语句问题，请问这段是什么意思，如何理解它

如果传递给构造函数的参数output_size是int类型的变量，就给类定义一个同名的属性output_size，其值是元组(output_size,output_size)。

否则，这个属性的值与参数output_size的值相同。

比如：
cc=CenterCrop(666)
则cc.output_size就等于(666,666)。
而对于cc2=CenterCrop("888")，cc2.output_size就等于"888"。

9. python 如何使用生成器函数实现可迭代对象

Iamlaosong文
我们在用for ... in ...语句循环时，in后面跟随的对象要求是可迭代对象，即可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象（Iterable），如list、tuple、dict、set、str等。
可迭代对象是实现了__iter__()方法的对象，而迭代器（Iterator）则是实现了__iter__()和__next__()方法的对象，可以显示地获取下一个元素。这种可以被next调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器。迭代器一定是可迭代对象，反过来则不一定成立。用iter()函数可以把list、dict、str等Iterable变成Iterator，例如：
bb=[x for x in range(10)]
cc=iter(bb)
cc.next()
循环变量的值其实可以看着是一次次用next取值的过程，每取一个值，做一次处理。list等对象用于循环实际上可以看着是用iter()方法产生一个迭代器，然后循环取值。
生成器（generator）就是一个能返回迭代器的函数，其实就是定义一个迭代算法，可以理解为一个特殊的迭代器。调用这个函数就得到一个迭代器，生成器中的yield相当于一个断点，执行到此返回一个值后暂停，从而实现next取值。

10. Python 在编程语言中是什么地位为什么很多大学不教 Python

python的地位很高，目前是世界第5大编程语言。。但我觉得大学不教python，其实是正确的。
Python在诞生之初，只是用来在Linux上给Perl和shell做衔接用的“胶水”，而今天已经成为了主流的编程语言，能获得今天的地位，当然具备诸多优势。。。比如数学运算相关的各种库，爬虫，等等。。。但这都不是导致Python流行的最根本原因。
有没有比Python运算更强的语言？多得是
有没有比Python爬虫效率更高的语言？也不少
所以其实平日里随口道来的种种优势，并不是不可替代的。。这些优势，很多语言都具备。就比如perl，erlang，Julia等语言，其实用来做运算或爬虫比Python更强，但为什么这些语言却流行不起来？
说到底，Python成功的秘诀只有一条，其实就是在功能基本够用的前提下，比其他语言简单。而比Python简单的语言，功能又不够全面，比如Lua，Javascript，Ruby这些语言比Python更简单，但往往只适合一两个领域的工作，而无法面面俱到。
Python可以提供的这些功能，对于非专业程序员来讲，已经显得非常强大了。。但对于专业程序员来说，Python最大的作用，其实也只是用来“偷懒”而已。因为相比JAVA或C#这种工业级的编程语言来讲，Python除了入门简单之外，并无任何优势可言。而Python的动态语言特性、不利于维护等缺点，成为了限制它迈向深层开发的重大缺陷。
而如果熟练掌握JAVA或C#中的任何一门，想利用闲暇之余学习一下Python，看几个案例便可以入门，几乎不需要专门学习。
如果你并不以成为专业程序员做为目标，那么以Python为主，是可以的。但若想靠编程养家糊口，静态语言才是重中之重。
但如果是计算机专业的话，仅仅学Python，似乎就有点对不起“科班出身”的称号了。。。。学生们花着昂贵的学费，消耗四年光阴，却只学个Python，岂不是误人子弟？
就像你若报考摄影专业，老师应该教你使用单反，而不是教你使用手机摄像头。