linux确定signal来源

时间: 2023-11-06 15:06:03 浏览: 32
在 Linux 中,可以通过调用 sigaction 函数来安装一个信号处理程序。在信号处理程序中,可以使用 siginfo_t 结构体来获取信号的来源信息,包括发送信号的进程 ID,用户 ID,以及其他相关信息。该结构体的定义如下: ``` struct siginfo_t { int si_signo; // 信号编号 int si_errno; // 错误编号,通常置为0 int si_code; // 附加信息标志,如 SI_USER、SI_KERNEL 等 pid_t si_pid; // 发送信号的进程ID uid_t si_uid; // 发送信号的用户ID void *si_addr; // 发生错误的地址 int si_status; // 退出状态,通常用于 SIGCHLD 信号 long si_band; // 文件描述符的事件 // 其他附加信息 }; ``` 因此,在信号处理程序中,可以通过获取 siginfo_t 结构体的信息,来确定信号的来源。
相关问题

linux中signal函数

Linux中的signal函数是用于处理信号的函数。它允许程序员定义在程序执行过程中接收到信号时要进行的操作,例如中断程序的执行或执行一段特定的代码。signal函数包含在头文件<signal.h>中。

Linux signal SIGINT

在Linux中,SIGINT是一个信号类型,它代表着中断信号。当用户在终端中按下Ctrl+C时,会发送SIGINT信号给当前正在运行的进程。这个信号通常用于请求进程终止或中断正在进行的操作。 下面是一个示例代码,演示了如何在Python中捕获和处理SIGINT信号: ```python import signal import time def signal_handler(signal, frame): print("Received SIGINT signal. Exiting...") # 在这里可以添加你的处理逻辑 # 例如保存数据、关闭文件等 exit(0) # 注册信号处理函数 signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler) # 模拟一个长时间运行的进程 while True: print("Running...") time.sleep(1) ``` 在上面的代码中,我们使用`signal.signal()`函数来注册一个信号处理函数`signal_handler()`,该函数会在接收到SIGINT信号时被调用。在信号处理函数中,你可以添加你自己的逻辑来处理信号,例如保存数据、关闭文件等。在这个例子中,我们简单地打印一条消息并退出程序。 当你运行上述代码后,在终端中按下Ctrl+C时,你会看到输出消息"Received SIGINT signal. Exiting...",然后程序会退出。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

对Python信号处理模块signal详解

今天小编就为大家分享一篇对Python信号处理模块signal详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

yolov5-face-landmarks-opencv

yolov5检测人脸和关键点,只依赖opencv库就可以运行,程序包含C++和Python两个版本的。 本套程序根据https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face 里提供的训练模型.pt文件。转换成onnx文件, 然后使用opencv读取onnx文件做前向推理,onnx文件从百度云盘下载,下载 链接:https://pan.baidu.com/s/14qvEOB90CcVJwVC5jNcu3A 提取码:duwc 下载完成后,onnx文件存放目录里,C++版本的主程序是main_yolo.cpp,Python版本的主程序是main.py 。此外,还有一个main_export_onnx.py文件,它是读取pytorch训练模型.pt文件生成onnx文件的。 如果你想重新生成onnx文件,不能直接在该目录下运行的,你需要把文件拷贝到https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face 的主目录里运行,就可以生成onnx文件。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

导入numpy库,创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵,将两个矩阵分别打印出来,计算两个数组的点积并打印出来。(random.randn()、dot()函数)

可以的,以下是代码实现: ```python import numpy as np # 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵 matrix1 = np.random.randn(3, 3) matrix2 = np.random.randn(3, 3) # 打印两个矩阵 print("Matrix 1:\n", matrix1) print("Matrix 2:\n", matrix2) # 计算两个数组的点积并打印出来 dot_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("Dot product:\n", dot_product) ``` 希望