Linux下通过名称查找进程ID的方法

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0 下载量 25 浏览量 更新于2024-10-11 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"该资源是一个Linux平台下用于查找特定名称的进程标识符(PID)的压缩包,具体实现为一个C语言源文件。" 在Linux系统中,进程是运行中的程序实例。每个进程都有一个唯一的进程标识符(PID),它是一个非负的整数。对于系统管理员和开发者来说,能够根据进程名称找到对应的PID是进行系统管理和调试的常见需求。这个压缩包提供了一个工具,即一个用C语言编写的程序,名为`find_pid_by_name`,它能够实现通过进程名称查找其PID的功能。 在深入分析这个程序之前,我们需要了解一些基础知识点: 1. **进程标识符(PID)**: Linux系统为每个运行中的进程分配了一个唯一的非负整数标识符,即PID。系统通过这个标识符来管理进程。 2. **进程名称**: 每个进程都有一个名称,通常由运行该进程的程序文件名决定。 3. **Linux命令行工具**: Linux提供了多种命令行工具来管理进程,如`ps`、`top`、`kill`等。其中,`ps`命令可以用来查看当前系统中的进程信息,包括PID和进程名称。 4. **C语言和Linux编程**: C语言是Linux系统编程的主要语言之一。在Linux下进行系统编程,通常会涉及到进程管理、文件操作、网络编程等。 5. **动态库**: 在Linux中,动态库是程序运行时可以被链接和加载的共享库,扩展名为`.so`。动态库提供了可重用的代码,可以被多个程序共享,从而节省内存资源。 接下来,我们可以推断`find_pid_by_name.c`文件可能涉及的知识点: - **文件操作**: 程序可能会读取系统文件如`/proc`文件系统中的信息,`/proc`文件系统提供了系统运行时的动态内核和进程信息。 - **进程信息库(libproc)**: 如果这个程序使用了特定的库来获取进程信息,那么可能会涉及到这个库的使用方法和相关API。 - **系统调用**: 程序可能使用了Linux系统调用,如`getpid()`、`getppid()`等,来获取进程信息。 - **正则表达式**: 如果需要匹配进程名称,程序可能会用到正则表达式来实现复杂名称的匹配。 - **编译和构建**: 作为一个C程序,`find_pid_by_name`需要被编译成可执行文件。这涉及到了C程序的编译过程,可能会用到`gcc`等编译器。 - **脚本封装**: 程序可能会被封装在一个脚本中,以便于在命令行中快速执行。该脚本可以设置环境变量、处理命令行参数等。 - **权限**: 访问系统进程信息通常需要管理员权限,因此在使用该工具时可能需要提升权限。 - **错误处理**: 程序应该能够妥善处理各种错误情况,比如进程名称未找到、权限不足等,并给出相应的提示信息。 综上所述,`find_pid_by_name.rar_LINUX pid`这个压缩包中的文件`find_pid_by_name.c`是一个基于C语言开发的Linux工具,用于通过进程名称查找其对应的PID。它可能涉及到文件操作、系统调用、动态库使用、进程信息处理和正则表达式匹配等技术点,并需要合适的编译和运行环境。这个工具的开发和使用是Linux系统管理中的一个实用技能,对于进行系统监控、故障排查和资源管理的人员来说是非常有用的。

import numpy as np import pandas as pd import os import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split def copy_files(src, dest): src_files = os.listdir(src) for file_name in src_files: full_file_name = os.path.join(src, file_name) if os.path.isfile(full_file_name): shutil.copy(full_file_name, dest) def find_sepsis_file(data_path_dir): id_nosepsis = [] id_sepsis = [] for psv in os.listdir(data_path_dir): pid = pd.read_csv(os.path.join(data_path_dir, psv), sep='|') if 1 in np.array(pid.SepsisLabel): id_sepsis.append(psv) else: id_nosepsis.append(psv) return (id_nosepsis, id_sepsis) if __name__ == "__main__": data_path_A = "E:/谷歌下载/data/training/" data_path_B = "E:/谷歌下载/data/training_setB/" data_path = "E:/谷歌下载/data/all_dataset/" copy_files(data_path_A, data_path) copy_files(data_path_B, data_path) # divide a total of 40,336 populations into septic/no-septic (2,932/37,404) patients id_nosepsis, id_sepsis = find_sepsis_file(data_path) # development dateset (34,285 patients, 2,492 septic & 31,793 non-septic) # validation dataset (6,051 patients, 440 septic & 5,611 non-septic) train_nosepsis, test_nosepsis = train_test_split(id_nosepsis, test_size=0.15, random_state=12306) train_sepsis, test_sepsis = train_test_split(id_sepsis, test_size=0.15, random_state=12306) test_set = np.append(test_nosepsis, test_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_nosepsis.npy", train_nosepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_sepsis.npy", train_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/test_set.npy", test_set)

2023-07-13 上传