Windows下Python异常重启与定时监视：打造杀不死的程序

"杀不死的Python程序：Windows下实现Python出错后重启且定时监视重启" 本文主要探讨了在Windows环境下，如何编写一个能够在出现错误时自动重启并定时监视的Python程序。这个需求源于一个需要处理10000多个IP地址归属地查询的任务，由于使用淘宝API的不稳定性和可能出现的各种异常，作者决定创建一个具有自我恢复和监控功能的Python脚本。 在Python中，多进程和多线程编程是实现并发处理的关键。多进程可以使程序在不同CPU核心上同时运行，提高执行效率，而多线程则允许在单个进程中同时执行多个任务。在处理IP查询这样的任务时，可以利用这些特性来并行处理数据，提高整体性能。 异常处理是程序稳定性的保障，通过使用try-except语句，可以捕获和处理运行时可能发生的错误，例如HTTPError、RemoteDisconnected和TimeoutError等。当捕获到异常时，程序可以记录错误信息并执行重启逻辑，确保任务不会因为临时的故障中断。 定时执行任务是通过定时器或调度库实现的，比如Python的`schedule`库。它可以设置固定的间隔时间，定期检查程序的工作进度。如果发现进度过慢，可能是因为程序进入了假死状态，此时程序应当触发重启机制。 为了在重启过程中保持状态，程序需要使用配置文件或数据库来存储当前的工作进度。全局变量也可以用来保存一些关键信息，但需要注意避免在多线程或多进程环境中引发的数据竞争问题。在重启后，程序读取这些保存的状态，继续未完成的工作。 解决方案分为两个主要模块： 1. 守护模块（schedule.py）：负责定时检查程序的工作进度，如果发现进度异常，则触发重启逻辑。 2. 异常处理模块：在主程序中，捕获可能的异常，保存当前的工作状态，并在重启后加载这些状态。 通过这种方式，作者成功地构建了一个能够自我修复并持续运行的Python程序，即使在面对各种异常情况和潜在的假死状态时，也能保证任务的顺利完成。这个解决方案对于处理长时间运行且需要高稳定性的Python应用程序具有很高的参考价值。