从python调用BCP会引发超时异常，然后立即完成

我正在运行一个调用子进程的python脚本。它超时，然后我立即看到子进程（在本例中是BCP调用）完成。事实上，我可以在数据库中看到它是完整的。此外，我可以直接在命令行上运行BCP命令，它工作得很好

下面是我的python脚本向命令提示符显示的内容：

C:\FaceIAPS\StudyDataFiles> py .\RUN_DATA.py
Synchronizing 80 subjects
Subject 11

Starting copy...
Traceback (most recent call last):
  File ".\RUN_DATA.py", line 261, in <module>
    bulk_import(upload_file, 'Facet_Data')
  File ".\RUN_DATA.py", line 171, in bulk_import
    subprocess.check_call("bcp BehaviorResearch.." + table_to_upload_to + " in " +     filename_to_be_uploaded + " -T -c -S
PBB-C202B-2\BEHAVIORRESEARCH -e bulk_copy_errors.log", shell=True, timeout=5)
  File "C:\Python34\lib\subprocess.py", line 554, in check_call
    retcode = call(*popenargs, **kwargs)
  File "C:\Python34\lib\subprocess.py", line 537, in call
    return p.wait(timeout=timeout)
  File "C:\Python34\lib\subprocess.py", line 1157, in wait
    raise TimeoutExpired(self.args, timeout)
subprocess.TimeoutExpired: Command 'bcp BehaviorResearch..Facet_Data in _temp_ -T -c -S     PBB-C202B-2\BEHAVIORRESEARCH -e
bulk_copy_errors.log' timed out after 5 seconds
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 1000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 2000
PS C:\FaceIAPS\StudyDataFiles> 1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 3000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 4000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 5000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 6000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 7000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 8000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 9000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 10000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 11000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 12000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 13000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 14000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 15000
1000 rows sent to SQL Server. Total sent: 16000

16102 rows copied.
Network packet size (bytes): 4096
Clock Time (ms.) Total     : 5164   Average : (3118.13 rows per sec.)

作为未入行人士的参考，“in”是它自己的论点。

以下文件：

超时参数被传递给Popen.wait（）。如果超时 过期时，子进程将被终止，然后再次等待。 TimeoutExpired异常将在子进程之后重新引发 已经终止

委员会确认：

def call(*popenargs, timeout=None, **kwargs):
    with Popen(*popenargs, **kwargs) as p:
        try:
            return p.wait(timeout=timeout)
        except:
            p.kill() # kill on any exception including TimeoutExpired
            p.wait()
            raise

i、 例如，您看到的是预期的行为：如果发生超时，则运行bcp进程的shell（

%COMSPEC%

或

cmd.exe

）应立即终止，从而可能终止bcp进程本身

在子进程已经退出后，您会在控制台中看到缓冲输出被刷新，或者（我不确定）您会看到活动孙子bcp进程的输出，而其父进程

cmd.exe

已经完成（显示新的提示）

删除

shell=True

以避免创建不必要的中间

cmd.exe

进程，从而直接在bcp进程上而不是在shell进程上调用

.kill（）

。

以下文档：

超时参数被传递给Popen.wait（）。如果超时 过期时，子进程将被终止，然后再次等待。 TimeoutExpired异常将在子进程之后重新引发 已经终止

委员会确认：

def call(*popenargs, timeout=None, **kwargs):
    with Popen(*popenargs, **kwargs) as p:
        try:
            return p.wait(timeout=timeout)
        except:
            p.kill() # kill on any exception including TimeoutExpired
            p.wait()
            raise

i、 例如，您看到的是预期的行为：如果发生超时，则运行bcp进程的shell（

%COMSPEC%

或

cmd.exe

）应立即终止，从而可能终止bcp进程本身

在子进程已经退出后，您会在控制台中看到缓冲输出被刷新，或者（我不确定）您会看到活动孙子bcp进程的输出，而其父进程

cmd.exe

已经完成（显示新的提示）

---

删除

shell=True

以避免创建不必要的中间

cmd.exe

进程，从而直接在bcp进程而不是shell进程上调用

.kill（）

。

您到底问了什么问题？您到底问了什么问题？这是正确的。不管出于什么原因，壳牌公司出现了问题，但bcp运作良好。最终，要绕过shell，我不仅要删除shell=True。我还必须重新编写调用以在列表中传递每个参数。这是正确的。不管出于什么原因，壳牌公司出现了问题，但bcp运作良好。最终，要绕过shell，我不仅要删除shell=True。我还必须重新编写调用以在列表中传递每个参数。