如何使用python检查状态或终止外部进程

我有一个在web服务器上运行的python脚本。然后调用main函数，当它返回时，它只休眠几秒钟，然后再次被调用。它的目的是收集用户添加的任何新上传视频，并将其转换为webm，将中间帧作为图像和其他一些时髦的东西。我正在使用对ffmpeg的外部调用。下面的代码片段显示了我如何调用它

    duration = output[durationIndex+10:durationIndex+18]
    durationBits = duration.split(":")
    lengthInSeconds = (int(durationBits[0])*60*60) + (int(durationBits[1])*60) + (int(durationBits[2]))

    child = subprocess.Popen(["ffmpeg","-y","-i",sourceVideo,"-f","mjpeg","-vframes","1","-ss",str(lengthInSeconds/2),destination], shell=True, stderr=subprocess.PIPE)
    output = ""
    while True:
        out = child.stderr.read(1)
        if out == '' and child.poll() != None:
            break
        if out != '':
            output += out

    updateSQL = "update `videos_graduatevideo` set thumbnail = '" + str(destination) + "' where `original_video` = '" + sourceVideo + "'"
    cursor.execute(updateSQL)

此脚本正在Windows atm机上运行，但在开发完成后，我可能会将其部署到Unix系统上

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问题是。我需要这个python脚本来保持运行。如果ffmpeg出现问题并且我的脚本挂起，用户上传的视频将处于“挂起”状态，直到我打开python脚本。我知道我有一个特定的mov文件使ffmpeg无法确定地挂起。是否有什么方法可以检查一个进程运行了多长时间，如果它运行的时间太长，就将其关闭？

步骤1。不要使用CGI脚本。使用框架

第二步。不要在创建响应的函数中直接启动子流程。使用

这个进程一直在服务器上运行。它独立于任何框架，并且从django填充的同一个db读取数据

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第二步，再一次。不要让此子进程一直运行。使用芹菜，以便在请求到达时启动，处理该请求（并且仅处理该请求），然后停止

我同意S.Lott的观点，在体系结构中考虑使用MQ似乎会使您受益，但对于这个特定问题，我认为您可以使用

对于您创建的每个进程，保存创建时间（类似于

datetime.datetime.today（）

就足够了）。然后每隔一分钟左右检查一次打开的进程和时间列表，并使用Popen获取不应该存在的进程和时间。send_signal（signal）、terminate（）或kill（）

例如：

import time
from subprocess import Popen
from datetime import datetime
jobs = []
max_life = 600 # in seconds

def reap_jobs(jobs):
  now = datetime.datetime.today()
  for job in jobs:
    if job[0] < now - datetime.timedelta(seconds=max_life)
      job[1].kill()
      # remove the job from the list if you want. 
      # but remember not to do it while iterating over the list

for video in list_of_videos:
  time = datetime.datetime.today()
  job = Popen(...)
  jobs.append((time,child))

while True:
  reap_jobs(jobs)
  time.sleep(60)

导入时间
从子流程导入Popen
从日期时间导入日期时间
工作=[]
最大寿命=600秒
def收割作业（作业）：
now=datetime.datetime.today（）
工作中的工作：
如果作业[0]

看一看，它监视您指定的流程，并根据您的监视条件执行一些操作。例如，它可以监视cpu使用情况，并在cpu使用率超过50%时重新启动进程：

# code in Ruby
# copyied from the documentation
w.restart_if do |restart|   
  restart.condition(:cpu_usage) do |c|
    c.above = 50.percent
    c.times = 5
  end
end

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有一个python模块，它提供一个接口，用于以可移植的方式检索所有正在运行的进程和系统利用率（CPU、磁盘、内存）的信息，实现命令行工具提供的许多功能，例如：ps、top、df、kill、free、lsof、free、netstat、ifconfig、nice、ionice、iostato、iotop、uptime、tty:。它应该会有帮助。

因为控制脚本是启动它的脚本，而且您希望根据时间而不是系统资源使用情况来终止它，所以它应该相当简单。下面是经过一些修改的示例代码；查找带有注释的行

import time
timeout = 60 #child is allowed to run for 1 minute.
duration = output[durationIndex+10:durationIndex+18]
durationBits = duration.split(":")
lengthInSeconds = (int(durationBits[0])*60*60) + (int(durationBits[1])*60) + (int(durationBits[2]))

child = subprocess.Popen(["ffmpeg","-y","-i",sourceVideo,"-f","mjpeg","-vframes","1","-ss",str(lengthInSeconds/2),destination], shell=True, stderr=subprocess.PIPE)
killtime = time.time() + timeout #timestamp after which the child process should be killed
output = ""
while True:
    out = child.stderr.read(1)
    if out == '' and child.poll() != None:
        break
    if out != '':
        output += out
    if time.time() > killtime: #check if 60 seconds have passed
        child.kill() #tell the child to exit
        raise RuntimeError("Child process still going %i seconds after launch" %killtime) #raise an exception so that updateSQL doesn't get executed

updateSQL = "update `videos_graduatevideo` set thumbnail = '" + str(destination) + "' where `original_video` = '" + sourceVideo + "'"
cursor.execute(updateSQL)

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您可以将RuntimeError更改为其他内容，或者让它设置一个标志而不是引发异常，这取决于您还需要它做什么。kill（）行将导致子进程死亡，但这可能不是结束它的最优雅的方式。如果将其部署在posix系统上，则可以使用os.system（'kill-s15%i'%child.pid'）来更优雅地杀死它

你在回答中假设了很多我使用的是django，但是这个过程一直都在服务器上运行。它独立于任何框架，从django填充的同一个db读取数据没有创建响应，只是在创建响应时填充一些db字段done@DrLazer当前位置我在回答中假设了很多，因为你在问题中没有提供太多细节。帮我们所有人一个忙，更新你的问题，使其包含所有事实。在对答案的评论中隐藏事实对其他人没有太大帮助。我提供了足够的细节来涵盖我所问的问题。我几乎不会在一个问题中为系统编写整个规范。@DrLazer：“这个讨论很愚蠢”。不，不是。如果你需要提供更多的事实，你需要更新问题。这很简单。不要指责别人假想。通过更新问题纠正假设。请不要抱怨。请更新问题以更正假设。就这些。@DrLazer：“它的内存使用量被卡在4900K上了”？真实的物理记忆？或者普通的交换空间内存被悄悄地从真实内存中交换出来并被忽略？我有完全相同的问题（我使用的是挂架而不是Django）。我编写了一个带有数据库访问的外部程序（如果你给它Django设置，你可以使用你的模型）和一个ajax轮询系统来获得结果。他得到了支持。