Python标准库之resource模块管理资源和资源限制

Python标准库 2024-02-20 506

Python的标准库resource模块提供了一个接口，用于管理系统资源和资源限制。它允许您获取和设置各种资源的限制，例如CPU时间、内存使用量、文件描述符等。在本文中，我们将深入探讨resource模块的功能，并通过一些简单的代码演示来展示其用法。

1. 获取资源限制

要获取资源限制，我们可以使用resource.getrlimit(resource)函数。这个函数接受一个resource参数，用于指定要获取的资源类型。它返回一个元组，包含软限制和硬限制的值。

以下是resource模块支持的资源类型：

resource.RLIMIT_CORE: 核心转储大小限制
resource.RLIMIT_CPU: CPU时间限制
resource.RLIMIT_FSIZE: 可创建的文件的最大字节数
resource.RLIMIT_DATA: 数据段的最大字节数
resource.RLIMIT_STACK: 栈的最大字节数
resource.RLIMIT_RSS: 最大驻留集大小
resource.RLIMIT_NOFILE: 可以打开的文件描述符的最大数量
resource.RLIMIT_AS: 地址空间的最大大小

让我们看一个简单的示例来获取和显示CPU时间限制：

import resource

# 获取CPU时间限制
soft_limit, hard_limit = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)

print("软限制：", soft_limit)
print("硬限制：", hard_limit)

2. 设置资源限制

要设置资源限制，我们可以使用resource.setrlimit(resource, limits)函数。它接受两个参数，一个是resource，用于指定要设置的资源类型，另一个是limits，包含软限制和硬限制的值。

让我们看一个设置文件大小限制的例子：

import resource

# 获取文件大小限制
soft_limit, hard_limit = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_FSIZE)
print("当前文件大小软限制：", soft_limit)

# 设置新的文件大小限制
new_soft_limit = 1024  # 1KB
new_hard_limit = 2048  # 2KB
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_FSIZE, (new_soft_limit, new_hard_limit))

# 再次获取文件大小限制并显示
soft_limit, hard_limit = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_FSIZE)
print("新的文件大小软限制：", soft_limit)

3. 超出资源限制的处理

当程序超出资源限制时，会引发ResourceError异常。要捕获此异常并进行适当处理，您可以使用try-except块。

import resource

try:
    # 尝试分配超出可用内存的大块数据
    data = bytearray(10**9)  # 1 GB
except resource.ResourceError as e:
    print("资源不足:", e)

4. 其他资源限制

我们还可以通过resource模块来获取和设置其他资源限制，例如打开文件的数量限制、堆栈大小限制等。以下是一个设置文件描述符限制的示例：

import resource

# 获取当前文件描述符限制
soft_limit, hard_limit = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_NOFILE)
print("当前文件描述符软限制：", soft_limit)

# 设置新的文件描述符限制
new_soft_limit = 100
new_hard_limit = 150
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_NOFILE, (new_soft_limit, new_hard_limit))

# 再次获取文件描述符限制并显示
soft_limit, hard_limit = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_NOFILE)
print("新的文件描述符软限制：", soft_limit)

resource模块提供了一种简单的方法来管理系统资源和资源限制。通过获取和设置资源限制，我们可以更好地控制程序的行为，防止资源耗尽和崩溃。然而，请注意，设置资源限制可能会影响程序的性能和功能，所以应该谨慎使用。

以上是resource模块的简单介绍和代码演示。通过使用这个模块，您可以更好地了解和管理Python程序的资源使用情况，从而使程序在不同环境下运行更稳定、更可靠。

本文地址：https://www.cnpython.com/sl/resource

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