Python 自动化脚本如何避免失控

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time.sleep()不可靠因只延时不管状态,易致报错或漏数据;应改用显式等待、进程清理、i/o超时及分级日志。

Python 自动化脚本如何避免失控

为什么 time.sleep() 不是可靠的流程控制手段

它只管“停”,不管“等”——脚本可能在目标进程还没启动、文件还没写完、网页元素还没渲染时就继续执行,结果不是报错就是漏数据。time.sleep(5) 看似稳妥,实则把不确定性从代码逻辑里赶到了时间维度上。

  • 真实场景下,网络延迟、磁盘 IO、CPU 负载都会让“等 5 秒”变得毫无意义
  • time.sleep() 替代状态判断,等于把重试逻辑外包给运气
  • 更糟的是,它会拖慢整个脚本,尤其在批量任务中,积少成多直接拉垮吞吐量
  • 推荐改用显式等待:比如 selenium.webdriver.support.ui.WebDriverWait 配合 expected_conditions,或对文件用 os.path.exists() + 循环轮询(加超时)

子进程管理不当导致僵尸进程

subprocess.Popen() 启动外部命令后,如果没显式调用 .wait().communicate() 或没设置 start_new_session=True,子进程可能脱离父进程控制,变成僵尸或孤儿进程。linux 下积累多了会耗尽 PID 表,windows 则可能卡住句柄或端口。

  • 务必在 Popen 后配对处理:要么 proc.communicate(timeout=30),要么 proc.wait(timeout=30)
  • 避免裸写 subprocess.run(..., shell=True) —— 它默认不设超时,卡死无感知
  • 若需后台长期运行,用 start_new_session=True 并记录 proc.pid,方便后续信号控制
  • finally 块或上下文管理器中做清理,防止异常跳过回收

没有超时机制的 I/O 操作极易挂死

http 请求、数据库查询、串口读取、文件锁等待……任何依赖外部响应的操作,一旦对方失联或响应异常缓慢,脚本就会无限阻塞。这不是“慢”,是彻底失控。

  • requests.get(url) 必须带 timeout=(3, 7)(连接+读取),不设 timeout 等同于放弃控制权
  • sqlite3.connect()timeout=5 参数,否则遇到锁表直接卡死
  • serial.Serial() 时,timeoutwrite_timeout 都得明确设值,别依赖默认的 None
  • 自定义轮询逻辑(如等某个标志文件出现)必须内置计数器或 time.time() 超时判断,不能只靠 while True

日志和异常没分级也没落盘,出问题根本找不到线索

只靠 print() 或裸抛异常,等于把故障诊断工作推给运行时运气。脚本跑在服务器、定时任务或 docker 里时,控制台输出瞬间消失,你连它是否启动过都不知道。

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  • 禁用裸 print(),统一走 Logging,至少设 level=logging.INFO,关键步骤打 logging.debug()
  • 捕获异常后,必须 logging.exception() 或至少 logging.Error(str(e)),不能只写 except: pass
  • 日志文件路径用绝对路径,比如 /var/log/mybot/run.log,避免相对路径在 crontab 中失效
  • 对关键状态(如“已获取 Token”“已提交第127条数据”)做幂等标记,例如写入临时文件或数据库 status 字段,便于中断后续跑

真正难的不是让脚本“跑起来”,而是让它在没人盯着的时候,知道自己该停在哪、为什么停、下次从哪接着干。超时、状态等待、进程生命周期、可追溯日志——这四块缺一不可,漏掉任一环,自动化就只是个看起来很美的定时炸弹。

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