Python在Linux中如何优雅退出？ (python linux 退出)
Python是一门高级编程语言，广泛用于开发各种应用程序。在Linux中使用Python编程非常方便，但是在退出Python时，有时会遇到一些问题。本文将介绍几种优雅退出Python的方法，以帮助Linux用户更好地使用Python编程。
1. 使用exit()函数
在Python中，可以使用exit()函数来退出程序。这个函数会引发一个SystemExit异常，这个异常会被Python解释器捕获并退出程序。通过调用exit()函数退出Python，可以确保程序的状态保存得到有效处理，并且不会造成Python解释器问题。
如果在使用exit()时，程序还有一些资源没有被释放或清理，可以使用try-except语句来捕捉异常。
下面是一个简单的例子：
“`
try:
exit()
except SystemExit:
print(“程序已退出。”)
“`
2. 使用Ctrl + D快捷键
在Linux终端中，按下Ctrl + D组合键可以退出Python解释器。这个方法不需要任何额外的代码，非常方便，但是要注意，它将立即关闭Python解释器，可能会造成程序被强行终止的情况。
如果在某一时刻使用Ctrl + D退出Python，可能会导致程序无法正确处理文件写入、数据库连接、网络连接等一些需要关闭的资源。
3. 使用atexit模块
atexit模块是Python内置的模块，可以在程序退出时自动执行指定的函数。使用atexit模块可以确保程序在退出时一定会执行一些清理逻辑。
下面是一个简单的例子，演示了如何在程序退出时执行清理函数：
“`
import atexit
def clean_up():
print(“清理完成。”)
atexit.register(clean_up)
“`
在这个例子中，clean_up函数会在程序退出时被自动调用，这个函数可以执行某些清除资源的逻辑。在Python程序中使用atexit模块优雅退出，可以确保资源得到正常释放。
4. 使用sys模块
sys模块是Python内置的模块，它包含了许多有用的工具函数和变量。sys模块中有一个名为exit()的函数，它们可以立即终止程序的执行。但是，使用sys.exit()时要注意它与exit()函数的区别。
sys.exit()可以设置退出程序时的返回值，这个值可以让程序在退出时向操作系统返回一些状态信息。使用sys.exit()函数时，程序可以正常退出并且在退出时可以留下一些程序运行的状态信息。
下面是一个简单的例子：
“`
import sys
def exit_code():
sys.exit(1)
exit_code()
“`
在这个例子中，使用sys.exit()退出程序，参数1表示程序在退出时返回的状态码。这个状态码可以传递给操作系统，以传达程序在退出时的状态信息。
本文介绍了四种优雅退出Python的方法，包括使用exit()函数、Ctrl + D快捷键、atexit模块和sys模块。为了确保程序的状态被正确保存和资源得到正常释放，我们应该尽可能地优雅地退出Python。同时，我们还应该根据实际情况选择相应的方法，以确保程序的健壮性和可靠性。
相关问题拓展阅读：
python linux
Python与Linux有着密切的关系。Linux是一个自由软件团或野和开放源码的类Unix操作系统，Python是一种高级编程语言团孙。它们都是开源的，并且可以免费使用。
Python在Linux系统中得到了广泛应用，特塌喊别是在系统管理、网络编程、Web开发、科学计算、数据分析等领域。Linux作为一种强大的服务器操作系统，Python也因其简洁、易读、易学以及丰富的库而成为了Linux服务器端开发的重要工具。同时，Python内置了许多Linux系统操作的模块和工具，如os和subprocess模块，使得Python在与Linux交互和管理方面表现得非常出色。
此外，Linux和Python社区之间也有很多的合作和交流，如通过Python实现Linux桌面环境（如Ubuntu Unity桌面）和Linux软件包管理器（如apt-get）等。因此，学习Python也可以帮助人们更好地理解和使用Linux操作系统。
如何使用Python动态控制Linux系统的内存占用百分比
如何使用Python动态控制Linux系统的内存占用百分比?
近期有网上朋友寻求帮助：如何通过脚本动态控制Linux系统的内存占用百分比？经过一番百度+编写调试，终于初步完成了动态控制Linux系统内存占用百分比。现写出来以帮助更多的朋友。
1 前言
根尺孙历据需求是动态控制Linux系统内存占用百分比，比如当前内存占用30%，如果设置内存占用为70%，则需要申请内存使达到占用70%；如果再降低到40%，则需要释放部分申请的内存。其实脚本的本质是内存动态申请与释放。
注意：凯猛因为Python脚本运行之前内存有一定占用，故设定内存占用不能低于该百分比。
2 内存动态申请
通过查询资料，使用Python动态申请内存块，可以使用ctypes包中的函数，导入包及代码如下所示：
>>> from ctypes import *
>>> mem=create_string_buffer(1024)
说明：内存申请使用create_string_buffer()函数，上面申请了1024字节的内存块。
下面演示申请100MB内存前后变化
申请前如下图所示：
使用代码如下：
>>>mem=create_string_buffer()
申请后如下图所示：
从上述两幅图中可以看出，申请内存前内存占用295MB，申请后内存占用397MB，增加了约100MB内存占用。
3 内存动态释放
由于Python对内存是有垃圾回收机制的，采用对象引用计数方式。当对象的引用计数为0时，启动垃圾回收GC。此处内存动态释放就是使用该原理。
代码如下：
>>> mem=None
释放后内存占用如下图所示：
内存占用由397MB降低到297MB，释放了100MB内存占用。
说明：将None赋值给对象mem后陵搜，mem对象的引用计数即为0，此时垃圾回收启动，释放mem对象占用的内存。
4 系统总内存、占用内存检测
由于需要设定内存占用百分比，故需要获取系统总物理内存和占用内存。本文使用的方法是读取系统文件“/proc/meminfo”，从中解析出总内存大小以及当前内存占用大小等内存相关的信息。该文件内容格式如下图所示：
代码片段如下所示：
f = open(“/proc/meminfo”)
lines = f.readlines()
f.close()
for line in lines:
if len(line) MB
n=1024* 1024
used=float(mem)/ n
total=float(mem)/ n
rate=used/total* 100
p={‘used’:used,’total’:total,’rate’:rate}
return p
# Display Current Memory Info
def print_memory_info(mem):
# Get SimpleMemory Info
p=get_memory_info(mem)
print(“Used(MB):%d\tTotal(MB):%d\tUsedRate:%d%%”%(p, p, p))
# Get Rate Of Memory Used To Be Setted(Integer Formate)
def input_memory_used_rate(org_rate):
# Byte -> MB
n=1024* 1024
while(True):
mem=get_memory_stat()
print_memory_info(mem)
input_str=raw_input(“Input UsedMemory`s Rate or q to exit:”)
if(len(input_str)== 0):
continue
if(“q”== input_str):
info={‘rate’:0,’used’:mem/ n}
return info
if(“Q”== input_str):
info={‘rate’:0,’used’:mem/ n}
return info
try:
rate=float(input_str)
if((rate>=org_rate)and (ratepre_used
cur_used=pre_used
while(True):
# To Calc FreeMemory Or Allocate Memory ?
need_new=dest_mem-n_chg>=pre_used
need_del=dest_mem+n_chg=0)):
p=list
del list
p=None
dest_mem=dest_mem+n_chg
cur_used=cur_used-n_chg
else:
return”end”
print(“****** MemoryUsed(MB):%d”%(cur_used))
# Entry Of Program
# List Of Memory Object, 10MB Of One Object
list=
# Get Current Memory Info
mem=get_memory_stat()
# Get Simple Memory Info
p=get_memory_info(mem)
org_rate=p
total=p
while(True):
# Get Rate OfMemory To Be Used
info=input_memory_used_rate(org_rate)
new_rate=float(info)
pre_used=float(info)
# Set Rate OfMemory To Be Used
rtn=set_memory_used_rate(new_rate, total, pre_used, list)
if(not rtn):
print(“bye!”)
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