Курс Python → Ограничение ресурсов в Python
Для ограничения использования процессора и памяти в Python можно воспользоваться модулем resource. Для начала необходимо получить значения нежёсткого и жёсткого лимитов для конкретного ресурса (например, RLIMIT_CPU для ограничения использования процессора). Для этого можно воспользоваться функцией getrlimit, которая принимает в качестве аргумента константу, определяющую ресурс.
import resource
import signal
# Получаем значения нежёсткого и жёсткого лимитов для RLIMIT_CPU
soft_limit, hard_limit = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)
Затем необходимо установить лимит, используя некоторое число секунд (или другую единицу измерения времени) в качестве аргумента. Для этого можно воспользоваться функцией setrlimit, передав ей новое значение нежёсткого лимита и ранее полученное значение жёсткого лимита.
# Устанавливаем лимит использования процессора в 5 секунд
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (5, hard_limit))
Далее необходимо зарегистрировать обработчик сигнала, который будет инициировать процедуру выхода из программы при превышении установленного лимита. Для этого можно воспользоваться модулем signal и функцией signal.signal, указав соответствующий сигнал (например, signal.SIGXCPU для превышения времени процессора).
# Регистрируем обработчик сигнала SIGXCPU
def signal_handler(signum, frame):
print("Превышено время использования процессора")
exit()
signal.signal(signal.SIGXCPU, signal_handler)
Для ограничения использования памяти можно также использовать модуль resource. После получения значений нежёсткого и жёсткого лимитов для нужного ресурса (например, RLIMIT_AS для ограничения использования памяти), необходимо установить ограничение с помощью функции setrlimit, передав размер ограничения и значение жёсткого лимита.
# Получаем значения нежёсткого и жёсткого лимитов для RLIMIT_AS
soft_limit, hard_limit = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)
# Устанавливаем лимит использования памяти в 100 МБ
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (100 * 1024 * 1024, hard_limit))
Другие уроки курса "Python"
- Оператор Walrus: правильное использование
- Метод __getitem__ в Python
- Измерение потребления памяти при сортировке
- Дефолтные параметры в Python
- Удаление знаков препинания в Python
- Установка и использование pyshorteners
- Pillow: работа с изображениями
- Defaultdict в Python
- Фильтрация элементов с помощью islice
- Преобразование данных в Python
- Базовые объекты Python
- Переворот строки с использованием цикла
- Аннотации типов в Python
- Библиотека funcy: удобные утилиты
- Настройка нарезки списков
- Многострочные комментарии в Python
- Передача аргументов через **arguments
- Частичное совпадение пользовательского ввода в Python 3.10
- Генераторы в Python
- Изменения в обработке логических значений
- Правила именования переменных
- Принципы LSP и ISP в Python
- Работа с индексами списков
- Вывод переменной и строки в Python
- Установка и использование howdoi
- Класс UserDict: дополнительная функциональность
- List Comprehension Tutorial
- Основные функции и модули Python
- Объединение строк с помощью метода join
- Комментарии в Python
- Создание новых списков в Python
- Переопределение метода __or__()
- Лямбда-функции в Python
- Сортировка с помощью key
- Замена символов в строке
- Concrete Paths в Python
- Списковое включение в Python
- Оптимизация памяти с slots
- Библиотека Rich: форматирование текста
- f-строки в формате строк
- Просмотр внешних файлов в %pycat
- Преобразование генераторов в циклы
- Стать Python-разработчиком
- Генераторы в Python
