设想这样一个场景,你要给一个项目开发测试程序,程序开始运行的时候,会创建初始环境,测试完成以后,会清理环境。

Python退出时强制运行一段代码的实现方法 

这段逻辑本身非常简单:

setup()
test()
clean()

但由于测试的代码比较复杂,你总是在调试的时候程序异常,导致每次clean()函数还没有来得及运行,程序就崩溃了。

你可能想到,如果这样写会怎么样呢:

setup() 
try: 
  text() 
except Exception as e: 
  print('运行异常:', e) 
clean() 

似乎看起来,程序一定会运行到clean()函数,但是,如果你代码写的多,你就应该知道,滥用try...except...会让你非常痛苦。例如它突然给你打印一个运行异常: 1。你根本不知道是哪里出了问题,也不知道具体出了什么问题。为了找到问题,你必须让程序把错误爆出来。但这样一来,clean()又不能正常运行了。

有什么办法,既能让程序报错,又能在报错已经还能运行clean()呢"htmlcode">

import atexit 
 
@atexit.register 
def clean(): 
  print('清理环境相关的代码') 
 
setup() 
test() 

这样一来,我们不需要显式调用clean函数了。无论程序正常结束,还是程序异常报错,clean函数里面的内容总会执行。

如下图所示:

Python退出时强制运行一段代码的实现方法

atexit使用中有下面几个注意事项:

你可以注册多个退出函数,他们会按照注册时间从晚到早以此执行。例如:

import atexit 
 
@atexit.register 
def clean_1(): 
  ... 
 
@atexit.register 
def clean_2(): 
  ... 

会先运行clean_2()后运行clean_1()

  • 如果clean()函数有参数,那么你可以不用装饰器,而是直接调用atexit.register(clean_1, 参数1, 参数2, 参数3='xxx')。
  • 如果程序是被你没有处理过的系统信号杀死的,那么注册的函数无法正常执行。
  • 如果发生了严重的Python内部错误,你注册的函数无法正常执行。
  • 如果你手动调用了os._exit(),你注册的函数无法正常执行。
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。