Python实现常驻运行的方式有多种，可以通过使用守护进程、使用计划任务、使用循环结构等方式来实现。其中，守护进程是一种常见且有效的方法，因为守护进程能够在后台持续运行，而不需要用户干预。下面我们详细探讨守护进程的实现方法。
守护进程（Daemon）在后台运行，不与用户直接交互，通常用于需要长时间运行的任务，比如服务器进程、后台服务等。Python中可以通过threading模块或multiprocessing模块来创建守护进程，也可以使用第三方库如daemonize。
一、使用 THREADING 模块实现守护进程
threading模块是Python标准库中的一部分，提供了创建和管理线程的功能。线程是操作系统能够调度的最小单位，线程本身是一个轻量级的进程，可以利用多核CPU的优势提高程序的并发能力。
1.1 创建守护线程
在Python中，可以通过设置线程的daemon属性为True来创建守护线程。守护线程将在主线程结束时自动退出。
import threading
import time
def background_task():
while True:
print("Running background task")
time.sleep(1)
创建线程
t = threading.Thread(target=background_task)
设置为守护线程
t.setDaemon(True)
启动线程
t.start()
主线程
print("Main thread is running")
time.sleep(5)
print("Main thread is exiting")
在这个例子中，background_task函数是一个无限循环的任务，作为守护线程运行。当主线程结束时，守护线程会自动退出。
1.2 线程的适用场景
线程适合用于I/O密集型任务，比如网络请求、文件操作等，因为Python的全局解释器锁（GIL）限制了CPU密集型任务的多线程并发性能。如果任务是CPU密集型的，可以考虑使用multiprocessing模块。
二、使用 MULTIPROCESSING 模块实现守护进程
multiprocessing模块用于创建多个进程，每个进程有自己的Python解释器和内存空间。多进程可以有效利用多核CPU的计算能力，非常适合CPU密集型任务。
2.1 创建守护进程
使用multiprocessing.Process创建进程，并将daemon属性设为True。
import multiprocessing
import time
def background_process():
while True:
print("Running background process")
time.sleep(1)
创建进程
p = multiprocessing.Process(target=background_process)
设置为守护进程
p.daemon = True
启动进程
p.start()
主进程
print("Main process is running")
time.sleep(5)
print("Main process is exiting")
与线程类似，守护进程会在主进程结束时自动退出。
2.2 进程的适用场景
多进程适合用于CPU密集型任务，比如复杂计算、数据处理等，因为每个进程都有自己的Python解释器，不受GIL限制。
三、使用 DAEMONIZE 库创建守护进程
daemonize是一个第三方库，提供了更为简便的方式来创建守护进程。通过使用此库，可以轻松将Python脚本转换为守护进程。
3.1 安装 DAEMONIZE 库
可以通过pip安装daemonize库：
pip install python-daemonize
3.2 使用 DAEMONIZE 创建守护进程
daemonize库通过封装底层系统调用，提供了易于使用的接口。
from daemonize import Daemonize
import time
def main():
while True:
print("Daemon is running")
time.sleep(1)
守护进程的PID文件
pid = "/tmp/test_daemon.pid"
创建守护进程
daemon = Daemonize(app="test_app", pid=pid, action=main)
启动守护进程
daemon.start()
使用Daemonize类可以快速将任意Python函数转换为守护进程。需要注意的是，守护进程的PID文件路径需要可写，以便守护进程记录自身PID。
四、使用 SCHEDULER 计划任务实现常驻运行
在某些情况下，我们可能只需要定期执行某个任务，而不需要持续运行一个守护进程。这时可以考虑使用Python的计划任务调度库，如schedule。
4.1 安装 SCHEDULE 库
使用pip安装schedule库：
pip install schedule
4.2 使用 SCHEDULE 实现计划任务
schedule库提供了一个简洁的接口来定义定期任务。
import schedule
import time
def job():
print("Scheduled job is running")
每隔1分钟运行一次任务
schedule.every(1).minutes.do(job)
while True:
# 检查并运行任务
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
在这个例子中，job函数每隔1分钟执行一次。schedule.run_pending()会检查并运行所有待执行的任务。
五、基于服务管理器实现常驻运行
在Linux系统中，可以使用systemd等服务管理器将Python脚本作为服务运行，实现常驻运行。这种方式适合需要长期稳定运行的服务。
5.1 创建 SYSTEMD 服务文件
在/etc/systemd/system/目录下创建一个服务文件，如my_service.service：
[Unit]
Description=My Python Service
[Service]
ExecStart=/usr/bin/python3 /path/to/your_script.py
Restart=always
[Install]
WantedBy=multi-user.target
5.2 管理服务
使用systemctl命令管理服务：
# 启动服务
sudo systemctl start my_service
设置开机自启动
sudo systemctl enable my_service
查看服务状态
sudo systemctl status my_service
通过以上方式，可以将Python脚本作为系统服务运行，实现常驻运行。
六、总结
实现Python脚本常驻运行的方式多种多样，根据具体需求选择合适的方式。守护进程适合长时间运行的后台任务，计划任务适合定期执行的任务，系统服务适合需要稳定运行的服务。在实际应用中，可以结合多种方式，实现最优的运行效果。无论选择哪种方式，都需要注意资源管理和异常处理，确保脚本能够稳定运行。
相关问答FAQs：
如何让Python脚本在后台运行？
要让Python脚本在后台运行，可以使用操作系统的任务调度工具。例如，在Linux系统中，可以使用nohup命令或screen工具来实现；在Windows系统中，可以通过使用“任务计划程序”来设置脚本的定时运行。确保脚本没有与终端交互的部分，以避免在后台运行时出现问题。
如何处理Python脚本中的异常以确保其常驻运行？
在编写常驻运行的Python脚本时，异常处理是至关重要的。可以使用try...except块来捕获可能发生的异常，并在发生异常时记录日志或发送通知。利用while True循环可以确保程序在遇到异常后重新启动，保持其持续运行状态。
是否可以使用第三方库来实现Python脚本的常驻运行？
是的，有许多第三方库可以帮助实现Python脚本的常驻运行。例如，supervisor是一个流行的进程管理工具，它可以监控和控制Python脚本的运行，确保它们在崩溃后自动重启。另一个选择是使用systemd，这是Linux系统中的一种服务管理器，可以将Python脚本作为服务运行并自动重启。
