下面是运行任意命令返回其标准输出数据的Python代码，或在非零退出码上引发异常:
proc = subprocess.Popen(
cmd,
stderr=subprocess.STDOUT, # Merge stdout and stderr
stdout=subprocess.PIPE,
shell=True)
communication用于等待进程退出:
stdoutdata, stderrdata = proc.communicate()
子进程模块不支持超时——杀死运行超过X秒的进程的能力——因此，通信可能需要很长时间才能运行。
在Windows和Linux上运行的Python程序中实现超时的最简单方法是什么?
当前回答
在Python 3.7.8中超时测试后捕获的输出示例:
try:
return subprocess.run(command, shell=True, capture_output=True, timeout=20, cwd=cwd, universal_newlines=True)
except subprocess.TimeoutExpired as e:
print(e.output.decode(encoding="utf-8", errors="ignore"))
assert False;
异常子进程。TimeoutExpired有输出和其他成员:
cmd -用于生成子进程的命令。 timeout -超时时间，单位为秒。 output -子进程的输出，如果它是由run()或 check_output()。否则,没有。 stdout -输出的别名，用于与stderr对称。 stderr -子进程的stderr输出，如果它被捕获 run()。否则,没有。
更多信息:https://docs.python.org/3/library/subprocess.html#subprocess.TimeoutExpired
其他回答
如果你正在使用python2，请尝试一下
import subprocess32
try:
output = subprocess32.check_output(command, shell=True, timeout=3)
except subprocess32.TimeoutExpired as e:
print e
如果你用的是Unix，
import signal
...
class Alarm(Exception):
pass
def alarm_handler(signum, frame):
raise Alarm
signal.signal(signal.SIGALRM, alarm_handler)
signal.alarm(5*60) # 5 minutes
try:
stdoutdata, stderrdata = proc.communicate()
signal.alarm(0) # reset the alarm
except Alarm:
print "Oops, taking too long!"
# whatever else
虽然我还没有广泛地研究它，但我在ActiveState中发现的这个装饰器似乎对这类事情非常有用。伴随着subprocess.Popen(…， close_fds=True)，至少我已经准备好在Python中编写shell脚本。
我已经在Windows, Linux和Mac上成功地使用了killableprocess。如果你使用Cygwin Python，你将需要OSAF的killableprocess版本，否则本机Windows进程将不会被杀死。
在Python 3.7.8中超时测试后捕获的输出示例:
try:
return subprocess.run(command, shell=True, capture_output=True, timeout=20, cwd=cwd, universal_newlines=True)
except subprocess.TimeoutExpired as e:
print(e.output.decode(encoding="utf-8", errors="ignore"))
assert False;
异常子进程。TimeoutExpired有输出和其他成员:
cmd -用于生成子进程的命令。 timeout -超时时间，单位为秒。 output -子进程的输出，如果它是由run()或 check_output()。否则,没有。 stdout -输出的别名，用于与stderr对称。 stderr -子进程的stderr输出，如果它被捕获 run()。否则,没有。
更多信息:https://docs.python.org/3/library/subprocess.html#subprocess.TimeoutExpired
