项目方案：解决Python运行执行框消失问题
1. 背景和问题描述
在使用Python编程过程中，经常会遇到执行较长时间的代码，特别是涉及到大量数据处理和复杂计算的情况下。然而，当代码执行时间较长时，Python的运行执行框（例如Jupyter Notebook、IPython、终端等）可能会因为长时间无响应而消失，导致无法获取程序的运行结果和其他输出信息。这给开发者带来了不便和困扰，尤其是在调试和排查问题时。
为了解决这个问题，本项目提出了一种方案，通过合理的代码设计和使用相应的工具和技术，来确保长时间运行的Python代码执行过程可控、可预测，并且能够及时获取执行结果和输出信息。
2. 方案设计
2.1 利用异步编程
Python的异步编程模型可以显著提高程序的并发性和响应性，特别适用于处理I/O密集型任务。通过使用异步编程框架（例如asyncio），可以将长时间运行的任务放在后台执行，同时保持程序的可控性。
以下是使用异步编程解决问题的示例代码：
import asyncio
async def long_running_task():
# 长时间运行的任务逻辑
await asyncio.sleep(10) # 模拟耗时操作
return "Task completed"
async def main():
# 启动长时间运行的任务
task = asyncio.create_task(long_running_task())
# 执行其他操作
print("Working on something else...")
# 获取任务结果
result = await task
print("Task result:", result)
asyncio.run(main())
上述代码中，long_running_task函数是一个模拟的长时间运行任务，通过await asyncio.sleep(10)模拟任务的耗时操作。main函数是程序的入口，其中通过asyncio.create_task创建了一个后台任务，并通过await task获取任务的执行结果。中间的print语句可以执行其他操作，例如处理其他任务、输出日志等。
2.2 使用日志记录
使用日志记录是一种常用的调试和排查问题的方法，可以在代码执行过程中实时记录各种信息。通过在长时间运行的任务中添加适当的日志记录，可以在运行过程中随时查看任务的进展和输出信息，而不必依赖于运行执行框。
以下是使用logging模块添加日志记录的示例代码：
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
def long_running_task():
logger.info("Task started")
# 长时间运行的任务逻辑
logger.info("Working on something...")
# ...
logger.info("Task completed")
在上述代码中，通过logging.getLogger(__name__)获取日志记录器，然后使用logger.info方法记录各种信息。使用适当的日志级别（如info、debug、warning等），可以灵活地控制记录的详细程度。
2.3 利用进度条显示任务进度
为了更直观地了解长时间运行任务的进展情况，可以使用进度条来显示任务的进度。通过在循环或迭代中更新进度条的状态，可以实时反映任务的执行情况。
以下是使用tqdm库来显示进度条的示例代码：
from tqdm import tqdm
import time
def long_running_task():
# 长时间运行的任务逻辑
total = 100
with tqdm(total=total, desc="Task progress", unit="step") as pbar:
for i in range(total):
time.sleep(0.1) # 模拟耗时操作
pbar.update(1)
long_running_task()
上述代码中，使用tqdm(total=total, desc="Task progress", unit="step")创建了一个进度条，total参数表示总的步数，desc参数表示进度条的描述，unit参数表示步数的单位。在循环中，通过调用pbar.update(1)来更新进
