为什么我在无限循环中睡眠的 python 脚本停止运行？

Question

我正在使用 python 脚本将数据从 .xlsx 文件传输到 html：我用 Pandas 读取/解析 excel 并使用 beautifulsoup 编辑 html（从两个 .txt 读取这两个文件的路径）。 这本身就有效。 然而，这个脚本有那么一切都被称为无限不断地运行while该循环每隔15分钟，被显示在控制台上每一次消息。

我的问题如下：出于某种原因，在任意数量的循环之后，代码不再运行，我的意思是控制台上没有文本，html 文件中没有任何更改。 发生这种情况时，我必须重新运行它才能使其再次运行。

这是主要功能：

def mainFunction():
    if getattr(sys, 'frozen', False):
        application_path = os.path.dirname(sys.executable)
    elif __file__:
        application_path = os.path.dirname(__file__)

    excelFiles = open(str(application_path) +"\\pathsToExcels.txt")
    htmlFiles = open(str(application_path) +"\\pathsToHTMLs.txt")
    sheetFiles = open(str(application_path) +"\\sheetNames.txt")

    print("Reading file paths ...")
    linesEx = excelFiles.readlines()
    linesHtml = htmlFiles.readlines()
    linesSheet = sheetFiles.readlines()

    print("Begining transfer")
    for i in range (len(linesEx)):
        excel = linesEx[i].strip()
        html = linesHtml[i].strip()
        sheet = linesSheet[i].strip()

        print("Transfering data for " + sheet)
        updater = UpdateHtml(excel, sheet, str(application_path) + "\\pageTemplate.html", html)
        updater.refreshTable()
        updater.addData()
        updater.saveHtml()

    print("Transfer done")
    excelFiles.close()
    htmlFiles.close()
    sheetFiles.close()

UpdateHtml是真正负责数据传输的。

"__main__"也包含 while 循环：

if __name__ == "__main__":
    while(True):
        print("Update at " + str(datetime.now()))
        mainFunction()
        print("Next update in 15 minutes\n")
        time.sleep(900)

最后，启动这个的批处理代码

python "C:\Users\Me\PythonScripts\excelToHtmlTransfer.py"

pause

从我通过试验注意到的情况来看，当sleep设置在 5 分钟以下（仍然会发生 5 分钟）或完全省略时，这种情况不会发生。

有谁知道为什么会发生这种情况？ 或者在这种情况下sleep任何替代方案？

编辑：UpdateHtml：

import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

class UpdateHtml:
    def __init__(self, pathToExcel, sheetName, pathToHtml, pathToFinalHtml):
        with open(pathToHtml, "r") as htmlFile:
            self.soup = BeautifulSoup(htmlFile.read(), features="html.parser")
        self.df = pd.read_excel (pathToExcel, sheet_name=sheetName)
        self.html = pathToFinalHtml
        self.sheet = sheetName
    
    def refreshTable(self):
       #deletes the inner html of all table cells
        for i in range(0, 9):
            td = self.soup.find(id = 'ok' + str(i))
            td.string = ''
            td = self.soup.find(id = 'acc' + str(i))
            td.string = ''
            td = self.soup.find(id = 'nok' + str(i))
            td.string = ''
            td = self.soup.find(id = 'problem' + str(i))
            td.string = '' 

    def prepareData(self):
        #changes the names of columns according to their data
        counter = 0
        column_names = {}
        for column in self.df.columns: 
            if 'OK' == str(self.df[column].values[6]):
                column_names[self.df.columns[counter]]  = 'ok'
            elif 'Acumulate' == str(self.df[column].values[6]):
                column_names[self.df.columns[counter]]  = 'acc'
            elif 'NOK' == str(self.df[column].values[6]):
                column_names[self.df.columns[counter]]  = 'nok'
            elif 'Problem Description' == str(self.df[column].values[7]):
                column_names[self.df.columns[counter]]  = 'prob'
            counter += 1
            
        self.df.rename(columns = column_names, inplace=True)

    def saveHtml(self):
        with open(self.html, "w") as htmlFile:
            htmlFile.write(self.soup.prettify())
    
    def addData(self):
        groupCounter = 0
        index = 0

        self.prepareData()

        for i in range(8, 40):
            #Check if we have a valid value in the ok column
            if pd.notna(self.df['ok'].values[i]) and str(self.df['ok'].values[i]) != "0":
                td = self.soup.find(id = 'ok' + str(index))
                td.string = str(self.df['ok'].values[i])
            #Check if we have a valid value in the accumulate column
            if pd.notna(self.df['acc'].values[i]) and str(self.df['acc'].values[i]) != "0":
                td = self.soup.find(id = 'acc' + str(index))
                td.string = str(self.df['acc'].values[i])
            #Check if we have a valid value in the nok column
            if pd.notna(self.df['nok'].values[i]) and str(self.df['nok'].values[i]) != "0":
                td = self.soup.find(id = 'nok' + str(index))
                td.string = str(self.df['nok'].values[i])
            #Check if we have a valid value in the problem column
            if pd.notna(self.df['prob'].values[i]):
                td = self.soup.find(id = 'problem' + str(index))
                td.string = str(self.df['prob'].values[i])
            if groupCounter == 3:
                index += 1
                groupCounter = 0
            else:
                groupCounter += 1

我正在使用的 excel 有点奇怪，因此为什么我执行了这么多（看似）冗余操作。 尽管如此，它必须保持目前的形式。 最重要的是，包含数据的“行”实际上是由 4 个常规行组成的，因此需要groupCounter 。

Answer 1

找到了解决此问题的方法。 基本上我所做的是在批处理脚本中移动循环，如下所示：

:whileLoop
python "C:\Users\Me\PythonScripts\excelToHtmlTransfer.py"
timeout /t 900 /nobreak
goto :whileLoop

让它运行几个小时后，这种情况不再发生，但不幸的是，我仍然不知道是什么原因造成的。