用 os.setsid() 脱离进程组，systemd 配置 delegate=yes 和 killmode=process，文件系统（json+os.replace）共享数据，pid 文件或健康端点判断服务状态，日志加前缀区分。
Python 脚本怎么不被服务进程 kill 掉
服务进程（比如用 systemd 或 supervisord 管理的后台服务）默认会把子进程设为同一进程组，脚本一启动就被父服务收编，服务重启/停止时连带干掉——这不是脚本写得有问题，是进程生命周期没切开。
- 用
os.setsid()在脚本开头新建会话，脱离父进程组：import os os.setsid() # 必须在 fork 后、exec 前调用，单进程脚本可直接用
- 避免使用
subprocess.run(..., shell=True)启动长期任务，它默认继承父环境；改用start_new_session=True参数 - 如果脚本由
systemd启动，加配置项Delegate=yes和KillMode=process，否则 systemd 会递归杀光所有子进程
脚本和服务共享数据但不共享内存怎么办
Python 多进程间不能直接传对象引用，尤其服务是常驻进程、脚本是临时任务时，靠全局变量或模块级变量根本不可靠。
- 优先走文件系统：用
json+ 原子写入（os.replace()）做状态快照，服务轮询读取，脚本写完就退出 - 避免用
sqlite3的 WAL 模式做高并发读写，小规模没问题，但脚本频繁启停容易留下-wal文件卡住服务 - 别碰
multiprocessing.Manager—— 它依赖本地 socket，脚本和服务不在同一 Python 进程树里时根本连不上，报错是ConnectionRefusedError
如何让脚本感知服务是否还在运行
脚本需要判断服务状态再决定是否执行，但不能靠 ps aux | grep 这种脆弱方式——进程名可能重复，权限可能不够，还容易漏判。
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- 服务启动时写一个带时间戳的 pid 文件，路径统一设为
/var/run/myapp/service.pid，脚本读它后用os.kill(pid, 0)检查进程是否存在 - 更稳的是走服务暴露的健康端点：比如服务开了
http://127.0.0.1:8000/health，脚本用requests.get()加超时（timeout=2），失败就当服务离线 - 注意不要在脚本里用
time.sleep(5)等服务启动，systemd 有After=，supervisord 有startsecs，交给进程管理器处理依赖
日志混在一起看不清谁干了什么
服务和脚本都往 stdout 打日志，systemd journal 里全搅成一团，grep ERROR 时分不清是服务崩溃还是脚本参数错了。
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- 脚本必须加前缀：用
logging.basicConfig(format='[script] %(message)s')，服务端同理用[service] - 别依赖
print()，它不经过 logging handler，systemd 里可能缓冲延迟输出；一律走logging.info() - 如果脚本执行很快（StandardOutput=append:/var/log/myapp/script.log 单独落盘更可控
事情说清了就结束。最常被忽略的是进程组隔离和日志前缀——其他都能绕，这两点一漏，排查成本直接翻倍。
