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创建一个Python脚本，使用AI自动检测系统中未完成的操作状态。当发现'PREVIOUS OPERATION HAS NOT FINISHED'错误时，自动执行清理程序并记录日志。要求包含以下功能：1) 系统状态监控模块 2) 自动清理程序 3) 错误日志记录 4) 邮件通知功能。使用Python的psutil库进行系统监控，logging库记录日志，smtplib发送通知邮件。

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今天在调试一个长时间运行的数据处理程序时，遇到了一个让人头疼的问题——程序意外中断后再次运行时，控制台总是提示"PREVIOUS OPERATION HAS NOT FINISHED; RUN CLEANUP IF IT WAS INTERRUPTED"。这种错误不仅影响开发效率，还可能导致数据不一致。于是我开始思考，能不能用AI辅助开发一个智能化的错误处理方案？

1. 问题分析与设计思路首先需要明确，这类错误通常发生在程序异常终止后，系统状态未被正确清理的情况下。理想的解决方案应该具备自动检测、智能处理和实时通知的能力。我决定将这个方案拆分成四个核心模块：状态监控、自动清理、日志记录和邮件通知。

2. 系统状态监控模块实现使用Python的psutil库可以很方便地获取系统进程信息。通过遍历当前运行的所有进程，检查是否有特定名称的进程残留。这里的关键是准确识别目标进程的特征，比如进程名、命令行参数等。为了减少误判，我还加入了进程运行时间的检查，只处理运行时间异常长的残留进程。

3. 自动清理程序设计当检测到未完成的操作时，清理程序需要安全地终止残留进程。直接强制终止可能会导致数据损坏，所以最佳实践是先尝试正常终止，等待合理时间后再强制终止。清理完成后，还需要检查并删除可能残留的临时文件和锁文件。

4. 错误日志记录机制使用Python的logging模块建立多级日志系统。调试信息记录到文件，关键操作和错误则同时输出到控制台和日志文件。日志格式包含时间戳、日志级别、进程ID等关键信息，方便后续排查问题。特别重要的是要记录清理操作前后的系统状态变化。

5. 邮件通知功能集成通过smtplib库实现邮件通知，将关键错误和清理操作发送到管理员邮箱。为了避免邮件轰炸，设置了合理的通知频率限制。邮件内容包含错误详情、采取的措施以及建议的后续操作，让管理员能够快速了解系统状态。

在实际开发过程中，AI编程助手帮了大忙。比如在编写进程检测逻辑时，AI快速给出了psutil的使用示例；在配置邮件通知时，AI提醒我注意SMTP服务器的认证方式和端口设置。这种实时辅助大大减少了查阅文档的时间。

1. 遇到的挑战与解决方案
2. 进程误判问题：通过增加进程特征校验和多条件判断来解决
3. 清理顺序问题：AI建议按照依赖关系逆序清理资源
4. 邮件发送失败：添加了重试机制和备用SMTP服务器配置

5. 日志文件过大：实现了按日期和大小自动轮转的日志处理器

6. 优化与扩展方向未来可以考虑加入以下改进：

7. 可视化监控面板
8. 自动化测试用例
9. 更智能的错误预测
10. 与CI/CD流水线集成

整个开发过程让我深刻体会到AI辅助编程的效率提升。特别是在InsCode(快马)平台上，可以直接运行和测试这个脚本，还能一键部署为后台服务，省去了配置环境的麻烦。平台内置的AI对话功能对调试代码特别有帮助，遇到问题随时提问就能得到专业建议。

对于经常遇到类似问题的开发者，这个自动化解决方案可以节省大量重复劳动。最重要的是，它建立了一个可靠的错误处理机制，让程序在意外中断后能够自动恢复，大大提高了系统的健壮性。

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