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Wie kann ich einen Unterprozess verwenden, um Python-Skripte auszuführen, Eingaben zu übergeben und Ausgaben zu erfassen?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate OlsenOriginal
2024-10-25 18:43:33812Durchsuche

How Can I Use Subprocess to Execute Python Scripts, Pass Input, and Capture Output?

Unterprozess nutzen, um Python-Skripte mit Eingabe auszuführen und Ausgabe zu erfassen

Wenn Sie die Aufgabe haben, ein Python-Skript aus einem anderen Skript mithilfe des Unterprozessmoduls aufzurufen, Möglicherweise stehen Sie vor der Hürde, Eingaben zu übergeben und die gewünschte Ausgabe in einer Variablen zu erhalten. Dieser Artikel befasst sich mit Lösungen für diese Herausforderungen und befähigt Sie, die Leistungsfähigkeit von Unterprozessen effektiv zu nutzen.

Stellen Sie sich zur Vorbereitung ein Szenario vor, in dem Sie über zwei Python-Skripte verfügen: a.py und b.py. Das Skript a.py fordert den Benutzer zu bestimmten Abfragen auf und generiert eine JSON-formatierte Ausgabe. B.py zielt darauf ab, a.py aufzurufen, die notwendige Eingabe bereitzustellen und die Ausgabe zu erfassen.

Der Schlüssel dazu liegt in der Nutzung der check_output-Methode des Unterprozessmoduls. Diese Methode benötigt als Eingabe eine Befehlsliste, die die ausführbare Python-Datei und den Pfad zu a.py enthält. Es speist die angegebene Eingabe (in diesem Fall eine Folge von Abfragen) in a.py ein und erfasst seine Standardausgabe als Zeichenfolge.

Hier ist ein Beispiel-Codeausschnitt, der diesen Ansatz demonstriert:

<code class="python">import os
import sys
from subprocess import check_output

script_path = os.path.join(get_script_dir(), 'a.py')
output = check_output([sys.executable, script_path],
                      input='\n'.join(['query 1', 'query 2']),
                      universal_newlines=True)</code>

Alternativ können Sie sich für einen flexibleren Ansatz entscheiden, indem Sie das Modul a aus b.py importieren und eine Funktion in a.py aufrufen. Es ist jedoch wichtig sicherzustellen, dass a.py einen if __name__=="__main__"-Schutz verwendet, um die Ausführung unerwünschten Codes beim Import zu verhindern.

Wenn die Leistungsoptimierung Ihr Hauptanliegen ist, sollten Sie die Verwendung von Multiprocessing zur Verteilung Ihres Codes in Betracht ziehen Abfragen über mehrere Prozesse hinweg. Dieser Ansatz ist besonders vorteilhaft, wenn die Abfrageverarbeitung CPU-intensiv ist, da er möglicherweise die Ausführungszeit verbessern kann.

Der folgende Codeausschnitt veranschaulicht, wie dies erreicht werden kann:

<code class="python">from multiprocessing import freeze_support, Pool
import a

if __name__ == "__main__":
   freeze_support()
   pool = Pool() # use all available CPUs
   result = pool.map(a.search, ['query 1', 'query 2'])</code>

Durch die Beherrschung dieser Techniken sind Sie gut gerüstet, um Python-Skripte nahtlos mit Eingaben auszuführen, deren Ausgabe zu erfassen und die Leistungsfähigkeit von Unterprozessen für Ihre Skripterstellungsanforderungen zu nutzen.

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