


Wie verkettet man Prozesse effizient mit Pythons „subprocess.Popen' mit oder ohne Pipes?
So verketten Sie mehrere Prozesse mit Pipes mithilfe von subprocess.Popen
In Python bietet das Subprocess-Modul eine praktische Schnittstelle für die Interaktion mit den Prozessen des Betriebssystems. Beim Umgang mit komplexen Befehlspipelines kann es zu Herausforderungen bei der Verbindung mehrerer Prozesse kommen.
Definition des Problems
Angenommen, wir möchten den folgenden Shell-Befehl mit subprocess.Popen ausführen:
echo "input data" | awk -f script.awk | sort > outfile.txt
Wir haben jedoch eine Eingabezeichenfolge anstelle von Echo. Darüber hinaus benötigen wir eine Anleitung, wie die Ausgabe des awk-Prozesses per Pipeline an die Sortierung weitergeleitet werden soll.
Lösung mit Pipes
import subprocess # Delegate the pipeline to the shell awk_sort = subprocess.Popen("awk -f script.awk | sort > outfile.txt", stdin=subprocess.PIPE, shell=True) awk_sort.communicate(b"input data\n")
Dieser Ansatz nutzt die Fähigkeiten der Shell, um die Pipeline zu erstellen, während Python dafür verantwortlich ist für die Bereitstellung von Eingaben und die Erfassung von Ausgaben.
Vermeiden von Pipes mit Python
Eine alternative Lösung besteht darin, die neu zu schreiben script.awk-Skript in Python, sodass weder awk noch die Pipeline erforderlich sind. Dieser Ansatz vereinfacht den Code und eliminiert potenzielle Kompatibilitätsprobleme.
Gründe, Awk zu vermeiden
Die Antwort weist auch auf Gründe hin, warum die Verwendung von awk möglicherweise nicht die optimalste Lösung ist:
- Redundanz: awk fügt einen unnötigen Verarbeitungsschritt hinzu. Python kann die erforderliche Verarbeitung bewältigen.
- Leistung: Das Pipelining großer Datensätze kann von der Parallelität profitieren, bei kleinen Datensätzen ist dies jedoch vernachlässigbar.
- Einfachheit: Die Python-to-Sort-Verarbeitung ist einfacher und vermeidet Potenzial Komplexitäten.
- Vielfalt der Programmiersprachen: Durch die Eliminierung von awk wird die Anzahl der beteiligten Programmiersprachen reduziert, wodurch es einfacher wird, sich auf die Kernlogik zu konzentrieren.
- Befehlszeile Komplexität: Rohre in der Schale können schwierig zu bauen sein, insbesondere bei mehreren Prozessen.
Zusammenfassend lässt sich sagen: Die Verwendung von subprocess.Popen zum Pipettieren mehrerer Prozesse kann entweder durch Delegieren der Pipeline an die Shell oder durch Umschreiben des Skripts in Python erreicht werden, um Pipes überflüssig zu machen. Der letztere Ansatz ist aufgrund seiner Einfachheit und Effizienz oft vorzuziehen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verkettet man Prozesse effizient mit Pythons „subprocess.Popen' mit oder ohne Pipes?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Es gibt viele Methoden, um zwei Listen in Python zu verbinden: 1. Verwenden Sie Operatoren, die in großen Listen einfach, aber ineffizient sind; 2. Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die effizient ist, die ursprüngliche Liste jedoch ändert. 3.. Verwenden Sie den operator =, der sowohl effizient als auch lesbar ist; 4. Verwenden Sie die Funktion iterertools.chain, die Speichereffizient ist, aber zusätzlichen Import erfordert. 5. Verwenden Sie List Parsing, die elegant ist, aber zu komplex sein kann. Die Auswahlmethode sollte auf dem Codekontext und den Anforderungen basieren.

Es gibt viele Möglichkeiten, Python -Listen zusammenzuführen: 1. Verwenden von Operatoren, die einfach, aber nicht für große Listen effizient sind; 2. Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die effizient ist, die ursprüngliche Liste jedoch ändert. 3. Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze geeignet ist. 4. Verwenden Sie * Operator, fusionieren Sie kleine bis mittelgroße Listen in einer Codezeile. 5. Verwenden Sie Numpy.concatenate, das für große Datensätze und Szenarien mit hohen Leistungsanforderungen geeignet ist. 6. Verwenden Sie die Append -Methode, die für kleine Listen geeignet ist, aber ineffizient ist. Bei der Auswahl einer Methode müssen Sie die Listengröße und die Anwendungsszenarien berücksichtigen.

CompiledLanguageOfferSpeedandSecurity, während interpretedLanguagesProvideaseofuseAnDportabilität.1) kompiledlanguageslikec areFasterandSecurebuthavelongerDevelopmentCyclesandplatformDependency.2) InterpretedLanguages -pythonareaToReAndoreAndorePortab

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Um eine Liste in eine Zeichenfolge zu verkettet, ist die Verwendung der join () -Methode in Python die beste Wahl. 1) Verwenden Sie die monjoy () -Methode, um die Listelemente in eine Zeichenfolge wie "" .Join (my_list) zu verkettet. 2) Für eine Liste, die Zahlen enthält, konvertieren Sie die Karte (STR, Zahlen) in eine Zeichenfolge, bevor Sie verkettet werden. 3) Sie können Generatorausdrücke für komplexe Formatierung verwenden, wie z. 4) Verwenden Sie bei der Verarbeitung von Mischdatentypen MAP (STR, MIXED_LIST), um sicherzustellen, dass alle Elemente in Zeichenfolgen konvertiert werden können. 5) Verwenden Sie für große Listen '' .Join (large_li

Pythonusesahybridapproach, kombinierte CompilationTobyteCodeAnDinterpretation.1) codiscompiledtoplatform-unintenpendentBytecode.2) BytecodeIsinterpretedBythepythonvirtualMachine, EnhancingEfficiency und Portablabilität.

Die Keedifferzences -zwischen Pythons "für" und "während" Loopsare: 1) "für" LoopsareideAlForiteratingOvercesorknownowniterations, während 2) "LoopsarebetterForContiningUtilAconditionismethoutnredefineditInations.un

In Python können Sie Listen anschließen und doppelte Elemente mit einer Vielzahl von Methoden verwalten: 1) Verwenden von Operatoren oder erweitert (), um alle doppelten Elemente beizubehalten; 2) Konvertieren in Sets und kehren Sie dann zu Listen zurück, um alle doppelten Elemente zu entfernen. Die ursprüngliche Bestellung geht jedoch verloren. 3) Verwenden Sie Schleifen oder listen Sie Verständnisse auf, um Sätze zu kombinieren, um doppelte Elemente zu entfernen und die ursprüngliche Reihenfolge zu verwalten.


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