


Nicht blockierende Ausgabefilterung von Unterprozessen: Ein zeilenweiser Ansatz
Bei der Python-Programmierung ist die Fähigkeit, Ausgaben von externen Befehlen zu erfassen und zu verarbeiten, von entscheidender Bedeutung. Ein häufiges Szenario besteht darin, das Unterprozessmodul zum Ausführen eines Befehls und zum Abrufen seiner Ausgabe zu verwenden. Allerdings entstehen Herausforderungen, wenn die Ausgabe umfangreich ist und wir sie inkrementell filtern und anzeigen müssen.
Das Problem der verzögerten Ausgabe
Betrachten Sie das folgende Python-Skript, das ein Dienstprogramm aufruft, das Ergebnisse generiert :
import time i = 0 while True: print(hex(i)*512) i += 1 time.sleep(0.5)
In unserem übergeordneten Prozess versuchen wir, die zu lesen und zu filtern Ausgabe:
import subprocess proc = subprocess.Popen(['python', 'fake_utility.py'], stdout=subprocess.PIPE) for line in proc.stdout: # perform filtering logic print("test:", line.rstrip())
Anfangs wurde erwartet, dass die Ausgabe des Dienstprogramms Zeile für Zeile angezeigt wird, sobald sie verfügbar ist. Dies geschah jedoch nicht; stattdessen wurde die Ausgabe erst angezeigt, nachdem eine signifikante Menge produziert wurde.
Ineffizienz von Iteratoren
Der Grund für diese Verzögerung liegt in der Verwendung der for-Schleife über proc.stdout. Dadurch wird implizit die gesamte Ausgabe in den Speicher eingelesen, bevor sie iterativ verarbeitet wird. Um dieses Problem zu lösen, können wir eine effizientere Methode anwenden: die Verwendung von readline().
import subprocess proc = subprocess.Popen(['python','fake_utility.py'],stdout=subprocess.PIPE) while True: line = proc.stdout.readline() if not line: break # perform filtering logic print "test:", line.rstrip()
Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Ausgabe Zeile für Zeile zu lesen, sobald sie verfügbar ist, wodurch die Verzögerung eliminiert und mehr bereitgestellt wird reaktionsfähiger Filterprozess.
Fazit
Das Filtern der Ausgabe von Unterprozessen kann eine häufige Aufgabe in Python sein. Durch das Verständnis der Nuancen der E/A-Pufferung und den Einsatz effizienter Techniken wie readline() können Entwickler nicht blockierende Filter implementieren, die Daten inkrementell verarbeiten und anzeigen und so die Reaktionsfähigkeit ihrer Anwendungen verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine nicht blockierende zeilenweise Ausgabefilterung von Unterprozessen in Python erreichen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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