


Stummschalten der Subprozessausgabe unter Ubuntu
Im bereitgestellten Python-Skript überfüllt eSpeak die Shell mit unerwünschten Fehlermeldungen. Das Ziel besteht darin, diese Ausgabe zu unterdrücken und gleichzeitig die gewünschte akustische Reaktion beizubehalten. Obwohl kein direkter Weg gefunden wurde, die Ausführlichkeit von eSpeak zu unterdrücken, gibt es eine Lösung, um seine Ausgabe visuell zum Schweigen zu bringen.
Umleiten der Ausgabe in Python >= 3.3
Um die Ausgabe effektiv zu verbergen, leiten Sie sie zu a um Null-Gerät mit dem DEVNULL-Attribut:
import subprocess subprocess.call(['echo', 'foo'], stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.STDOUT)
Ausgabe in Python umleiten
Für Versionen vor Python 3.3 verwenden Sie den folgenden Ansatz:
import os FNULL = open(os.devnull, 'w') subprocess.call(['echo', 'foo'], stdout=FNULL, stderr=subprocess.STDOUT)
Ähnlichkeiten mit Shell-Befehl
Die bereitgestellte Lösung ähnelt der Ausführung des folgenden Shell-Befehls:
retcode = os.system("echo 'foo' > /dev/null")
Durch die Umleitung der Ausgabe nach /dev/null wird das Durcheinander effektiv ausgeblendet, sodass die Shell für weitere Zwecke sauber bleibt Interaktionen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich einen Unterprozess in Python unter Ubuntu stillschweigend ausführen und seine Ausgabe unterdrücken?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ARRAYSAREGENERARYMOREMORY-effizientesThanlistsforstoringNumericalDataduetototototheirfixed-SizenReanddirectMemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontuTouNDdirectMemoryAccess.

ToconvertapythonListtoanArray, UsethearrayModule: 1) ImportThearrayModule, 2) Kreatelist, 3) Usearray (Typcode, Liste) Toconvertit, spezifizieren thetypecodelik'i'i'i'i'i'i'i'i'Itingers.ThiskonversionoptimizesMorySageForHomoGeenousData, EnhancingIntationSerance -Formance -FormanceConconcompomp

Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

ThemostcommonlyusedModuleforcreatreatraysinpythonisnumpy.1) NumpyprovideseffictionToolsforArrayoperationen, IdealfornicericalData.2) ArraysCanbesedusednp.Array () for1dand2dstructures.3) numpyexcelsusingnp.Array () und -Antenoperationen

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.


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