


Capture de la sortie standard du script
Dans un scénario dans lequel un script effectue des tâches spécifiques, telles que l'écriture de données sur sa sortie standard, la capture de cette sortie peut être crucial pour la suite du traitement. Une approche courante consiste à tenter de stocker la sortie dans une variable, comme illustré dans l'exemple suivant :
<code class="python"># writer.py import sys def write(): sys.stdout.write("foobar")</code>
<code class="python"># mymodule.py from writer import write out = write() print(out.upper())</code>
Cependant, cette approche ne parvient pas à capturer la sortie du script. Une solution alternative, utilisant une configuration d'objet et d'environnement StringIO, capture avec succès le résultat :
<code class="python">import sys from cStringIO import StringIO # setup the environment backup = sys.stdout # #### sys.stdout = StringIO() # capture output write() out = sys.stdout.getvalue() # release output # #### sys.stdout.close() # close the stream sys.stdout = backup # restore original stdout print(out.upper()) # post processing</code>
Solution Python 3.4
Pour les versions Python 3.4 et supérieures, une solution plus une approche simple est disponible en utilisant le gestionnaire de contexte contextlib.redirect_stdout :
<code class="python">from contextlib import redirect_stdout from io import StringIO f = StringIO() with redirect_stdout(f): help(pow) s = f.getvalue()</code>
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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