


Obtenir une sortie en temps réel à l'aide d'un sous-processus
Subprocess est un module puissant en Python utilisé pour exécuter d'autres programmes et interagir avec leurs entrées et sorties. Cependant, les utilisateurs peuvent rencontrer un scénario dans lequel ils doivent récupérer la sortie du programme exécuté en temps réel, sans aucune mise en mémoire tampon.
Description du problème
Le problème survient lors de l'utilisation subprocess.Popen avec stdout défini comme un tube. La sortie du programme encapsulé semble être mise en mémoire tampon, ce qui entraîne des morceaux de données plutôt qu'une livraison ligne par ligne. Définir le paramètre bufsize sur 1 ou 0 ne résout pas le problème.
Solution : lecture itérative à partir de readline()
Malgré le comportement du sous-processus susmentionné, l'extrait de code suivant récupère efficacement la sortie en temps réel :
while True: line = p.stdout.readline() if not line: break ...
L'utilisation de readline() au lieu d'itérer sur p.stdout contourne directement le problème de mise en mémoire tampon et permet une récupération de sortie en temps réel.
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!

Inpython, youAPPEndElementStoalistUsingTheAppend () Method.1) useAppend () forsingleelements: my_list.append (4) .2) useExtend () ou = formultipleElements: my_list.extend (autre_list) ormy_list = [4,5,6] .3) useInsert () ForSpecific Positions: my_list.insert (1,5) .beaware

Les méthodes pour déboguer le problème Shebang comprennent: 1. Vérifiez la ligne Shebang pour vous assurer qu'il s'agit de la première ligne du script et il n'y a pas d'espaces préfixés; 2. Vérifiez si le chemin de l'interprète est correct; 3. Appelez directement l'interprète pour exécuter le script pour isoler le problème Shebang; 4. Utilisez Strace ou Trusts pour suivre les appels du système; 5. Vérifiez l'impact des variables environnementales sur Shebang.

PythonlistScanBemanipuledUsingSeveralthodstoreMoveElements: 1) theremove () methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2) thepop () methodremersAndreturnsLelementAprivenIndex.3)

PythonlistScanstoreanyDatatype, notamment les intérêts, les cordes, les flotteurs, les booléens, les autres listes et les indicateurs.

PythonListSSupportNumeousOperations: 1) AddingElementsWithAptend (), Extend (), Andinsert (). 2) RemovingItemSusingRemove (), Pop (), etClear (). 3) Accessing etModifierwithIthIndexingandsliting.4) searchingAndSortingWithindex (), SOT (), andReward ().

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless


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