


Connexion de plusieurs processus avec des tuyaux à l'aide de subprocess.Popen
Pour exécuter des commandes shell complexes qui impliquent de canaliser plusieurs processus, le module de sous-processus de Python fournit des fonctionnalités pour créer et gérer des processus. Explorons comment utiliser subprocess.Popen à cette fin.
Piping AWK et processus de tri
La commande shell fournie :
echo "input data" | awk -f script.awk | sort > outfile.txt
dirige la sortie de echo "input data" dans le processus awk, dont la sortie est ensuite transmise au processus de tri. Pour simuler cela à l'aide de subprocess.Popen :
import subprocess p_awk = subprocess.Popen(["awk","-f","script.awk"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE) p_sort = subprocess.Popen(["sort"], stdin=p_awk.stdout, stdout=subprocess.PIPE) stdout_data = p_sort.communicate(b"input data\n")[0]
Dans ce scénario, la commande echo est remplacée par une écriture directe dans le stdin de p_awk, et stdout_data contient la sortie triée.
Avantages de l'élimination awk
Bien que la solution acceptée atteigne l'objectif de piping, il est recommandé d'envisager une approche uniquement Python comme illustré ci-dessous :
import subprocess awk_sort = subprocess.Popen("awk -f script.awk | sort > outfile.txt", stdin=subprocess.PIPE, shell=True) stdout_data = awk_sort.communicate(b"input data\n")[0]
Cette approche délègue la tuyauterie au shell, simplifiant ainsi le code du sous-processus. De plus, la réécriture du script awk en Python peut éliminer awk en tant que dépendance, ce qui entraîne un code plus rapide et plus simple.
Pourquoi éviter les tuyaux peut être bénéfique
Le canalisation de plusieurs processus introduit des complexités et des goulots d'étranglement potentiels. En éliminant les tuyaux et en utilisant Python pour toutes les étapes de traitement, vous bénéficiez des avantages suivants :
- Base de code simplifiée, éliminant le besoin de comprendre et de gérer les tuyaux.
- Efficacité améliorée grâce aux processus Python. données de manière séquentielle sans la surcharge de communication inter-processus.
- Une plus grande flexibilité, vous permettant de modifier facilement les étapes de traitement des données sans avoir à gérer le pipeline gestion.
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!

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.

Python convient au développement rapide et au traitement des données, tandis que C convient à des performances élevées et à un contrôle sous-jacent. 1) Python est facile à utiliser, avec syntaxe concise, et convient à la science des données et au développement Web. 2) C a des performances élevées et un contrôle précis, et est souvent utilisé dans les jeux et la programmation système.

Le temps nécessaire pour apprendre le python varie d'une personne à l'autre, principalement influencé par l'expérience de programmation précédente, la motivation d'apprentissage, les ressources et les méthodes d'apprentissage et le rythme d'apprentissage. Fixez des objectifs d'apprentissage réalistes et apprenez mieux à travers des projets pratiques.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.


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