


Connexion de plusieurs processus via des tuyaux avec subprocess.Popen
Dans ce scénario, vous souhaitez exécuter une commande shell à l'aide du module subprocess, en connectant trois commandes : echo, awk , trier et rediriger leur sortie vers un fichier de sortie.
echo "input data" | awk -f script.awk | sort > outfile.txt
En utilisant subprocess.Popen, vous have :
import subprocess p_awk = subprocess.Popen(["awk","-f","script.awk"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=file("outfile.txt", "w")) p_awk.communicate( "input data" )
Bien que cette solution traite de la tuyauterie des awk à trier, elle néglige une considération importante :
Élimination des awk et des tuyaux
Comme suggéré dans la réponse acceptée, au lieu d'utiliser awk et pipes, il est plus avantageux de réécrire le script.awk en Python. Cela élimine awk, le pipeline et le besoin de gestion complexe de sous-processus.
Avantages du traitement Python uniquement
En effectuant toutes les opérations dans Python, vous gagnez plusieurs avantages :
- Pas besoin d'étapes intermédiaires (par exemple, awk) qui ajoutent de la complexité et problèmes potentiels.
- Élimination des goulots d'étranglement de concurrence potentiels introduits par les tuyaux.
- Code simplifié, éliminant le besoin de gérer plusieurs sous-processus.
- Utilisation d'un seul langage de programmation, réduisant la nécessité de comprendre différentes constructions linguistiques.
- Clarté et maintenabilité améliorées du code.
Éviter les complexités des pipelines
La création de pipelines dans le shell implique plusieurs forks et manipulations de descripteurs de fichiers. Bien que cela soit possible en Python à l'aide d'API de bas niveau, il est beaucoup plus simple de déléguer la création du pipeline au shell en :
awk_sort = subprocess.Popen( "awk -f script.awk | sort > outfile.txt", stdin=subprocess.PIPE, shell=True ) awk_sort.communicate( b"input data\n" )
Cette approche utilise le shell comme intermédiaire pour créer le pipeline, simplifiant ainsi le code Python.
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!

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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