


Utilisation de subprocess.Popen pour les pipelines multi-processus
Lors de la connexion de plusieurs processus via des tuyaux à l'aide du module de sous-processus, il est essentiel de comprendre comment ces tuyaux sont établis. Dans ce cas, l'objectif est de répliquer la commande shell :
echo "input data" | awk -f script.awk | sort > outfile.txt
Initialement, une tentative a été faite pour accomplir cette tâche comme suit :
p_awk = subprocess.Popen(["awk","-f","script.awk"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=file("outfile.txt", "w")) p_awk.communicate( "input data" )
Cependant, cette approche ne concerne que les tuyaux data vers awk mais ne parvient pas à rediriger sa sortie vers le tri. Pour résoudre ce problème, nous pouvons utiliser les capacités du shell.
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 révisée délègue la construction du pipeline au shell, lui permettant de gérer le transfert transparent des données entre les processus.
De plus, il est conseillé de reconsidérer complètement l’utilisation de awk. En implémentant directement le traitement nécessaire dans Python, vous pouvez simplifier le code et éliminer les problèmes potentiels résultant de plusieurs langages de programmation et des complexités de gestion des pipelines.
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!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

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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