


Comment obtenir des lectures de canal de sous-processus non bloquantes en Python ?
Comment effectuer des lectures non bloquantes sur les canaux de sous-processus en Python
Lorsque vous travaillez avec le module de sous-processus en Python, il peut être nécessaire de effectuer des lectures non bloquantes sur le flux de sortie d'un sous-processus. Cela garantit que le programme ne se bloque pas lors de la lecture à partir d'un processus qui ne dispose peut-être d'aucune donnée disponible.
Lectures bloquantes traditionnelles
En général, le code suivant serait utilisé pour lire à partir de la sortie standard d'un sous-processus :
p = subprocess.Popen('myprogram.exe', stdout = subprocess.PIPE) output_str = p.stdout.readline()
Cependant, cette approche bloque l'exécution du programme jusqu'à ce que les données soient disponibles sur le standard sortie.
Lectures non bloquantes
Pour implémenter des lectures non bloquantes, une méthode courante consiste à utiliser la classe Queue du module de file d'attente Python. Voici un exemple :
import sys from subprocess import PIPE, Popen from threading import Thread try: from queue import Queue, Empty except ImportError: from Queue import Queue, Empty # python 2.x ON_POSIX = 'posix' in sys.builtin_module_names def enqueue_output(out, queue): for line in iter(out.readline, b''): queue.put(line) out.close() p = Popen(['myprogram.exe'], stdout=PIPE, bufsize=1, close_fds=ON_POSIX) q = Queue() t = Thread(target=enqueue_output, args=(p.stdout, q)) t.daemon = True # thread dies with the program t.start() # ... do other things here # read line without blocking try: line = q.get_nowait() # or q.get(timeout=.1) except Empty: print('no output yet') else: # got line # ... do something with line
Dans ce code, la fonction enqueue_output s'exécute dans un thread séparé et génère une sortie avec le sous-processus stdout. q.get_nowait()来检查队列中是否有数据.如果没有数据,它将引发 Vide异常,而如果成功,它将返回提取的行。
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!

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)

ListsandNumpyArraysInpythonHaveDidifferentMemoryfootprints: listsaRemoreFlexibles Butlessmemory économe, tandis que la liste de résensés est-ce qui

ToenSurepythonscriptsBeHavecorrectlyAcrossDevelopment, mise en scène et production, catégories de type: 1) EnvironmentVariblesForsImplesettings, 2) ConfigurationFilesForComplexsetups et3) dynamicloadingforadaptability.eachMethodoffersNebeneFitsAndreCeresca

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.


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