


Module de sous-processus et délais d'attente de Python
Le module de sous-processus offre un moyen pratique d'exécuter des commandes externes, de capturer leurs sorties et de gérer leurs cycles de vie. Cependant, par défaut, sa méthode communicate() ne prend pas en charge les délais d'attente. Cela pose un défi lors de l'exécution de commandes de longue durée qui pourraient potentiellement bloquer le processus appelant.
Implémentation de délais d'attente avec check_output
Python 3.3 et versions ultérieures fournissent check_output() comme paramètre alternative plus efficace à Popen() et communicate(). Cette fonction évalue une commande, fusionne ses sorties stdout et stderr dans une chaîne d'octets et génère une CalledProcessError si la commande se termine avec un statut différent de zéro. Surtout, il prend également en charge les délais d'attente, vous permettant de spécifier un temps d'exécution maximum pour la commande.
from subprocess import STDOUT, check_output seconds = 10 # Timeout in seconds output = check_output(cmd, stderr=STDOUT, timeout=seconds)
Dans cet exemple, la fonction check_output() exécutera la commande spécifiée dans cmd et attendra qu'elle se termine. dans les 10 secondes. Si la commande prend plus de 10 secondes, une erreur TimeoutExpired sera générée.
Utilisation de subprocess32 pour les délais d'attente dans Python 2.x
Pour Python 2.x, le Le rétroportage subprocess32 fournit la même fonctionnalité de délai d'attente que check_output() dans Python 3.3. Pour installer subprocess32, utilisez pip :
pip install subprocess32
Une fois installé, vous pouvez utiliser la fonction call() de subprocess32 pour exécuter des commandes avec des délais d'attente :
import subprocess32 seconds = 10 # Timeout in seconds subprocess32.call(cmd, timeout=seconds)
Considérations supplémentaires
- Supprimez shell=True de vos appels de sous-processus lorsque cela est possible. Cela améliorera la sécurité et les performances.
- Le comportement du délai d'expiration peut varier en fonction de la complexité de la plate-forme et du processus. Consultez la documentation sur l'échec du délai d'expiration du sous-processus pour plus de détails.
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!

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

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.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

PhpStorm version Mac
Le dernier (2018.2.1) outil de développement intégré PHP professionnel

Adaptateur de serveur SAP NetWeaver pour Eclipse
Intégrez Eclipse au serveur d'applications SAP NetWeaver.

SublimeText3 version anglaise
Recommandé : version Win, prend en charge les invites de code !

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom
L'éditeur open source le plus populaire

Dreamweaver Mac
Outils de développement Web visuel