


Le sous-processus Python Readlines() provoque des blocages dans le flux
Le but du code est de diffuser un fichier Ruby et de sortir son contenu progressivement. Alors que l'aspect streaming est atteint, nous rencontrons un problème où readline() se bloque indéfiniment, empêchant toute exécution ultérieure.
Exploration des solutions potentielles
L'utilisation de pty dépend de la plate-forme approche qui suppose la prise en charge de Linux ou d’un système d’exploitation compatible. Cependant, compte tenu des problèmes de compatibilité multiplateforme :
- Pexpect : Cette bibliothèque pourrait fournir une méthode alternative pour gérer l'interaction des processus.
- stdbuf : Cet outil permet la mise en mémoire tampon de ligne en mode non interactif, permettant une sortie immédiate.
- Modifié Approche pty :
Une amélioration suggérée à la mise en œuvre pty existante :
import errno import os import pty from subprocess import Popen, STDOUT master_fd, slave_fd = pty.openpty() # provide tty to enable line-buffering on ruby's side proc = Popen(['ruby', 'ruby_sleep.rb'], stdin=slave_fd, stdout=slave_fd, stderr=STDOUT, close_fds=True) os.close(slave_fd) try: while 1: try: data = os.read(master_fd, 512) except OSError as e: if e.errno != errno.EIO: raise break # EIO means EOF on some systems else: if not data: # EOF break print('got ' + repr(data)) finally: os.close(master_fd) if proc.poll() is None: proc.kill() proc.wait() print("This is reached!")
Conclusion
Les trois solutions proposées résolvez le problème en activant la mise en mémoire tampon de ligne pour une sortie immédiate, tandis que l'approche pty révisée garantit une gestion gracieuse des entrées et des sorties tout en maximisant la compatibilité de la plate-forme.
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!

Inpython, youAPPEndElementStoalistUsingTheAppend () Method.1) useAppend () forsingleelements: my_list.append (4) .2) useExtend () ou = formultipleElements: my_list.extend (autre_list) ormy_list = [4,5,6] .3) useInsert () ForSpecific Positions: my_list.insert (1,5) .beaware

Les méthodes pour déboguer le problème Shebang comprennent: 1. Vérifiez la ligne Shebang pour vous assurer qu'il s'agit de la première ligne du script et il n'y a pas d'espaces préfixés; 2. Vérifiez si le chemin de l'interprète est correct; 3. Appelez directement l'interprète pour exécuter le script pour isoler le problème Shebang; 4. Utilisez Strace ou Trusts pour suivre les appels du système; 5. Vérifiez l'impact des variables environnementales sur Shebang.

PythonlistScanBemanipuledUsingSeveralthodstoreMoveElements: 1) theremove () methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2) thepop () methodremersAndreturnsLelementAprivenIndex.3)

PythonlistScanstoreanyDatatype, notamment les intérêts, les cordes, les flotteurs, les booléens, les autres listes et les indicateurs.

PythonListSSupportNumeousOperations: 1) AddingElementsWithAptend (), Extend (), Andinsert (). 2) RemovingItemSusingRemove (), Pop (), etClear (). 3) Accessing etModifierwithIthIndexingandsliting.4) searchingAndSortingWithindex (), SOT (), andReward ().

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless


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