プロセスの実行中にサブプロセス出力をストリーミングする
Python では、外部コマンドを実行するために、execute() メソッドがよく使用されます。ただし、デフォルトでは、プロセスが完了するまで待機してから、結合された stdout と stderr 出力を返します。これは、長時間実行されるプロセスにとっては望ましくない可能性があります。
プロセス出力のリアルタイム出力を有効にするには、反復子と Python の universal_newlines オプションの力を利用できます。次の例を考えてみましょう。
<code class="python">from __future__ import print_function # Only Python 2.x import subprocess def execute(cmd): popen = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE, universal_newlines=True) for stdout_line in iter(popen.stdout.readline, ''): yield stdout_line popen.stdout.close() return_code = popen.wait() if return_code: raise subprocess.CalledProcessError(return_code, cmd)</code>
この拡張されたexecute()関数は、Popenを使用してプロセスを起動し、stdoutがパイプされ、改行が自動的に処理されるようにします(universal_newlines=True)。次に、反復子 (iter(popen.stdout.readline, '')) を使用して stdout を 1 行ずつ走査します。
このアプローチにより、ループ内で使用可能になったプロセスからの出力をストリーミングできます。リアルタイムの進行状況を表示したり、中間出力に応じて応答したりできます。
以上がPython でサブプロセス出力をリアルタイムでストリーミングするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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