検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアル実行中に Python でライブ サブプロセス出力を表示するにはどうすればよいですか?

How can I display live subprocess output in Python while it's executing?

実行中のライブ サブプロセス出力の表示

Python スクリプトでサブプロセスを利用する場合、出力にアクセスする前にプロセスが完了するのを待つのはイライラすることがあります。これは、プロセスに時間がかかる場合に特に顕著になります。したがって、生成された出力を継続的に表示する方法を見つける必要があります。

これを実現するには、iter 関数を使用して、コマンドによって出力されるとすぐに行を処理します。次のコード サンプルは、一般的な使用例を示しています。

<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)

# Example
for path in execute(["locate", "a"]):
    print(path, end="")</code>

このメソッドを利用すると、プロセスの実行中にプロセスからの出力を効果的にストリーミングできるため、プロセスの完了を待つ必要がなくなります。

以上が実行中に Python でライブ サブプロセス出力を表示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。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Pythonアレイで実行できる一般的な操作は何ですか?Pythonアレイで実行できる一般的な操作は何ですか?Apr 26, 2025 am 12:22 AM

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

一般的に使用されているnumpy配列はどのようなアプリケーションにありますか?一般的に使用されているnumpy配列はどのようなアプリケーションにありますか?Apr 26, 2025 am 12:13 AM

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

Pythonのリスト上の配列を使用するのはいつですか?Pythonのリスト上の配列を使用するのはいつですか?Apr 26, 2025 am 12:12 AM

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

すべてのリスト操作は配列でサポートされていますか?なぜまたはなぜですか?すべてのリスト操作は配列でサポートされていますか?なぜまたはなぜですか?Apr 26, 2025 am 12:05 AM

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

Pythonリストの要素にどのようにアクセスしますか?Pythonリストの要素にどのようにアクセスしますか?Apr 26, 2025 am 12:03 AM

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

Pythonを使用した科学コンピューティングでアレイはどのように使用されていますか?Pythonを使用した科学コンピューティングでアレイはどのように使用されていますか?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

同じシステムで異なるPythonバージョンをどのように処理しますか?同じシステムで異なるPythonバージョンをどのように処理しますか?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

標準のPythonアレイでnumpyアレイを使用することの利点は何ですか?標準のPythonアレイでnumpyアレイを使用することの利点は何ですか?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 最新バージョン

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、