出力をログ ファイルにリダイレクトおよび複製する
あなたは、コマンド ライン 'tee' ユーティリティの機能を実現したいと考えています。 Python アプリケーションによって生成されたデータ (システム コール出力を含む) がログに複製されます。 file.
リダイレクト
最初のアプローチでは、sys.stdout と sys.stderr のファイル記述子をログ ファイルに複製し、出力をログ ファイルに正常にリダイレクトしました。デーモンモード。ただし、この方法は、画面上での出力の同時表示を妨げるため、対話モードでは不十分です。
複製
複製を実現するには、単純に dup2 呼び出しを逆にします。十分ではありません。代わりに、sys.stdout をインターセプトし、書き込まれたデータを画面とログ ファイルの両方に複製する手法を採用できます。
解決策
以下のスニペットは、エレガントなソリューション:
class Tee(object): def __init__(self, name, mode): self.file = open(name, mode) self.stdout = sys.stdout sys.stdout = self def __del__(self): sys.stdout = self.stdout self.file.close() def write(self, data): self.file.write(data) self.stdout.write(data) def flush(self): self.file.flush()
このクラスはファイル記述子の重複をカプセル化し、シームレスな方法を提供します。 sys.stdout とログ ファイルの両方に書き込みます。 Tee のインスタンスを初期化し、ログ ファイルの詳細を引数として渡すことができます。その後、インスタンスは新しい sys.stdout になります。
結論
このメソッドを使用すると、リダイレクト (デーモン モード) と複製 (対話モード) の両方を実現できます。 ) システム コール出力を含むすべてのアプリケーション出力をログ ファイルに記録します。
以上がPython アプリケーションの出力 (システム コールを含む) をコンソールとログ ファイルの両方に複製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。

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To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

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