subprocess.communicate() からのストリーミング出力
Python の subprocess.communicate() 関数は、プロセスの stdout をキャプチャするのに役立ちます。ただし、通常はすべての出力を一度に返します。これは、長期間にわたって出力を生成するプロセスにとっては不都合な場合があります。これに対処するために、プロセスの標準出力の各行をストリーミング形式で出力する手法を検討します。
解決策
反復メカニズムを採用することで、行を取得できます。 stdout になるとすぐにavailable:
from subprocess import Popen, PIPE # Launch a process with buffering set to 1 byte p = Popen(["cmd", "arg1"], stdout=PIPE, bufsize=1) # Iterate over the stdout lines as they become available with p.stdout: for line in iter(p.stdout.readline, b''): print(line, end='') # Wait for the process to terminate p.wait()
説明
- iter(p.stdout.readline, b''): これは、p から行を継続的に読み取る反復子を作成します。
- end='': これにより、各行が必ず印刷されます。末尾の改行文字。
- p.wait(): イテレータが使い果たされると、この関数はプロセスが終了するのを待ってから続行します。
補足事項
- Python 2 の場合、先読みを回避するには iter() が必要ですバグ。
- Python 3 の場合、universal_newlines オプションは stdout を自動的にテキストにデコードします。
- Pexpect やバッファなしユーティリティなどの代替メソッドを使用して、バッファなし stdout を強制することもできます。
以上がPython でサブプロセス出力を 1 行ずつ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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