Python のサブプロセス モジュールとタイムアウト
サブプロセス モジュールは、外部コマンドを実行し、その出力をキャプチャし、そのライフサイクルを管理する便利な方法を提供します。ただし、デフォルトでは、その communication() メソッドはタイムアウトをサポートしません。これにより、実行時間の長いコマンドを実行するときに、呼び出しプロセスがデッドロックになる可能性があるという課題が生じます。
check_output を使用したタイムアウトの実装
Python 3.3 以降では、check_output() がPopen() および communication() のより効率的な代替手段。この関数はコマンドを評価し、その stdout 出力と stderr 出力をバイト文字列にマージし、コマンドがゼロ以外のステータスで終了した場合は CalledProcessError を発生させます。重要なのは、タイムアウトもサポートしているため、コマンドの最大実行時間を指定できることです。
from subprocess import STDOUT, check_output seconds = 10 # Timeout in seconds output = check_output(cmd, stderr=STDOUT, timeout=seconds)
この例では、check_output() 関数は cmd で指定されたコマンドを実行し、完了するまで待機します。 10秒以内に。コマンドに 10 秒以上かかる場合、TimeoutExpired エラーが発生します。
Python 2.x でのタイムアウトに subprocess32 を使用する
Python 2.x の場合、 subprocess32 バックポートは、Python 3.3 の check_output() と同じタイムアウト機能を提供します。 subprocess32 をインストールするには、pip を使用します:
pip install subprocess32
インストールしたら、subprocess32 の call() 関数を使用してタイムアウト付きでコマンドを実行できます:
import subprocess32 seconds = 10 # Timeout in seconds subprocess32.call(cmd, timeout=seconds)
追加の考慮事項
- サブプロセスからshell=Trueを削除します可能な場合は電話をかけます。これにより、セキュリティとパフォーマンスが向上します。
- タイムアウトの動作は、プラットフォームとプロセスの複雑さによって異なる場合があります。詳細については、サブプロセスのタイムアウト障害に関するドキュメントを参照してください。
以上がPython の「subprocess」モジュールを使用するときにタイムアウトを実装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。

pythonisbothcompiledinterted.whenyourunapythonscript、itisfirstcompiledintobytecode、これはdenepythonvirtualmachine(pvm).thishybridapproaChallowsforplatform-platform-denodent-codebutcututicut。

Pythonは厳密に行ごとの実行ではありませんが、最適化され、インタープレーターメカニズムに基づいて条件付き実行です。インタープリターは、コードをPVMによって実行されるBytecodeに変換し、定数式または最適化ループを事前促進する場合があります。これらのメカニズムを理解することで、コードを最適化し、効率を向上させることができます。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)


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