Python でのサブプロセス出力のサイレンシング: 総合ガイド
Python プログラミングの領域では、Python スクリプト内から外部コマンドやプロセスを実行する必要がよくあります。サブプロセス モジュールは、この目的のための強力なメカニズムを提供し、Python プログラムがオペレーティング システムと対話し、制御された方法でコマンドを実行できるようにします。
サブプロセスを使用するときに直面する一般的な課題の 1 つは、実行されたコマンドによって生成される可能性があることです。不要な出力が表示されると、端末や出力表示が乱雑になり、スクリプト自体の出力の読みやすさが妨げられる可能性があります。これは、診断メッセージや詳細なステータス更新を提供するコマンドを使用する場合に特に一般的です。
Python 3.3 以降のアプローチ
Python バージョン 3.3 以降を使用している場合、サブプロセス出力のサイレンシングはDEVNULL 定数の導入により、タスクが簡単になりました。この定数は、書き込まれたデータを破棄し、出力をどこにも効果的にリダイレクトするファイルのようなオブジェクトを表します。
DEVNULL を利用してサブプロセス出力を抑制するには、単に stdout ストリームと stderr ストリームの両方をそれにリダイレクトします。
import subprocess retcode = subprocess.call(['echo', 'foo'], stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.STDOUT)
このアプローチにより、サブプロセスからの標準出力ストリームと標準エラー ストリームの両方が DEVNULL デバイスに確実に送信され、
Python 2.7 以前のアプローチ
広く使用されている Python 2.7 を含む 3.3 より前の Python バージョンでは、サブプロセス出力をサイレンシングするには少し異なるアプローチが必要です。 Python 2.7 には DEVNULL 定数がないため、/dev/null ファイルを手動で開き、出力をそこにリダイレクトする必要があります。
Python 2.7 でこれを実現する方法は次のとおりです。
import os import subprocess FNULL = open(os.devnull, 'w') retcode = subprocess.call(['echo', 'foo'], stdout=FNULL, stderr=subprocess.STDOUT)
/dev/null ファイル (書き込まれたデータを破棄する null デバイスを表す) を開き、それを stdout として渡し、 stderr 引数を subprocess.call() に追加すると、すべてのサブプロセス出力が void に効果的にリダイレクトされ、クリーンで整然としたターミナルが確保されます。
代替方法: シェル コマンド リダイレクト
完全を期すために、言及する価値があります。別のアプローチとしては、シェル コマンドを使用して出力をリダイレクトする方法があります。この方法は移植性が低く、一般に Python スクリプトでの使用は推奨されませんが、特定のシナリオでは便利です。
retcode = os.system("echo 'foo' > /dev/null")
この方法では、シェル コマンドが直接実行され、echo コマンドの出力が / にリダイレクトされます。 > を使用して dev/null Operator.
どのアプローチを選択するかに関係なく、共通の目標は、不要なサブプロセス出力を抑制し、クリーンで読みやすい出力表示を維持することです。これらの手法を利用すると、サブプロセスの出力を効果的に非表示にし、必要な情報のみがユーザーに表示されるようにすることができます。
以上がPython でサブプロセス出力をサイレントに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。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

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ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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