サブプロセスからのノンブロッキング出力キャプチャについて
Python では、サブプロセス モジュールはシステム コマンドと対話するための強力な方法を提供します。ただし、大量の出力を生成するノイズの多いコマンドを扱う場合、この出力を効率的にキャプチャして 1 行ずつ表示することが困難になることがあります。
一般的なアプローチの 1 つは、proc.stdout で for 行を使用することです。サブプロセスの出力を読み取るイテレータ。ただし、質問で強調されているように、このアプローチではバッファリングが発生し、出力の表示が遅れる可能性があります。
ノンブロッキング出力に readline() を利用する
このバッファリングの問題を解決するには、解決策は、proc.stdout オブジェクトの readline() メソッドを利用することです。このメソッドを使用すると、サブプロセスの出力が利用可能になったときに、その出力を 1 行ずつ読み取ることができます。以下は、readline() アプローチを組み込んだ更新されたコード スニペットです:
import subprocess proc = subprocess.Popen(['python', 'fake_utility.py'], stdout=subprocess.PIPE) while True: line = proc.stdout.readline() if not line: break # Perform filtering or other operations on the line as needed print("test:", line.rstrip())
この変更されたスクリプトでは、readline() を使用してサブプロセスの stdout を繰り返し読み取る連続ループに入ります。利用可能な出力がある限り、ループは継続し、受信した各行を出力します。これにより、出力がブロックされずに表示され、リアルタイムの更新がユーザーに提供されるようになります。
サブプロセス バッファリングの処理
このソリューションには潜在的な可能性の余地がまだ残されていることに注意することが重要です。サブプロセスの構成に応じてバッファリングの問題が発生します。たとえば、サブプロセスの出力が大量にバッファリングされている場合でも、ある程度の遅延は避けられない可能性があります。これに対処するには、サブプロセスのバッファリング設定を調整するか、出力バッファを手動でフラッシュするなどの追加の戦略を採用する必要がある場合があります。
以上がPython でサブプロセスから非ブロッキング出力をキャプチャ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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