#Windows オペレーティング システムでの Python 開発の世界を詳しく調べると、実行中のプロセスを終了する必要が生じる状況が必ず発生します。このような終了の背後にある動機には、無応答、過度のリソース消費、または単にスクリプトの実行を停止する必要性など、さまざまな状況が関係している可能性があります。この包括的な記事では、Python を使用して Windows 上で実行中のプロセスを終了するタスクを実行するさまざまな方法を検討します。 「os」モジュール、「psutil」ライブラリ、および「subprocess」モジュールを活用することで、この差し迫ったタスクを解決するための多用途のツールキットを備えます。
方法 1: 多機能「os」モジュールを使用する
「os」モジュールは、Python とオペレーティング システムとの対話の基礎であり、豊富な機能を備えています。このうち、system() 関数は、オペレーティング システム コマンドを実行するためのゲートウェイを提供します。 Windows は「taskkill」コマンドを使用してアクティブなプロセスを強制終了することに注意してください。
例:「os」モジュールの利用
次の例では、「os」モジュールを使用して古いメモ帳アプリケーションを終了します。
リーリー ###出力### リーリーこのコード スニペットの例では、「/f」 (強制) フラグと「/im」 (イメージ名) フラグを指定した「taskkill」コマンドを使用して、指定されたイメージ名で識別されるプロセスを強制終了します。
方法 2: 強力な「psutil」ライブラリを利用する
「psutil」ライブラリは、システム情報にアクセスし、実行中のプロセスを操作するためのツールの強力なクロスプラットフォーム ライブラリを提供します。 「psutil」の使用法を詳しく調べる前に、まず次のインストール コマンドを実行して、その存在を確認する必要があります。 リーリー
インストールが成功したら、「psutil」関数を使用してアクティブなプロセスを終了できます。例:「psutil」ライブラリの使用
次の例では、「psutil」ライブラリを使用して有名なメモ帳アプリケーションを終了します。
リーリー ###出力### リーリー
このサンプル スニペットは、私たちのアプローチを示しています。「psutil.process_iter()」を使用して、実行中のすべてのプロセスを反復処理します。 as_dict() メソッドを使用すると、プロセス情報を名前付きタプルの形式で取得します。プロセス名がターゲットプロセスと一致する場合、「terminate()」メソッドを介して即座にプロセスを終了します。方法 3:「サブプロセス」モジュールの能力を解放する
Python の「サブプロセス」モジュールを使用すると、新しいプロセスを生成し、その入力/出力/エラー パイプへの接続を確立し、そのリターン コードを取得できます。このモジュールを利用して「taskkill」コマンドを実行し、実行中のプロセスを効果的に強制終了できます。
例:「サブプロセス」モジュールの利用
この例では、強力な「サブプロセス」モジュールを使用してメモ帳アプリケーションを終了する方法を示します。
リーリー ###出力### リーリー
この例では、「subprocess.run()」関数を利用して、「/f」フラグと「/im」フラグを指定して「taskkill」コマンドを実行します。 「shell=True」パラメータは、Windowsコマンドシェルでコマンドを実行する場合に必須となります。###結論は###
この詳細な説明では、Python を使用して Windows 上で実行中のプロセスを強制終了する 3 つの異なる方法を明らかにしました。 「os」モジュールを使用すると、オペレーティング システムのコマンドを実行できます。 「psutil」ライブラリは、システム情報の取得とプロセス操作のための包括的なクロスプラットフォーム ソリューションを提供する強力なツールとして登場しました。さらに、「サブプロセス」モジュールは新たな次元のロックを解除し、プロセスを生成してコマンドを簡単に実行できるようにします。各方法には独自の利点があり、特定のプロジェクト要件に適しています。プロセスの終了に取り組むときは、注意を払い、データ損失やシステムの不安定性などの潜在的なリスクを理解する必要があります。
以上がPython で実行中の Windows プロセスを強制終了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。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

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PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

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PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト


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