Python의 비동기 셸 명령 실행: 대체 접근 방식 탐색
Python 스크립트에서 외부 명령을 비동기적으로 실행하는 것은 지속적인 스크립트 실행을 가능하게 하는 귀중한 기술입니다. 외부 명령이 작업을 수행하는 동안. 이 문서에서는 os.system() 및 subprocess.Popen.
os.system() 및 앰퍼샌드 기호
의 사용에 중점을 두고 이러한 비동기 동작을 달성하는 적절한 방법을 살펴봅니다.명령 끝에 앰퍼샌드(&)가 있는 os.system()을 사용하면 실제로 비동기식으로 실행되는 분리된 프로세스를 만들 수 있습니다. 그러나 이 방법에는 제한이 있으며 비동기 실행에 권장되는 접근 방식으로 간주되지 않습니다.
subprocess.Popen - 우수한 대안
신뢰할 수 있는 비동기 명령 실행을 위해 하위 프로세스. Popen이 선호되는 선택입니다. 이는 하위 프로세스에 대한 광범위한 제어를 제공하여 다음을 수행할 수 있습니다.
• Create asynchronous processes with Popen() • Perform tasks concurrently while the child process is active • Terminate the process with terminate() • Query its running status with poll() • Communicate with it using stdin and stdout
subprocess.Popen 사용 예시
from subprocess import Popen p = Popen(['watch', 'ls']) # Replace with your command # Other code can run here while the command is executing p.terminate() # Stop the process when necessary
결론
os.system()이 기본 수준의 비동기 실행을 제공할 수 있는 반면, subprocess.Popen은 하위 프로세스를 제어하고 상호 작용하기 위한 보다 강력하고 유연한 솔루션을 제공합니다. 다용성과 사용 용이성으로 인해 Python에서 비동기 셸 명령을 실행하는 데 권장되는 방법입니다.
위 내용은 Python에서 비동기 셸 명령 실행을 달성하는 방법: 모범 사례 탐색의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

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