


Menyambung Pelbagai Proses dengan Paip Menggunakan subproses.Popen
Untuk melaksanakan perintah shell kompleks yang melibatkan paip berbilang proses, modul subproses Python menyediakan kefungsian untuk mencipta dan mengurus proses. Mari kita terokai cara menggunakan subproses.Popen untuk tujuan ini.
Paip AWK dan Proses Isih
Arahan shell yang disediakan:
echo "input data" | awk -f script.awk | sort > outfile.txt
menyalurkan keluaran echo "input data" ke dalam proses awk, yang outputnya kemudian disalurkan ke dalam proses isihan. Untuk mensimulasikan ini menggunakan subproses.Popen:
import subprocess p_awk = subprocess.Popen(["awk","-f","script.awk"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE) p_sort = subprocess.Popen(["sort"], stdin=p_awk.stdout, stdout=subprocess.PIPE) stdout_data = p_sort.communicate(b"input data\n")[0]
Dalam senario ini, arahan gema digantikan dengan tulis terus ke stdin p_awk dan stdout_data mengandungi output yang diisih.
Faedah Menghapuskan awk
Walaupun penyelesaian yang diterima mencapai paip matlamat, adalah disyorkan untuk mempertimbangkan pendekatan Python sahaja seperti yang digambarkan di bawah:
import subprocess awk_sort = subprocess.Popen("awk -f script.awk | sort > outfile.txt", stdin=subprocess.PIPE, shell=True) stdout_data = awk_sort.communicate(b"input data\n")[0]
Pendekatan ini mewakilkan paip ke shell, memudahkan kod subproses. Selain itu, menulis semula skrip awk dalam Python boleh menghapuskan awk sebagai pergantungan, menghasilkan kod yang lebih pantas dan lebih mudah.
Mengapa Mengelakkan Paip Boleh Bermanfaat
Melalui paip berbilang proses memperkenalkan kerumitan dan potensi kesesakan. Dengan menghapuskan paip dan menggunakan Python untuk semua langkah pemprosesan, anda memperoleh faedah berikut:
- Pangkalan kod yang dipermudahkan, menghapuskan keperluan untuk memahami dan mengurus paip.
- Kecekapan yang dipertingkatkan, semasa Python memproses data secara berurutan tanpa overhed komunikasi antara proses.
- Fleksibiliti yang lebih besar, membolehkan anda mengubah suai dengan mudah langkah pemprosesan data tanpa berurusan dengan pengurusan saluran paip.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menyambung Berbilang Proses dengan Cekap dalam Python Menggunakan `subprocess.Popen` dan Bilakah Saya Harus Mengelakkan Paip?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.

Pythonarraysarecreatedusingthearraymodule, notbuilt-inlikelists.1) importTheArrayModule.2) specifythetypecode, cth., 'I'forintegers.3) Initializewithvalues.arraysofferbettermemoryficiencyficorhomogeneousdatabutflex.

Sebagai tambahan kepada garis shebang, terdapat banyak cara untuk menentukan penterjemah python: 1. Gunakan perintah python terus dari baris arahan; 2. Gunakan fail batch atau skrip shell; 3. Gunakan alat binaan seperti membuat atau cmake; 4. Gunakan pelari tugas seperti Invoke. Setiap kaedah mempunyai kelebihan dan kekurangannya, dan penting untuk memilih kaedah yang sesuai dengan keperluan projek.

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.
