来自 Subprocess.communicate() 的流式输出
当使用 subprocess.communicate() 从进程检索输出时,整个标准输出(stdout)可能会立即返回,从而妨碍对输出的实时监控。出现此问题的原因是communicate() 函数的阻塞性质。
为了解决这个问题,可以采用流式方法来打印每行可用的标准输出。这可以通过使用迭代器并操作 Popen() 的 bufsize 参数来实现。
在 Python 2 中:
from subprocess import Popen, PIPE p = Popen(["cmd", "arg1"], stdout=PIPE, bufsize=1) with p.stdout: for line in iter(p.stdout.readline, b''): print(line) p.wait()
在 Python 3 中,代码变为:
from subprocess import Popen, PIPE with Popen(["cmd", "arg1"], stdout=PIPE, bufsize=1, universal_newlines=True) as p: for line in p.stdout: print(line, end='')
bufsize=1 参数强制进程在每行之后刷新其输出缓冲区,确保立即打印每行。 iter() 允许异步读取行,从而可以流式传输输出。进程终止是通过 wait() 方法处理的。
通过使用这种流式方法,您可以实时监视长时间运行的进程的输出,而不会影响 communications() 函数的同步性质。
以上是如何使用 Python 实时流式传输子进程输出?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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