


Wie kann ich mehrere Prozesse in Python effizient verbinden und komplexe Rohrleitungen mit „subprocess.Popen' vermeiden?
Mehrere Prozesse über Pipes mit subprocess.Popen verbinden
In diesem Szenario möchten Sie einen Shell-Befehl mithilfe des Subprocess-Moduls ausführen und dabei drei Befehle verbinden: echo, awk , sortieren und ihre Ausgabe an eine Ausgabedatei weiterleiten.
echo "input data" | awk -f script.awk | sort > outfile.txt
Mit subprocess.Popen können Sie haben:
import subprocess p_awk = subprocess.Popen(["awk","-f","script.awk"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=file("outfile.txt", "w")) p_awk.communicate( "input data" )
Während sich diese Lösung mit der Verrohrung von awk zum Sortieren befasst, übersieht sie einen wichtigen Gesichtspunkt:
Eliminierung von Awk und Pipes
Wie in der akzeptierten Antwort vorgeschlagen, ist es vorteilhafter, das neu zu schreiben, anstatt awk und Pipes zu verwenden script.awk in Python. Dadurch entfallen awk, die Pipeline und die Notwendigkeit einer komplexen Unterprozessbehandlung.
Vorteile der Nur-Python-Verarbeitung
Durch die Ausführung aller Vorgänge innerhalb von Python profitieren Sie mehrere Vorteile:
- Keine Notwendigkeit für Zwischenschritte (z. B. awk), die Komplexität und Potenzial erhöhen Probleme.
- Beseitigung potenzieller Parallelitätsengpässe, die durch Pipes verursacht werden.
- Vereinfachter Code, wodurch die Notwendigkeit der Verarbeitung mehrerer Unterprozesse entfällt.
- Verwendung einer einzigen Programmiersprache, wodurch der Bedarf reduziert wird um verschiedene Sprachkonstrukte zu verstehen.
- Verbesserte Klarheit und Wartbarkeit der Code.
Vermeiden der Komplexität von Pipelines
Das Erstellen von Pipelines in der Shell erfordert mehrere Forks und Dateideskriptormanipulationen. Während es in Python mithilfe von Low-Level-APIs möglich ist, ist es weitaus einfacher, die Pipeline-Erstellung an die Shell zu delegieren, indem:
awk_sort = subprocess.Popen( "awk -f script.awk | sort > outfile.txt", stdin=subprocess.PIPE, shell=True ) awk_sort.communicate( b"input data\n" )
Dieser Ansatz verwendet die Shell als Vermittler zum Erstellen der Pipeline und vereinfacht so den Python-Code.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mehrere Prozesse in Python effizient verbinden und komplexe Rohrleitungen mit „subprocess.Popen' vermeiden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
