


記事の内容に適合し、質問形式を使用するいくつかのタイトル オプションを次に示します。 オプション 1 (問題に焦点を当てる): * 「subprocess」を使用して呼び出された Python スクリプトから出力を取得するにはどうすればよいですか? オプティオ
サブプロセスを使用した別のスクリプトからの入力による Python スクリプトの呼び出し
Python では、サブプロセス モジュールは外部コマンドまたはスクリプトを実行する手段を提供します。 。ただし、別のスクリプトから Python スクリプトを呼び出して入力を提供する場合、出力を取得するのが困難になることがあります。
サブプロセス呼び出しからの出力の取得
出力を取得するにはサブプロセス呼び出しから、外部スクリプトの標準出力をキャプチャする check_output 関数を使用できます。これを実現する方法は次のとおりです。
<code class="python">import subprocess # Path to the external script (a.py) script_path = 'a.py' # Input to be provided to the external script input_data = '\n'.join(['query 1', 'query 2']) # Execute the external script with input output = subprocess.check_output([sys.executable, script_path], input=input_data, universal_newlines=True)</code>
この例では、input_data は a.py の入力クエリを含む文字列です。 check_output 関数は外部スクリプトを実行し、入力クエリを標準入力として提供します。返された出力変数には、スクリプトの出力が文字列として含まれるようになりました。
代替アプローチ
subprocess モジュールを直接使用する以外に、内部から Python スクリプトを呼び出す代替アプローチもあります。スクリプト:
- モジュールのインポート: 外部スクリプトをメイン スクリプトにインポートし、その関数を直接呼び出すことができます。これには、a.py で適切なモジュール レベルの保護が必要です。
- マルチプロセッシングの使用: クエリの計算コストが高い場合は、マルチプロセッシングを使用してクエリを別のプロセスで実行すると、パフォーマンスが向上する可能性があります。
以上が記事の内容に適合し、質問形式を使用するいくつかのタイトル オプションを次に示します。 オプション 1 (問題に焦点を当てる): * 「subprocess」を使用して呼び出された Python スクリプトから出力を取得するにはどうすればよいですか? オプティオの詳細内容です。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。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。
