


Ruby 出力のストリーミング時に Python `subprocess.readline()` がハングするのはなぜですか?それを修正するにはどうすればよいですか?
Python サブプロセス Readlines() がストリームでハングアップを引き起こす
コードの目標は、Ruby ファイルをストリーミングし、その内容を段階的に出力することです。ストリーミングの側面は達成されていますが、readline() が無期限にハングし、それ以上の実行が妨げられるという問題が発生しました。
潜在的な解決策の探索
pty の使用はプラットフォームに依存します。 Linux または互換 OS のサポートを前提としたアプローチ。ただし、クロスプラットフォーム互換性の問題を考慮すると、
- Pexpect: このライブラリは、プロセスの相互作用を管理するための代替方法を提供する可能性があります。
- stdbuf: このツールは、非対話モードでのラインバッファリングを可能にし、即時実行を可能にします。出力。
- 修正された pty アプローチ:
既存の pty 実装に対する提案された改善:
import errno import os import pty from subprocess import Popen, STDOUT master_fd, slave_fd = pty.openpty() # provide tty to enable line-buffering on ruby's side proc = Popen(['ruby', 'ruby_sleep.rb'], stdin=slave_fd, stdout=slave_fd, stderr=STDOUT, close_fds=True) os.close(slave_fd) try: while 1: try: data = os.read(master_fd, 512) except OSError as e: if e.errno != errno.EIO: raise break # EIO means EOF on some systems else: if not data: # EOF break print('got ' + repr(data)) finally: os.close(master_fd) if proc.poll() is None: proc.kill() proc.wait() print("This is reached!")
結論
提案されている 3 つのソリューションはすべて、ラインバッファリングを有効にすることで問題に対処しています。一方、改訂された pty アプローチは、プラットフォームの互換性を最大限に高めながら、入力と出力の適切な処理を保証します。
以上がRuby 出力のストリーミング時に Python `subprocess.readline()` がハングするのはなぜですか?それを修正するにはどうすればよいですか?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。

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とCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

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。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
