하위 프로세스를 사용하여 Python 스크립트를 실행하고, 입력을 전달하고, 출력을 캡처하려면 어떻게 해야 합니까?
입력 및 캡처 출력으로 Python 스크립트를 실행하도록 하위 프로세스 활용
하위 프로세스 모듈을 사용하여 다른 스크립트에서 Python 스크립트를 호출하는 작업을 맡을 때, 입력을 전달하고 변수에서 원하는 출력을 얻는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이 기사에서는 이러한 과제에 대한 솔루션을 자세히 살펴보고 하위 프로세스의 기능을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.
단계를 설정하려면 a.py와 b.py라는 두 가지 Python 스크립트가 있는 시나리오를 고려해 보세요. a.py 스크립트는 사용자에게 특정 쿼리를 요청하고 JSON 형식의 출력을 생성합니다. B.py는 a.py를 호출하고, 필요한 입력을 제공하고, 출력을 캡처하는 것을 목표로 합니다.
이를 달성하는 열쇠는 하위 프로세스 모듈의 check_output 메서드를 활용하는 데 있습니다. 이 메서드는 Python 실행 파일과 a.py 경로로 구성된 명령 목록을 입력으로 사용합니다. 지정된 입력(이 경우 쿼리 시퀀스)을 a.py에 제공하고 stdout 출력을 문자열로 캡처합니다.
다음은 이 접근 방식을 보여주는 예제 코드 조각입니다.
<code class="python">import os import sys from subprocess import check_output script_path = os.path.join(get_script_dir(), 'a.py') output = check_output([sys.executable, script_path], input='\n'.join(['query 1', 'query 2']), universal_newlines=True)</code>
또는 b.py에서 모듈 a를 가져오고 a.py에서 함수를 호출하여 보다 유연한 접근 방식을 선택할 수 있습니다. 그러나 가져올 때 원치 않는 코드가 실행되는 것을 방지하기 위해 a.py가 if __name__=="__main__" 가드를 사용하는지 확인하는 것이 중요합니다.
성능 최적화가 주요 관심사인 경우 멀티프로세싱을 활용하여 여러 프로세스에 걸쳐 쿼리합니다. 이 접근 방식은 잠재적으로 실행 시간을 향상시킬 수 있으므로 쿼리 처리가 CPU 집약적일 때 특히 유용합니다.
다음 코드 조각은 이를 달성하는 방법을 보여줍니다.
<code class="python">from multiprocessing import freeze_support, Pool import a if __name__ == "__main__": freeze_support() pool = Pool() # use all available CPUs result = pool.map(a.search, ['query 1', 'query 2'])</code>
이러한 기술을 숙달하여 을 사용하면 입력을 사용하여 Python 스크립트를 원활하게 실행하고 출력을 캡처하며 스크립팅 요구 사항에 맞게 하위 프로세스의 기능을 활용할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
위 내용은 하위 프로세스를 사용하여 Python 스크립트를 실행하고, 입력을 전달하고, 출력을 캡처하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.
