Python에서 하위 프로세스 출력을 어떻게 침묵시킬 수 있습니까?
Python에서 하위 프로세스 출력 차단: 종합 가이드
Python 프로그래밍 영역에서는 Python 스크립트 내에서 외부 명령이나 프로세스를 실행해야 하는 경우가 종종 있습니다. subprocess 모듈은 이러한 목적을 위한 강력한 메커니즘을 제공하여 Python 프로그램이 운영 체제와 상호 작용하고 제어된 방식으로 명령을 실행할 수 있도록 합니다.
subprocess를 사용할 때 직면하는 일반적인 문제 중 하나는 실행된 명령이 다음을 생성할 가능성이 있다는 것입니다. 원치 않는 출력으로 인해 터미널이나 출력 표시가 복잡해지고 스크립트 자체 출력의 가독성이 저하될 수 있습니다. 이는 진단 메시지나 자세한 상태 업데이트를 제공하는 명령을 사용할 때 특히 많이 발생합니다.
Python 3.3 이상에 대한 접근 방식
Python 버전 3.3 이상을 사용하는 경우 하위 프로세스 출력을 침묵시키는 것은 DEVNULL 상수의 도입 덕분에 작업이 간단해졌습니다. 이 상수는 기록된 모든 데이터를 삭제하고 출력을 아무데도 없는 방향으로 효과적으로 리디렉션하는 파일과 같은 객체를 나타냅니다.
DEVNULL을 활용하고 하위 프로세스 출력을 억제하려면 stdout 및 stderr 스트림을 모두 해당 폴더로 리디렉션하면 됩니다.
import subprocess retcode = subprocess.call(['echo', 'foo'], stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.STDOUT)
이 접근 방식은 하위 프로세스의 표준 출력 및 표준 오류 스트림이 모두 DEVNULL 장치로 전달되도록 보장하여 원치 않는 메시지가 DEVNULL 장치에 도달하는 것을 방지합니다. 터미널.
Python 2.7 이하에 대한 접근 방식
널리 사용되는 Python 2.7을 포함하여 3.3 이전 Python 버전의 경우 하위 프로세스 출력을 침묵시키려면 약간 다른 접근 방식이 필요합니다. Python 2.7에는 DEVNULL 상수가 없으므로 /dev/null 파일을 수동으로 열고 출력을 해당 파일로 리디렉션해야 합니다.
Python 2.7에서 이를 달성하는 방법은 다음과 같습니다.
import os import subprocess FNULL = open(os.devnull, 'w') retcode = subprocess.call(['echo', 'foo'], stdout=FNULL, stderr=subprocess.STDOUT)
/dev/null 파일(기록된 모든 데이터를 삭제하는 null 장치를 나타냄)을 열고 이를 stdout 및 stderr로 전달합니다. subprocess.call()에 대한 인수를 사용하면 모든 하위 프로세스 출력을 void로 효과적으로 리디렉션하여 깨끗하고 정돈된 터미널을 보장합니다.
대체 방법: 셸 명령 리디렉션
완전성을 위해 언급할 가치가 있습니다. 쉘 명령을 사용하여 출력을 리디렉션하는 대체 접근 방식입니다. 이 방법은 이식성이 낮고 일반적으로 Python 스크립트에 사용하는 것이 권장되지 않지만 특정 시나리오에서는 유용할 수 있습니다.
retcode = os.system("echo 'foo' > /dev/null")
이 방법은 셸 명령을 직접 실행하여 echo 명령의 출력을 /로 리디렉션합니다. >를 사용하여 dev/null;
어떤 접근 방식을 선택하든 공통 목표는 불필요한 하위 프로세스 출력을 억제하고 깨끗하고 읽기 쉬운 출력 표시를 유지하는 것입니다. 이러한 기술을 활용하면 하위 프로세스 출력을 효과적으로 숨기고 원하는 정보만 사용자에게 표시되도록 할 수 있습니다.
위 내용은 Python에서 하위 프로세스 출력을 어떻게 침묵시킬 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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.
