


Bagaimanakah Saya Boleh Mencapai Penapisan Output Baris demi Baris Tidak Menyekat daripada Subproses dalam Python?
Penapisan Output Tidak Menyekat daripada Subproses: Pendekatan Baris demi Baris
Dalam pengaturcaraan Python, keupayaan untuk menangkap dan memproses output daripada arahan luaran adalah penting. Satu senario biasa melibatkan penggunaan modul subproses untuk melaksanakan arahan dan mendapatkan semula outputnya. Walau bagaimanapun, cabaran timbul apabila output adalah meluas, dan kita perlu menapis dan memaparkannya secara berperingkat.
Masalah Output Tertunda
Pertimbangkan skrip Python berikut yang memanggil utiliti yang menjana大量输出:
import time i = 0 while True: print(hex(i)*512) i += 1 time.sleep(0.5)
Dalam proses induk kami, kami cuba membaca dan menapis output:
import subprocess proc = subprocess.Popen(['python', 'fake_utility.py'], stdout=subprocess.PIPE) for line in proc.stdout: # perform filtering logic print("test:", line.rstrip())
Pada mulanya, jangkaan ialah output daripada utiliti akan dipaparkan baris demi baris apabila ia tersedia. Walau bagaimanapun, ini tidak berlaku; sebaliknya, output hanya ditunjukkan selepas sejumlah besar telah dihasilkan.
Ketidakcekapan Iterator
Punca kelewatan ini terletak pada penggunaan gelung for over proc.stdout. Ini secara tersirat membaca keseluruhan output ke dalam ingatan sebelum memprosesnya secara berulang. Untuk menyelesaikan isu ini, kami boleh menggunakan kaedah yang lebih cekap: menggunakan readline().
import subprocess proc = subprocess.Popen(['python','fake_utility.py'],stdout=subprocess.PIPE) while True: line = proc.stdout.readline() if not line: break # perform filtering logic print "test:", line.rstrip()
Pendekatan ini membolehkan kami membaca output baris demi baris apabila ia tersedia, menghapuskan kelewatan dan menyediakan lebih banyak proses penapis responsif.
Kesimpulan
Menapis output daripada subproses boleh menjadi tugas biasa dalam Python. Dengan memahami nuansa penimbalan I/O dan menggunakan teknik yang cekap seperti readline(), pembangun boleh melaksanakan penapis tidak menyekat yang memproses dan memaparkan data secara berperingkat, meningkatkan responsif aplikasi mereka.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mencapai Penapisan Output Baris demi Baris Tidak Menyekat daripada Subproses dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
