如何在 Python 中同时将子进程输出重定向到文件和终端?
如何在 Python 中将子进程的结果同时输出到文件和终端
使用 subprocess.call() 时,可以指定文件描述符作为 outf 和 errf 将 stdout 和 stderr 重定向到特定文件。但是,这些结果不会同时显示在终端中。
使用 Popen 和线程的解决方案:
为了克服这个问题,我们可以直接利用 Popen 并利用stdout=PIPE 从子进程的 stdout 读取的参数。方法如下:
<code class="python">import subprocess from threading import Thread def tee(infile, *files): # Forward output from `infile` to `files` in a separate thread def fanout(infile, *files): for line in iter(infile.readline, ""): for f in files: f.write(line) t = Thread(target=fanout, args=(infile,) + files) t.daemon = True t.start() return t def teed_call(cmd_args, **kwargs): # Override `stdout` and `stderr` arguments with PIPE to capture standard outputs stdout, stderr = [kwargs.pop(s, None) for s in ["stdout", "stderr"]] p = subprocess.Popen( cmd_args, stdout=subprocess.PIPE if stdout is not None else None, stderr=subprocess.PIPE if stderr is not None else None, **kwargs ) # Create threads to simultaneously write to files and terminal threads = [] if stdout is not None: threads.append(tee(p.stdout, stdout, sys.stdout)) if stderr is not None: threads.append(tee(p.stderr, stderr, sys.stderr)) # Join the threads to ensure IO completion before proceeding for t in threads: t.join() return p.wait()</code>
使用此函数,我们可以执行子进程并将其输出同时写入文件和终端:
<code class="python">outf, errf = open("out.txt", "wb"), open("err.txt", "wb") teed_call(["cat", __file__], stdout=None, stderr=errf) teed_call(["echo", "abc"], stdout=outf, stderr=errf, bufsize=0) teed_call(["gcc", "a b"], close_fds=True, stdout=outf, stderr=errf)</code>
以上是如何在 Python 中同时将子进程输出重定向到文件和终端?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
