


Wie erreicht man eine echte parallele Bash-Prozessausführung in Python, ohne auf Threads angewiesen zu sein?
Wie erzeugt man parallele Bash-Prozesse mit Pythons Threading- und Unterprozessmodulen?
Ursprüngliche Frage:
Wie kann ich die Threading- und Subprozessmodule von Python verwenden, um parallele Bash-Prozesse zu erstellen? Eine aufeinanderfolgende Ausführung erfolgt anstelle einer parallelen Ausführung, wenn Threads initiiert werden, wie in dieser Stack Overflow-Antwort beschrieben.
Antwort:
Entgegen der ursprünglichen Annahme sind Threads nicht erforderlich Parallele Ausführung des Bash-Unterprozesses. Die folgenden Techniken bieten verschiedene Optionen:
Direkte Ausführung (ohne Threads):
<code class="python">from subprocess import Popen commands = ['date; ls -l; sleep 1; date', ...] processes = [Popen(cmd, shell=True) for cmd in commands]</code>
Begrenzte gleichzeitige Befehle unter Verwendung von Threads mit multiprocessing.dummy.Pool:
<code class="python">from functools import partial from multiprocessing.dummy import Pool from subprocess import call pool = Pool(2) for i, returncode in enumerate(pool.imap(partial(call, shell=True), commands)): ...</code>
Gleichzeitige untergeordnete Prozesse ohne Prozesspool begrenzen:
<code class="python">from subprocess import Popen from itertools import islice max_workers = 2 processes = (Popen(cmd, shell=True) for cmd in commands) running_processes = list(islice(processes, max_workers)) while running_processes: ...</code>
Hinweis für Unix-Systeme:
Vermeiden Sie auf Unix-Plattformen die Besetztschleife, indem Sie os.waitpid(-1, 0) blockieren, um auf das Beenden eines untergeordneten Prozesses zu warten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erreicht man eine echte parallele Bash-Prozessausführung in Python, ohne auf Threads angewiesen zu sein?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
