


So erreichen Sie die parallele Ausführung von \'cat | zgrep-Befehle mit Unterprozessen in Python?
Parallele Ausführung von „cat“-Unterprozessen in Python
Der folgende Codeausschnitt demonstriert die sequentielle Ausführung mehrerer „cat“-Unterprozesse zgrep‘-Befehle auf einem Remote-Server ausführen und deren Ausgabe einzeln sammeln.
<code class="python">import multiprocessing as mp class MainProcessor(mp.Process): def __init__(self, peaks_array): super(MainProcessor, self).__init__() self.peaks_array = peaks_array def run(self): for peak_arr in self.peaks_array: peak_processor = PeakProcessor(peak_arr) peak_processor.start() class PeakProcessor(mp.Process): def __init__(self, peak_arr): super(PeakProcessor, self).__init__() self.peak_arr = peak_arr def run(self): command = 'ssh remote_host cat files_to_process | zgrep --mmap "regex" ' log_lines = (subprocess.check_output(command, shell=True)).split('\n') process_data(log_lines)</code>
Dieser Ansatz führt jedoch zu einer sequentiellen Ausführung der ‚ssh ... cat …‘-Befehle. Dieses Problem kann gelöst werden, indem der Code so geändert wird, dass die Unterprozesse parallel ausgeführt werden und ihre Ausgabe weiterhin einzeln erfasst wird.
Lösung
Um eine parallele Ausführung von Unterprozessen in Python zu erreichen, Sie können die Klasse „Popen“ aus dem Modul „subprocess“ verwenden. Hier ist der geänderte Code:
<code class="python">from subprocess import Popen import multiprocessing as mp class MainProcessor(mp.Process): def __init__(self, peaks_array): super(MainProcessor, self).__init__() self.peaks_array = peaks_array def run(self): processes = [] for peak_arr in self.peaks_array: command = 'ssh remote_host cat files_to_process | zgrep --mmap "regex" ' process = Popen(command, shell=True, stdout=PIPE) processes.append(process) for process in processes: log_lines = process.communicate()[0].split('\n') process_data(log_lines)</code>
Dieser Code erstellt mehrere „Popen“-Prozesse, von denen jeder einen der „cat |“-Prozesse ausführt zgrep'-Befehle. Die Methode „communicate()“ wird verwendet, um die Ausgabe jedes Prozesses zu sammeln, die dann an die Funktion „process_data“ übergeben wird.
Hinweis: Die direkte Verwendung der Klasse „Popen“ funktioniert Es sind keine expliziten Threading- oder Multiprocessing-Mechanismen erforderlich, um Parallelität zu erreichen. Es übernimmt die Erstellung und Ausführung mehrerer Unterprozesse gleichzeitig innerhalb desselben Threads.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erreichen Sie die parallele Ausführung von \'cat | zgrep-Befehle mit Unterprozessen in Python?. 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.

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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.

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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
