


Wie trenne ich Hintergrundprozesse mithilfe des Python-Moduls „subprocess'?
So starten Sie einen separaten Hintergrundprozess in Python
Beim Konvertieren eines Shell-Skripts in Python müssen Sie möglicherweise Prozesse in starten der Hintergrund, der auch nach Abschluss des Skripts bestehen bleibt. Um dies zu erreichen, können Sie das Modul subprocess von Python verwenden.
Verwenden von subprocess.Popen
Die Funktion subprocess.Popen ermöglicht es Ihnen, einen neuen Prozess zu starten. Um einen Prozess im Hintergrund zu starten und ihn vom übergeordneten Prozess zu trennen, übergeben Sie die Argumente shell=True und stderr=subprocess.STDOUT an subprocess.Popen:
import subprocess subprocess.Popen(["command", "arg1", "arg2"], shell=True, stderr=subprocess.STDOUT)
Verwenden der fork() Funktion
Eine weitere Option besteht darin, die Funktion fork() zu verwenden, um einen untergeordneten Prozess zu erstellen, der gleichzeitig mit dem übergeordneten Prozess ausgeführt wird. Diese Methode ist jedoch fortgeschrittener und erfordert einen sorgfältigen Umgang mit Signalen und Ressourcen.
Blockierung vermeiden
Um zu verhindern, dass der übergeordnete Prozess blockiert, während er auf den untergeordneten Prozess wartet Um den Vorgang abzuschließen, vermeiden Sie den Aufruf der Methode communicate() für das von zurückgegebene Prozessobjekt Popen.
Beispiel
Um einen Prozess zu starten, der sleep 30 im Hintergrund läuft, verwenden Sie die Folgendes:
import subprocess subprocess.Popen(["sleep", "30"])
Klarstellung
In diesem Zusammenhang bezieht sich „Hintergrund“ auf das Starten eines Prozesses, der unabhängig vom übergeordneten Prozess ausgeführt wird, unabhängig davon, ob er in gestartet wurde ein Muschelhintergrund.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie trenne ich Hintergrundprozesse mithilfe des Python-Moduls „subprocess'?. 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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.

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 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.
