Inhaltsverzeichnis
Grundlegendes zur nicht blockierenden Ausgabeerfassung von Unterprozessen
Nutzung von readline() für eine nicht blockierende Ausgabe
Umgang mit der Unterprozesspufferung
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie kann ich nicht blockierende Ausgaben von Unterprozessen in Python erfassen?

Wie kann ich nicht blockierende Ausgaben von Unterprozessen in Python erfassen?

Jan 02, 2025 pm 01:18 PM

How Can I Capture Non-Blocking Output from Subprocesses in Python?

Grundlegendes zur nicht blockierenden Ausgabeerfassung von Unterprozessen

In Python bietet das Unterprozessmodul eine leistungsstarke Möglichkeit, mit Systembefehlen zu interagieren. Wenn es sich jedoch um verrauschte Befehle handelt, die eine beträchtliche Ausgabemenge erzeugen, kann es schwierig sein, diese Ausgabe effizient zu erfassen und Zeile für Zeile anzuzeigen.

Ein gängiger Ansatz ist die Verwendung der for-Zeile in proc.stdout Iterator zum Lesen der Ausgabe des Unterprozesses. Wie die Frage jedoch hervorhebt, kann dieser Ansatz zu einer Pufferung führen, was zu einer verzögerten Anzeige der Ausgabe führt.

Nutzung von readline() für eine nicht blockierende Ausgabe

Um dieses Pufferungsproblem zu lösen, muss die Die Lösung liegt in der Verwendung der readline()-Methode des proc.stdout-Objekts. Mit dieser Methode können wir die Ausgabe des Unterprozesses Zeile für Zeile lesen, sobald sie verfügbar ist. Hier ist ein aktualisierter Codeausschnitt, der den readline()-Ansatz beinhaltet:

import subprocess

proc = subprocess.Popen(['python', 'fake_utility.py'], stdout=subprocess.PIPE)
while True:
    line = proc.stdout.readline()
    if not line:
        break
    # Perform filtering or other operations on the line as needed
    print("test:", line.rstrip())
Nach dem Login kopieren

In diesem modifizierten Skript treten wir in eine Endlosschleife ein, die wiederholt die Standardausgabe des Unterprozesses mit readline() liest. Solange eine Ausgabe verfügbar ist, wird die Schleife fortgesetzt und jede empfangene Zeile gedruckt. Dadurch wird sichergestellt, dass die Ausgabe nicht blockierend angezeigt wird und dem Benutzer Echtzeitaktualisierungen bereitgestellt werden.

Umgang mit der Unterprozesspufferung

Es ist wichtig zu beachten, dass die Lösung noch Raum für Potenzial lässt Abhängig von der Konfiguration des Unterprozesses kann es zu Pufferungsproblemen kommen. Wenn beispielsweise die Ausgabe des Unterprozesses stark gepuffert ist, kann eine gewisse Verzögerung dennoch unvermeidlich sein. Um dieses Problem zu beheben, kann es erforderlich sein, die Puffereinstellungen des Unterprozesses anzupassen oder zusätzliche Strategien anzuwenden, wie z. B. das manuelle Leeren des Ausgabepuffers.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich nicht blockierende Ausgaben von Unterprozessen in Python erfassen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Python vs. C: Anwendungen und Anwendungsfälle verglichen Python vs. C: Anwendungen und Anwendungsfälle verglichen Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Wie viel Python können Sie in 2 Stunden lernen? Wie viel Python können Sie in 2 Stunden lernen? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python: Spiele, GUIs und mehr Python: Spiele, GUIs und mehr Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Der 2-stündige Python-Plan: ein realistischer Ansatz Der 2-stündige Python-Plan: ein realistischer Ansatz Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python: Erforschen der primären Anwendungen Python: Erforschen der primären Anwendungen Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Apr 14, 2025 am 12:02 AM

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: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

See all articles