Python でノンブロッキングサブプロセスを実行するにはどうすればよいですか?
ノンブロッキング サブプロセス呼び出し
subprocess.call を使用して外部スクリプトを実行する場合、メイン プログラムの停止を避けるためにノンブロッキング ワークフローを維持することが不可欠です。この記事では、この目的を達成するための包括的なソリューションを紹介します。
subprocess.Popen を使用したアプローチ
ノンブロッキング サブプロセスを実行する主な方法は、subprocess.call の代わりに subprocess.Popen を使用することです。この代替方法ではメイン プログラムがブロックされず、サブプロセスが独立して実行されている間もメイン プログラムの操作を続行できます。以下に例を示します。
<code class="python">subprocess.Popen(["python", "slave.py"] + sys.argv[1:])</code>
包括的な例
ノンブロッキング サブプロセス呼び出しの完全なデモンストレーションについては、次のコードを検討してください。
<code class="python">import subprocess import time p = subprocess.Popen(['sleep', '5']) while p.poll() is None: print('Still sleeping') time.sleep(1) print('Not sleeping any longer. Exited with returncode %d' % p.returncode)</code>
このコードは、 「sleep」コマンドを非同期的に実行し、完了するまでステータスを定期的にチェックします。
代替の非同期アプローチ
Python バージョン 3.5 以降の場合、より現代的で効率的なアプローチには、asyncio の使用が含まれます。これにより、真の同時実行が可能になり、複数のタスクを同時に実行できるようになります。以下に例を示します。
<code class="python">import asyncio async def do_subprocess(): print('Subprocess sleeping') proc = await asyncio.create_subprocess_exec('sleep', '5') returncode = await proc.wait() print('Subprocess done sleeping. Return code = %d' % returncode) async def sleep_report(number): for i in range(number + 1): print('Slept for %d seconds' % i) await asyncio.sleep(1) loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [ asyncio.ensure_future(do_subprocess()), asyncio.ensure_future(sleep_report(5)), ] loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks)) loop.close()</code>
このアプローチにより、サブプロセスとメイン プログラムの両方が同時に実行され、パフォーマンスと応答性が最大化されます。
以上がPython でノンブロッキングサブプロセスを実行するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

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