スクリプトでターミナルからのキーボード入力を検出するにはどうすればよいですか?
ターミナルからスクリプト内のキーボード入力を検出する方法
ニーズと操作に応じて、ターミナルからスクリプト内のキーボード入力を検出する方法がいくつかあります。 system.
同期/ブロック キー キャプチャ
このアプローチは、キーが押されるまでスクリプトをブロックし、その後、押されたキーを返します。
- 単純な場合input または raw_input は、ユーザーが改行を押すと入力したテキストを返すブロック関数です。
- ユーザーが 1 つのキーを押すのを待ってそのキーを返す単純なブロック関数の場合は、次のコードを使用します。 code.
<code class="python">class _Getch: """Gets a single character from standard input. Does not echo to the screen. From http://code.activestate.com/recipes/134892/""" def __init__(self): try: self.impl = _GetchWindows() except ImportError: try: self.impl = _GetchMacCarbon() except(AttributeError, ImportError): self.impl = _GetchUnix() def __call__(self): return self.impl() class _GetchUnix: def __init__(self): import tty, sys, termios # import termios now or else you'll get the Unix version on the Mac def __call__(self): import sys, tty, termios fd = sys.stdin.fileno() old_settings = termios.tcgetattr(fd) try: tty.setraw(sys.stdin.fileno()) ch = sys.stdin.read(1) finally: termios.tcsetattr(fd, termios.TCSADRAIN, old_settings) return ch class _GetchWindows: def __init__(self): import msvcrt def __call__(self): import msvcrt return msvcrt.getch() class _GetchMacCarbon: """ A function which returns the current ASCII key that is down; if no ASCII key is down, the null string is returned. The page http://www.mactech.com/macintosh-c/chap02-1.html was very helpful in figuring out how to do this. """ def __init__(self): import Carbon Carbon.Evt #see if it has this (in Unix, it doesn't) def __call__(self): import Carbon if Carbon.Evt.EventAvail(0x0008)[0]==0: # 0x0008 is the keyDownMask return '' else: # # The event contains the following info: # (what,msg,when,where,mod)=Carbon.Evt.GetNextEvent(0x0008)[1] # # The message (msg) contains the ASCII char which is # extracted with the 0x000000FF charCodeMask; this # number is converted to an ASCII character with chr() and # returned # (what,msg,when,where,mod)=Carbon.Evt.GetNextEvent(0x0008)[1] return chr(msg & 0x000000FF) def getKey(): inkey = _Getch() import sys for i in xrange(sys.maxint): k=inkey() if k<>'':break return k</code>
非同期キーキャプチャ
- ユーザーがコマンド プロンプトにキーを入力するたびに、押されたキーで呼び出されるコールバック。インタプリタ (キーロガー) に何かを入力するとき
- ユーザーが Enter キーを押した後に、入力されたテキストで呼び出されるコールバック (リアルタイム性の低いキーロガー)
ポーリング
- ユーザーは、キーが押されたときに、そのキーを待たずに何かを実行できるようにしたいだけです (したがって、これは非ブロックである必要があります)。したがって、poll() 関数を呼び出し、キーを返すか、None を返します。これは非可逆 (ポーリング間の時間が長すぎる場合、キーを見逃す可能性がある) または非非可逆 (ポーラーは押されたすべてのキーの履歴を保存するため、poll() 関数がそれらを要求すると常に返されます) のいずれかになります。
- ユーザーが改行を押したときにのみポーリングが何かを返すことを除いて、上記と同じです。
ロボット
- これらは、プログラムでキーボード イベントを起動するために呼び出すことができるものです。これをキー キャプチャと一緒に使用して、ユーザーにエコー バックすることができます
以上がスクリプトでターミナルからのキーボード入力を検出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は学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

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。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
